Google lance les modèles Gemini Flash, retarde la version Pro en raison de problèmes de performance en codage

Titre : Google lance trois nouveaux modèles Gemini « Flash » — rapides et peu coûteux, mais la version Pro promise n'est toujours pas là Google a publié aujourd'hui trois nouveaux modèles Gemini axés sur la vitesse et l'échelle — Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite et 3.5 Flash Cyber — mais la version plus puissante Gemini Pro, attendue par beaucoup après Google I/O, n'est toujours pas disponible. Qu'est-ce qui est arrivé à Gemini Pro ? - Google avait annoncé un Gemini 3.5 Pro lors de I/O en mai et suggéré un déploiement Pro dans le mois qui suit. Ce délai a discrètement été repoussé après que des tests internes ont révélé que le modèle Pro sous-performait sur les tâches de codage, rapporte Bloomberg. Une tentative fin juin pour corriger le problème en mettant à jour les données d'entraînement n'a pas permis d'atteindre les objectifs internes. - Le marché a réagi : les actions d'Alphabet ont chuté d'environ 4,4 % à la suite de ce rapport, effaçant environ 200 milliards de dollars de sa capitalisation boursière en une seule séance. - Google affirme que Gemini 3.5 Pro sera publié « dès qu'il sera prêt ». La dernière version de la gamme Pro était Gemini 3.1 Pro, publiée en février. Ce que Google a effectivement lancé 1) Gemini 3.6 Flash — le modèle phare - Positionnement : modèle optimisé pour la vitesse et économique, destiné aux agents IA et aux applications à haut débit. - Efficacité : utilise 17 % moins de jetons de sortie que 3.5 Flash (Indice Artificial Analysis). - Prix : 1,50 $ par million de jetons d'entrée ; 7,50 $ par million de jetons de sortie (en baisse par rapport à 9 $ pour les jetons de sortie de 3.5 Flash). - Performances : excellents résultats sur certains tests d'ingénierie à long terme — DeepSWE v1.1 : 49 % (contre 37 % pour 3.5 Flash) ; MLE‑Bench : 63,9 % (contre 49,7 %). Il a également mené OSWorld‑Verified à 83,0 %, légèrement devant Claude Sonnet 5 d'Anthropic (81,2 %) et GPT‑5.6 Luna d'OpenAI (72,6 %). - Où il recule : les concurrents restent plus forts sur d'autres benchmarks d'agents et de codage terminal. GPT‑5.6 Luna, par exemple, obtient 67 % sur DeepSWE et 84,7 % sur Terminal‑Bench 2.1. Sur GDPval‑AA v2 (un classement de travail intellectuel de type Elo), Claude Sonnet 5 se situe à 1607 contre 1421 pour 3.6 Flash. Note pratique (codage) - Dans notre test rapide de codage, Gemini 3.6 Flash a produit un fichier HTML mal formé qui ne s'affichait pas correctement. Un outil tiers, Deepseek, a analysé la sortie, identifié 11 bogues et appliqué 8 corrections pour rendre le projet jouable. Cela suggère que le raisonnement de haut niveau de Gemini était pertinent, mais que les détails et l'exécution nécessitent encore des améliorations — vous pouvez vous attendre à beaucoup d'itérations ou à des corrections manuelles si vous utilisez ce modèle pour du codage en production aujourd'hui. 2) Gemini 3.5 Flash-Lite — conçu pour le volume - Focus : débit brut. Débit revendiqué de 350 jetons de sortie/seconde. - Prix : 0,30 $ par million de jetons d'entrée ; 2,50 $ par million de jetons de sortie. - Cas d'utilisation : traitement de documents à grande échelle, systèmes de recherche agente, compression de sessions pour des flux de travail agente prolongés. - Performances : malgré son prix inférieur, il surpasse l'ancien modèle 3 Flash sur plusieurs benchmarks de codage, notamment Terminal‑Bench 2.1 (54 % contre 31 %). 3) Gemini 3.5 Flash Cyber — outil de sécurité restreint - Disponibilité : non publique. Google limite l'accès aux gouvernements et partenaires vérifiés. - Objectif : ciblé sur la détection et la correction des vulnérabilités logicielles — une capacité à double usage que l'entreprise n'est pas à l'aise de diffuser largement. Pourquoi cela compte pour la crypto - Les modèles Flash plus rapides et moins chers sont attractifs pour les cas d'utilisation blockchain nécessitant une échelle : traitement des données en chaîne, analyse à grande échelle de documents ou journaux, indexeurs à haut débit ou systèmes agents automatisant la surveillance et les alertes. - La capacité du modèle Cyber à détecter les vulnérabilités est directement pertinente pour les équipes d'audit et de sécurité des contrats intelligents — mais l'accès restreint de Google signifie que les projets crypto et les entreprises de sécurité devront peut-être encore compter sur des outils tiers ou des partenariats vérifiés pour ce niveau de balayage automatisé des vulnérabilités. - Le retard du modèle Pro est notable pour les projets qui recherchent un raisonnement approfondi et une génération fiable de code pour les contrats intelligents ou des stratégies de trading automatisées — la série Flash privilégie la vitesse et le coût au détriment du raisonnement profond et intensif en calcul que fournissent les modèles Pro. À venir : Gemini 4 est déjà en préparation - Google a confirmé avoir commencé une campagne ambitieuse de pré-entraînement pour Gemini 4. Cela signifie que l'entreprise construit activement le prochain cycle de modèles majeurs tout en résolvant les problèmes liés aux performances de la gamme Pro. Disponibilité - Gemini 3.6 Flash et 3.5 Flash-Lite sont désormais disponibles dans l'application Gemini, Google AI Studio et via l'API. Gemini 3.5 Pro reste en retard jusqu'à ce qu'il réponde aux normes de Google. En résumé Google a misé sur des modèles rapides et peu coûteux ciblant les agents et les charges de travail à fort volume — une victoire pour les équipes ayant besoin d'un haut débit et de coûts réduits en jetons. Mais l'absence d'une version Pro et les problèmes persistants de qualité sur les tâches de codage signifient que les entreprises nécessitant un raisonnement précis (y compris beaucoup de workflows crypto liés à la sécurité et aux contrats intelligents) risquent d'attendre jusqu'à l'arrivée d'un modèle Pro plus performant ou de Gemini 4.