Je garde ChatGPT, Fable 5 et Grok 4.5 ouverts. Un seul reçoit mon travail le plus difficile.

Nate Jones défend une règle simple: le bon modèle est celui qui vous aide à produire votre meilleur travail, pas nécessairement celui qui domine un benchmark. Son exemple personnel est ChatGPT 5.6 Soul: il le considère moins impressionnant comme “grand modèle”, mais très utile pour ses longs prompts détaillés et ses tâches de knowledge work persistantes.

Ce que la comparaison révèle

Soul est présenté comme fort pour lire des consignes longues, respecter des contraintes explicites et mener un travail complexe jusqu’au bout. Fable 5, en revanche, paraît plus adapté aux intentions de haut niveau, aux zones ambiguës, à la réflexion conceptuelle et au goût front-end. Pour le code ou les workflows agentiques, Nate cite aussi Luna, Grok, GLM 5.2 et Ringer comme options à choisir selon le coût, la puissance ou le besoin d’orchestration.

Le vrai critère de choix

Le point important n’est donc pas de demander “quel est le meilleur modèle ?”, mais “quel modèle accélère ma boucle de travail ?”. Une personne qui parle longuement à son assistant et formule des instructions très précises n’aura pas les mêmes besoins qu’une personne qui explore des idées floues ou délègue des tâches de code.

Pourquoi cela compte maintenant

Nate voit les modèles comme des familles aux caractères distincts. La lignée OpenAI 5.x favorise les consignes explicites et les flux agentiques; la lignée Mythos/Fable semble mieux lire l’ambiguïté et les intentions. Il souligne aussi un manque: les harnais pour knowledge workers restent moins aboutis que les outils conçus pour les ingénieurs, comme Codex ou Claude Code.

À retenir

Le conseil final est opérationnel: testez les modèles sur votre propre travail difficile. Celui qui vous met le plus à l’aise pour avancer sur ce travail est probablement celui que vous devriez garder ouvert.

Source

• Chaîne: AI News & Strategy Daily | Nate B Jones
• Vidéo source: https://www.youtube.com/watch?v=jOWXBzP6nNg