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× 3,8Annonce officielle · 5 novembre 2026
Patchie 6Nano
Le modèle le plus rapide de la gamme Patchie 6.
Annoncé le même jour que Patchie 6, Nano remplace Patchie 4.8 Nano comme modèle léger de la gamme : celui qu’on appelle quand la réponse doit arriver tout de suite, à grand volume et à faible coût.
43,7 %Vals Index
1 Mtokens de contexte
131 072tokens de sortie max
≈ 1 070tokens/s annoncés
Remplace Patchie 4.8 Nano · meilleur score sur 8 des 12 benchmarks face à GPT-6 Luna et Claude Haiku 5.5.
Modèle léger
Le premier palier de la gamme Patchie 6.
Assistants en temps réel, agents de recherche, support client, complétion de code : Patchie 6 Nano est le modèle de première ligne, Patchie 6 restant le modèle des tâches les plus lourdes.
Par rapport à Patchie 4.8 Nano, le saut est net sur tous les axes mesurés : la qualité des réponses, la taille du contexte et la longueur des sorties.
En bref
Annonce officielle · 5 novembre 2026Faites défiler le tableau horizontalement pour afficher les trois colonnes.
| Indicateur | Patchie 4.8 Nano | Patchie 6 Nano | Évolution |
|---|---|---|---|
| Vals Index (score global) | 8,9 % | 43,7 % | × 4,9 |
| Vibe Code Bench v1.1 | 3,7 % | 60,9 % | + 57,2 pts |
| Fenêtre de contexte | 260 K tokens | 1 M tokens | × 3,8 |
| Sortie maximale | 65 536 tokens | 131 072 tokens | × 2 |
| Débit annoncé | ≈ 1 100 tokens/s | ≈ 1 070 tokens/s | stable |
Le débit brut reste stable alors que la qualité, le contexte et la sortie progressent. Les chiffres de débit sont annoncés en conditions de laboratoire.
Ce qui change
Un saut mesuré sur tous les axes.
Les deux modèles ont été évalués par le même organisme indépendant, Vals AI, sur les mêmes versions de benchmarks. Seuls les benchmarks disponibles à l’identique pour les deux générations figurent ici.
Scores Vals AI
En %, plus haut = meilleurLe gain le plus spectaculaire concerne la génération d’applications complètes : 4.8 Nano y parvenait presque jamais, 6 Nano réussit six tâches sur dix.
Deux fois plus de tokens pour les réponses longues, les plans détaillés et les documents complets.
× 2Scores Vals AI, en %. Les benchmarks dont la version diffère entre 4.8 Nano et 6 Nano (Code Migration, EMB, Finance Agent) ont été écartés.
Face à la concurrence
Le meilleur score sur 8 des 12 benchmarks.
Patchie 6 Nano se mesure aux deux modèles qui visent le même usage : rapides, peu chers, déployés à grande échelle. Les scores ci-dessous sont obtenus avec un effort de raisonnement moyen.
τ³-bench BankingAgent de service client
Patchie 6 Nano30,2 %
GPT-6 Luna23 %
Claude Haiku 5.513,1 %
MultiChallengeConversation en plusieurs tours
Patchie 6 Nano60,4 %
GPT-6 Luna51,5 %
Claude Haiku 5.552,5 %
AA-OmniscienceExactitude factuelle
Patchie 6 Nano46,4 %
GPT-6 Luna46,9 %
Claude Haiku 5.537,2 %
IFBenchRespect des consignes
Patchie 6 Nano76,8 %
GPT-6 Luna61,8 %
Claude Haiku 5.554,7 %
GPQA DiamondSciences, niveau doctorat
Patchie 6 Nano89,2 %
GPT-6 Luna86,4 %
Claude Haiku 5.584,5 %
AA-LCR v1.1Raisonnement sur long contexte
Patchie 6 Nano77,7 %
GPT-6 Luna78,3 %
Claude Haiku 5.574,7 %
MRCR v2Rappel sur long contexte
Patchie 6 Nano75,5 %
GPT-6 Luna62,7 %
Claude Haiku 5.578,4 %
SWE-Bench AtlasCode agentique
Patchie 6 Nano51,1 %
GPT-6 Luna33,3 %
Claude Haiku 5.532,3 %
DeepSWE v1Code agentique
Patchie 6 Nano46,3 %
GPT-6 Luna37,8 %
Claude Haiku 5.551,6 %
BrowseComp+Recherche web agentique
Patchie 6 Nano55,2 %
GPT-6 Luna50,5 %
Claude Haiku 5.545,8 %
DeepSearchQARecherche agentique
Patchie 6 Nano71,3 %
GPT-6 Luna60 %
Claude Haiku 5.565,2 %
Le GDPval, exprimé en Elo, figure dans le tableau détaillé et n’est pas représenté dans ce graphique en pourcentage.
Agents et outils
Patchie 6 Nano domine nettement sur les tâches d’agent : service client (τ³-bench), recherche (BrowseComp+, DeepSearchQA) et code agentique (SWE-Bench Atlas, + 17,8 points sur GPT-6 Luna).
Respect des consignes
76,8 sur IFBench, soit 15 points de plus que GPT-6 Luna et 22 de plus que Claude Haiku 5.5. C’est l’écart le plus utile au quotidien.
Là où il est battu
Claude Haiku 5.5 garde l’avantage sur DeepSWE et sur le rappel en long contexte (MRCR v2). GPT-6 Luna est très légèrement devant sur l’exactitude factuelle et le raisonnement long contexte, à moins d’un point d’écart.
Tableau détaillé
12 benchmarks · effort de raisonnement moyenFaites défiler le tableau horizontalement pour afficher les trois modèles.
| Benchmark | Ce qu’il mesure | Patchie 6 Nano | GPT-6 Luna | Claude Haiku 5.5 |
|---|---|---|---|---|
| GDPval | Tâches de travail réelles | 1 237,2 Elo | 1 204 Elo | 1 225 Elo |
| τ³-bench Banking | Agent de service client | 30,24 % | 23 % | 13,06 % |
| MultiChallenge | Conversation en plusieurs tours | 60,35 % | 51,49 % | 52,48 % |
| AA-Omniscience | Exactitude factuelle | 46,44 % | 46,94 % | 37,22 % |
| IFBench | Respect des consignes | 76,84 % | 61,82 % | 54,65 % |
| GPQA Diamond | Sciences, niveau doctorat | 89,23 % | 86,36 % | 84,51 % |
| AA-LCR v1.1 | Raisonnement sur long contexte | 77,67 % | 78,3 % | 74,7 % |
| MRCR v2 | Rappel sur long contexte | 75,5 % | 62,72 % | 78,4 % |
| SWE-Bench Atlas | Code agentique | 51,08 % | 33,33 % | 32,26 % |
| DeepSWE v1 | Code agentique | 46,31 % | 37,76 % | 51,62 % |
| BrowseComp+ | Recherche web agentique | 55,18 % | 50,5 % | 45,78 % |
| DeepSearchQA | Recherche agentique | 71,33 % | 60 % | 65,22 % |
En gras : meilleur score de la ligne.
Comparaison avec la concurrence : scores publiés au lancement, effort de raisonnement moyen, sans vérification indépendante à ce jour. Patchie 6 Nano bat chacun de ses deux concurrents sur 10 benchmarks sur 12.
Vitesse
Quatre fois plus vite que Haiku. Huit fois plus vite que Luna.
En débit brut, Patchie 6 Nano génère environ quatre fois plus vite que Claude Haiku 5.5 et huit fois plus vite que GPT-6 Luna. Les mesures en conditions réelles via une API partagée donnent une médiane plus basse.
Patchie 6 Nano1 068 tokens/s
× 1Claude Haiku 5.5≈ 240 tokens/s
× 4GPT-6 Luna≈ 130 tokens/s
× 8Débit de génération annoncé sur GPU NVIDIA, en conditions de laboratoire. Mesures publiques en conditions réelles relevées en octobre 2026.
Usage
Le bon palier selon la tâche.
Patchie 6 Nano couvre la première ligne : réponses immédiates, volume élevé, agents avec outils et correctifs rapides. Pour les tâches longues ou le rappel en contexte massif, Patchie 6 reste recommandé.
Faites défiler le tableau horizontalement pour afficher les recommandations.
| Usage | Modèle conseillé | Pourquoi |
|---|---|---|
| Assistant temps réel, chat grand public | Patchie 6 Nano | Vitesse, respect des consignes |
| Support client, agents avec outils | Patchie 6 Nano | Meilleur score τ³-bench Banking |
| Recherche web, synthèse de sources | Patchie 6 Nano | BrowseComp+, DeepSearchQA |
| Correctifs de code rapides | Patchie 6 Nano | SWE-Bench Atlas |
| Agents en terminal, tâches longues | Patchie 6 | 6 Nano à 3 % sur Terminal-Bench 4.0 |
| Retrouver un détail précis dans un très long document | Patchie 6 | MRCR v2 en retrait |
Méthodologie
Ce que les chiffres comparent.
Comparaison avec la concurrence. Scores publiés au lancement, effort de raisonnement moyen, sans vérification indépendante à ce jour.
Comparaison générationnelle. Évaluations Vals AI, mêmes versions de benchmarks pour les deux modèles. Les benchmarks dont la version diffère entre 4.8 Nano et 6 Nano (Code Migration, EMB, Finance Agent) ont été écartés.
Débits. Chiffres annoncés en laboratoire et mesures publiques en conditions réelles, relevées en octobre 2026.
Source : document Patchie Lab · BRCloud, annonce du 5 novembre 2026. Les scores et libellés sont repris tels que publiés.