Comment GPT-5.6 Sol et Kimi K3 ont appris le bon design — Recherche du Design Arena

Design Arena, un benchmark de comparaison à l'aveugle où des humains votent sur des sites web générés par IA, a publié les analyses de deux modèles de tête : GPT-5.6 Sol (OpenAI) et Kimi K3 (Moonshot AI). Sol a obtenu un Elo de 1353 en conception web (non agentique), dépassant son prédécesseur GPT-5.5 de 18 places, et a établi de nouvelles frontières de Pareto en vitesse et coût. Les chercheurs ont découvert que Sol a appris à supprimer les anti-patrons de l'IA (par exemple, les dégradés violets, les grilles bento) en refusant de les générer, créant des « trous » dans son espace de conception. En revanche, GLM 5.2 évite les anti-patrons pour ne les avoir tout simplement pas appris. Kimi K3 a dominé le Frontend Arena en un seul essai avec un Elo de 1408 et le 3D Design Arena avec un Elo de 1450. K3 simule un agent IA complet dans sa chaîne de raisonnement, écrivant 10 fois plus de code en pensées que les autres modèles Kimi, et utilise un « index internet » appris pour rappeler les identifiants réels d'images d'Unsplash sans liens brisés. Chaque modèle emploie une stratégie distincte : GLM 5.2 évite les mauvaises conceptions par ignorance, Sol par suppression active, et K3 par simulation mentale itérative.