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Google dévoile Gemini 3 Flash et le définit comme valeur par défaut dans l'application Gemini
Google a lancé son modèle Gemini 3 Flash, économique et rapide, qui s'appuie sur la base Gemini 3 sortie le mois dernier. Cette initiative vise à contrer la dynamique d'OpenAI. Google définit également ce modèle comme modèle par défaut dans l'application Gemini et son moteur de recherche alimenté par l'IA.
Ce nouveau modèle Flash arrive six mois après le Gemini 2.5 Flash et apporte des avancées substantielles. Lors des tests de performance, Gemini 3 Flash surpasse largement son prédécesseur et égale les capacités d'autres modèles de pointe tels que Gemini 3 Pro et GPT-5.2 dans plusieurs domaines clés.
Par exemple, lors du test Humanity's Last Exam, conçu pour évaluer l'expertise interdisciplinaire, il a obtenu un score de 33,7 % sans utiliser d'outils externes. À titre de comparaison, Gemini 3 Pro a obtenu un score de 37,5 %, Gemini 2.5 Flash un score de 11 % et le GPT-5.2 récemment lancé un score de 34,5 %.
Dans le benchmark de raisonnement multimodal MMMU-Pro, le nouveau modèle a devancé tous ses concurrents avec un score de 81,2 %.
Déploiement auprès des consommateurs
Google fait de Gemini 3 Flash le modèle par défaut de l'application Gemini dans le monde entier, en remplacement de Gemini 2.5 Flash. Les utilisateurs peuvent toujours sélectionner le modèle Pro parmi les options pour les tâches impliquant des mathématiques et du codage.
La société affirme que le nouveau modèle excelle dans l'interprétation de contenus multimodaux pour fournir des réponses pertinentes. Vous pouvez, par exemple, télécharger une courte vidéo de pickleball et demander des conseils, dessiner un croquis que le modèle devra identifier, ou soumettre un enregistrement audio pour analyse ou génération de quiz.
Google a également souligné la meilleure compréhension du modèle de l'intention des requêtes des utilisateurs et sa capacité à générer des réponses plus riches visuellement, en incorporant des éléments tels que des images et des tableaux.
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San Francisco | 13-15 octobre 2026 INSCRIVEZ-VOUS À LA LISTE D'ATTENTE Le nouveau modèle peut également être utilisé pour créer des prototypes d'applications directement dans l'application Gemini à l'aide de simples invites.
Gemini 3 Pro est désormais disponible pour tous les utilisateurs aux États-Unis pour la recherche, et davantage de personnes aux États-Unis peuvent également accéder au modèle d'image Nano Banana Pro dans les résultats de recherche.
Disponibilité pour les entreprises et les développeurs
Google a indiqué que des entreprises telles que JetBrains, Figma, Cursor, Harvey et Latitude utilisent déjà le modèle Gemini 3 Flash, accessible via Vertex AI et Gemini Enterprise.
Pour les développeurs, le modèle est disponible en avant-première via son API et dans Antigravity, l'outil de codage récemment lancé par Google.
Google a indiqué que Gemini 3 Pro obtient un score de 78 % au benchmark de codage vérifié SWE-bench, un chiffre qui n'est surpassé que par GPT-5.2. Le modèle est décrit comme idéal pour l'analyse vidéo, l'extraction de données et les questions-réponses visuelles, et sa vitesse le rend particulièrement adapté aux workflows rapides et répétitifs.

Crédits image : Google Le prix du modèle est fixé à 0,50 $ par million de jetons d'entrée et à 3,00 $ par million de jetons de sortie. Cela représente une légère augmentation par rapport aux tarifs de Gemini Flash 2.5, qui sont de 0,30 $/2,50 $. Cependant, Google affirme que le nouveau modèle surpasse les performances de Gemini 2.5 Pro tout en fonctionnant trois fois plus rapidement. Pour les tâches de raisonnement complexes, il utilise également en moyenne 30 % de jetons en moins que le modèle 2.5 Pro, ce qui peut réduire le coût global des jetons pour certaines applications spécifiques.

Crédits image : Google « Nous positionnons Flash comme un modèle plus performant. Si l'on examine les prix d'entrée et de sortie en haut de ce tableau, Flash est une option nettement plus économique. Cela le rend pratique pour les entreprises qui doivent traiter des tâches volumineuses », a expliqué Tulsee Doshi, directeur principal et responsable des produits Gemini Models, lors d'une réunion d'information TechCrunch.
Depuis le lancement de Gemini 3, Google a traité plus d'un trillion de jetons par jour via son API, ce qui reflète la concurrence intense avec OpenAI en matière de lancements et de performances.
Au début du mois, des rapports ont indiqué que Sam Altman avait envoyé une note interne « Code Red » à OpenAI à la suite d'une baisse du trafic ChatGPT alors que la part de marché de Google auprès des consommateurs augmentait. En réponse, OpenAI a lancé GPT-5.2 et un nouveau modèle de génération d'images, vantant également l'adoption croissante par les entreprises et une multiplication par huit du volume de messages ChatGPT depuis novembre 2024.
Sans mentionner directement OpenAI, Google a déclaré que le rythme des lancements de nouveaux modèles poussait toutes les entreprises du secteur à rester très actives.
« Ce qui se passe dans l'ensemble du secteur, c'est que tous ces modèles continuent d'impressionner, de se défier les uns les autres et de repousser les limites. Il est également passionnant de voir comment les entreprises les déploient », a déclaré M. Doshi.
« Nous introduisons également de nouveaux critères de référence et de nouvelles méthodes d'évaluation pour ces modèles, ce qui stimule encore davantage l'innovation. »
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Par exemple, lors du test Humanity's Last Exam, conçu pour évaluer l'expertise interdisciplinaire, il a obtenu un score de 33,7 % sans utiliser d'outils externes. À titre de comparaison, Gemini 3 Pro a obtenu un score de 37,5 %, Gemini 2.5 Flash un score de 11 % et le GPT-5.2 récemment lancé un score de 34,5 %.
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La société affirme que le nouveau modèle excelle dans l'interprétation de contenus multimodaux pour fournir des réponses pertinentes. Vous pouvez, par exemple, télécharger une courte vidéo de pickleball et demander des conseils, dessiner un croquis que le modèle devra identifier, ou soumettre un enregistrement audio pour analyse ou génération de quiz.
Google a également souligné la meilleure compréhension du modèle de l'intention des requêtes des utilisateurs et sa capacité à générer des réponses plus riches visuellement, en incorporant des éléments tels que des images et des tableaux.
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