Gemini 3 est la dernière série de modèles d'IA multimodaux lancée par Google. Gemini 3.1 Pro a réalisé des améliorations majeures en matière de compréhension du contexte long et de raisonnement multimodal. LMArena 1501 Elo a atteint le sommet, prenant en charge la saisie multimodale de texte, d'images, de vidéos et le mode réflexion profonde.

Gemini 3 : Une nouvelle génération de modèle d'IA de compréhension et de raisonnement multimodal lancée par Google

Paramètres et statistiques de base

Projet	Détails
Nom du produit	Gémeaux 3
Type de produit	Grand modèle de base/infrastructure API
Formats de livraison	Web (Google AI Studio, application Gemini), API (API Gemini), Entreprise (Vertex AI)
Développeur	Google DeepMind
Lieu de résidence	États-Unis (US)
Langues prises en charge	Multilingue, dont le chinois et l'anglais
Plateforme d'assistance	Web, API

Une phrase : Gemini 3 n'est pas une application de chat indépendante, mais le nom général de la grande série de modèles multimodaux de Google, couvrant l'ensemble des fonctionnalités allant du Flash léger au raisonnement profond Deep Think, et est livré sous deux formes : API et produits finaux.

La série Gemini 3 adopte une stratégie de modèle hiérarchique : 3.5 Flash se concentre sur des performances de pointe et une faible latence, 3.1 Pro est orienté vers des tâches de raisonnement complexes, 3.1 Deep Think se spécialise dans la recherche scientifique et les problèmes d'ingénierie, et 3.1 Flash-Lite se concentre sur des scénarios à haut débit et à faible coût. Cette architecture en couches permet aux développeurs de choisir ce dont ils ont besoin dans le triangle « puissance-coût-vitesse » au lieu d'être obligés de payer pour des fonctionnalités dont ils n'ont pas besoin.

Reconnaissance des utilisateurs et du marché

• LMArena Top : Gemini 3 Pro est en tête du classement LMArena avec 1 501 points Elo. Il s’agit actuellement de l’un des modèles les plus complets pouvant être testés publiquement.
• Couverture de l'écosystème des développeurs : connecté aux plateformes Google AI Studio, Vertex AI, Gemini CLI et Google Antigravity, et disponible dans les chaînes d'outils tierces (Cursor, GitHub, JetBrains, Manus, Replit).
• Adoption au niveau de l'entreprise : grâce aux services Vertex AI, les entreprises clientes ont utilisé les modèles de la série Gemini 3 dans des environnements de production et sont utilisées dans la génération de code, le service client, l'analyse de données et d'autres scénarios.

Avantage de coût

Hiérarchie	Modèle de coût	Descriptif
Côté C gratuit	Version de base de l'application Gemini gratuite	Prend en charge les interactions de base telles que le texte, les images et la voix, y compris le mode réflexion approfondie (limité aux abonnés Google AI Ultra)
API avec paiement à l'utilisation	Tarification des jetons hiérarchiques	Dans les 200 000 jetons : entrez 2,00 $/M, sortez 12,00 $/M ; plus de 200 000 jetons : entrée 4,00 $/M, sortie 18,00 $/M
Solution d'entreprise	Paiement à l'utilisation/Réservation Vertex AI	Prend en charge le déploiement privé, l'authentification de conformité, l'isolation des autorisations RBAC

• C-side : l'abonnement Google AI Ultra (environ 19,99 $/mois) débloque le mode réflexion approfondie et une fenêtre contextuelle plus grande.
• Développeur : le coût d'entrée de l'API dans 200 000 jetons est de 2,00 $/M de jetons, ce qui est inférieur au niveau moyen par rapport au même niveau de modèles d'inférence.
• Entreprise : Vertex AI fournit un débit réservé, une résidence régionale des données et une prise en charge de la conformité, adaptés aux scénarios nécessitant la souveraineté des données.

Fonctions principales

• Compréhension multimodale : prend en charge plusieurs entrées telles que du texte, des images, des vidéos, etc., atteignant 81 % dans MMMU-Pro et 87,6 % dans Video-MMMU, et peut analyser des graphiques complexes et des flux vidéo dynamiques.
• Mode Deep Think : améliore considérablement la précision sur les questions complexes nécessitant un raisonnement en plusieurs étapes, score au dernier examen de l'humanité de 41,0 % (Deep Think) contre 37,5 % (Pro).
• Capacités de l'agent : prend en charge la planification des tâches à long terme et l'appel d'outils, a dépassé Vending-Bench 2 et a obtenu un score de 54,2 % dans Terminal-Bench 2.0.
• Génération et développement de code : WebDev Arena a atteint le sommet avec 1 487 Elo, prend en charge la génération d'échantillons nuls d'interface utilisateur Web complexe et SWE-bench Verified surpasse considérablement la génération précédente.
• SÉCURITÉ ET FIABILITÉ : Évaluation complète de la sécurité pour réduire les comportements de flagornerie et augmenter la résistance aux injections instantanées avec 72,1 % de vérification SimpleQA.

[Vue d'expert] : La vraie valeur de Gemini 3 ne réside pas dans le leadership d'un seul point de fonction, mais dans la couverture du "raisonnement → codage → agent → recherche" - le score de raisonnement du modèle dans LMArena peut être directement converti en capacité de codage de WebDev Arena, et la capacité de codage a vérifié la fiabilité de son invocation d'outil Agent via Terminal-Bench et SWE-bench, et les trois forment un volant d'inertie positif. Cela signifie que les développeurs peuvent utiliser le même modèle pour compléter le lien complet « analyse des exigences → génération de code → débogage et déploiement » sans avoir à basculer entre plusieurs modèles.

Evolution du modèle et de la version

Version	Tapez	Date de sortie	Principales fonctionnalités
Gémeaux 3.1 Pro	Produit phare polyvalent	~2026-04	LMArena 1501 Elo, MMMU-Pro 81 %, GPQA Diamond 91,9 %, améliorations significatives en contexte long et raisonnement multimodal
Gémeaux 3.5 Flash	Frontière générale	~2026-06	Optimisé pour l'agent et la programmation, atteignant 76,2 % dans Terminal-Bench 2.1 et 83,6 % dans MCP Atlas
Gemini 3.1 Réflexion profonde	Raisonnement profond	~2026-04	ARC-AGI-2 atteint 45,1 %, le dernier examen de l'humanité 41,0 %, pour la recherche scientifique et l'ingénierie
Gemini 3.1 Flash-Lite	Haut débit et légèreté	~2026-04	Pour les scénarios à haute concurrence et à faible latence, adaptés aux tâches à grande échelle qui nécessitent un équilibre entre efficacité et intelligence

Le chemin d'évolution de la série Gemini 3 est clair : à partir du modèle principal Pro, il se différenciera progressivement en Flash orienté vitesse, Deep Think orienté profondeur et Flash-Lite orienté débit, formant une matrice de produits complète.

Gemini 3.1 Pro : Améliorations majeures du contexte long et du raisonnement multimodal

Gemini 3.1 Pro est le principal modèle phare de la série Gemini 3. Par rapport à la génération précédente, elle a réalisé un saut qualitatif dans les dimensions suivantes :

• Percée dans la compréhension des contextes longs : 3.1 Pro optimise la précision de la récupération des informations et la stabilité des instructions dans des scénarios de contexte ultra-long (plus de 200 000 jetons). Dans le test de référence à contexte long MRCR, le score de 3.1 Pro sous la fenêtre 1M de jetons est considérablement amélioré par rapport à la génération précédente. Pour les utilisateurs qui ont besoin de traiter l'intégralité d'une base de code, un roman ou un document de recherche en une seule fois, cela signifie que le modèle ne souffrira pas de « l'oubli du début » dans la seconde moitié de la fenêtre.

• Amélioration de la profondeur du raisonnement multimodal : 3.1 Pro atteint les meilleures performances de sa catégorie sur les tâches de raisonnement multimodal telles que MMMU-Pro (81 %) et Vidéo-MMMU (87,6 %). La principale amélioration réside dans l'intégration plus étroite de la compréhension visuelle et du raisonnement logique : le modèle peut non seulement « voir » les informations contenues dans le graphique, mais également établir des liens causals avec le contexte du texte, ce qui est d'une valeur exceptionnelle dans des scénarios tels que l'analyse commerciale de graphiques complexes et l'interprétation de documents de recherche scientifique.

• Mode Deep Think amélioré : Le mode Deep Think de 3.1 Pro a atteint 41,0 % lors du dernier examen de l'humanité et a obtenu de bons résultats sur des questions scientifiques difficiles qui nécessitent une dérivation rigoureuse. Le mode Deep Think convient aux scénarios qui nécessitent une « réflexion lente », tels que les concours de mathématiques, le débogage de codes complexes et la vérification d'hypothèses de recherche scientifique.

Le positionnement du produit 3.1 Pro est un « produit phare à tous les niveaux » : il n'est pas orienté vers l'inférence profonde comme Deep Think, ni vers la vitesse comme Flash. Au lieu de cela, il trouve un équilibre entre capacité, coût et latence, et convient aux scénarios de production de la plupart des utilisateurs professionnels.

Avantages techniques

• Efficacité de l'inférence sous l'architecture MoE : La série Gemini 3 adopte une architecture experte hybride (MoE), qui n'active que certains paramètres pour chaque inférence afin de maintenir une capacité de modèle élevée tout en contrôlant les coûts d'inférence - c'est la clé pour que le prix de son API soit inférieur à celui des modèles fermés du même niveau.
• La tarification progressive correspond aux capacités hiérarchisées : un mécanisme de tarification basé sur la longueur du contexte (200 000 jetons est la limite de démarcation), qui encourage les utilisateurs à concentrer les demandes de contexte courtes dans des segments à faible coût et à payer à la demande pour les scénarios de contexte longs, évitant ainsi les dépenses excessives causées par la « facturation unifiée par jeton » dans les scénarios de contexte étendu.
• Alignement natif multimodal : Gemini 3 n'est pas un module visuel plug-in pour les modèles de texte, mais aligne la distribution conjointe du texte, des images et des vidéos dès la phase de pré-formation. Par conséquent, ses performances sur les tâches de raisonnement multimodal telles que Video-MMMU dépassent de loin celles des solutions d'épissage ultérieures.
• Agent Link Optimization : fournit des capacités d'automatisation du développement logiciel de bout en bout via la plateforme Antigravity, intégrant l'inférence LLM, la génération de code, l'exécution de bac à sable, la confirmation manuelle, etc. dans un pipeline.

Comment utiliser

Entrée	Personnes concernées	Descriptif
Application Gémeaux	Utilisateurs ordinaires	Visitez gemini.google.com, utilisez la version de base gratuitement, abonnez-vous à Ultra pour utiliser le mode réflexion approfondie
Google IA Studio	Développeur	Cloud IDE, prend en charge le débogage rapide, l'ajustement des paramètres du modèle et la génération de code
API Gémeaux	Développeur	API RESTful, prend en charge le flux, json_mode, la température et d'autres paramètres
Sommet AI	Utilisateurs d'entreprise	Plateforme GCP entièrement gérée, prenant en charge la privatisation et la gestion des autorisations au niveau de l'entreprise
CLI Gémeaux	Développeur	Outil de ligne de commande, adapté à l'intégration de scripts CI/CD ou d'automatisation
Google Antigravité	Développeur d'agents	Plateforme de développement d'agents visuels, prenant en charge la construction d'applications de bout en bout

Processus d'utilisation typique d'un développeur (Python) :

importer google.generativeai en tant que genai

genai.configure(api_key="<VOTRE_API_KEY>")
modèle = genai.GenerativeModel("gemini-3.5-flash")

réponse = model.generate_content(
    "Expliquez les principes de l'intrication quantique et illustrez-le par une analogie",
    génération_config=genai.types.GenerationConfig(
        température = 0,7,
        max_output_tokens=2048,
    )
)
print(réponse.text)

Exemple d'appel curl :

curl -X POST "https://generativelingual.googleapis.com/v1/models/gemini-3.5-flash:generateContent,key=<YOUR_API_KEY>" \
  -H "Type de contenu : application/json" \
  -d '{
    "contents": [{"parts": [{"text": "Expliquer l'intrication quantique"}]}],
    "générationConfig": {"température": 0,7, "maxOutputTokens": 2048}
  }'

Prix des produits

La série Gemini 3 adopte une tarification hiérarchique des jetons basée sur la longueur du contexte (basée sur Gemini 3.0 Pro) :

Gamme de jetons	Prix ​​d'entrée (par million de jetons)	Prix ​​de sortie (par million de jetons)
≤ 200 000 jetons	2,00 $	12,00 $
> 200 000 jetons	4,00 $	18,00 $

• Abonnement côté C : Google AI Ultra coûte environ 19,99 $/mois, déverrouillant le mode réflexion approfondie, une fenêtre contextuelle plus grande et le mode recherche IA.
• Quota gratuit d'API : Google AI Studio fournit un quota gratuit, adapté à la vérification des prototypes et aux tests à faible trafic.
• Tarif Entreprise : Vertex AI propose des packages de paiement à l'utilisation et à débit réservé, et prend en charge la résidence des données et la certification de conformité (SOC2, RGPD). Veuillez contacter le service commercial pour connaître les prix spécifiques.

Par rapport à des modèles d'inférence similaires, le prix d'entrée de Gemini 3 Pro dans les 200 000 jetons (2,00 $/M) est inférieur à celui d'OpenAI o3 (5,00 $/M) et de Claude Opus (15,00 $/M), ce qui le rend compétitif en termes de rapport coût-performance.

Scénarios d'application

• Apprentissage et éducation : le modèle intègre des informations multimodales et peut interpréter des recettes manuscrites, générer des outils d'apprentissage interactifs, analyser du contenu vidéo et générer des plans de formation.
• Développement et programmation : en tant que modèle de programmation le plus puissant de Google, WebDev Arena arrive en tête de liste avec 1 487 Elo. Prenant en charge la génération sans échantillon d'interfaces utilisateur et d'applications Web complexes, SWE-bench Verified surpasse considérablement la génération précédente.
• Planification et gestion des tâches : la capacité d'agent prend en charge la planification des tâches à long terme, Vending-Bench 2 atteint le sommet et convient à la gestion de projet, à la coordination des calendriers et à d'autres scénarios nécessitant une prise de décision cohérente.
• Création de contenu : peut générer du contenu créatif tel que des poèmes, des histoires, des codes de jeu, etc. Le mode de réflexion profonde est exceptionnel dans la génération de textes longs qui nécessitent une cohérence logique.
• Recherche et gestion des connaissances : intégré au modèle d'IA de recherche Google, offrant une interface utilisateur générative et une expérience de recherche de raisonnement en plusieurs étapes.

Personnes concernées

• Développeurs d'applications IA : accès via l'API Gemini ou Google AI Studio, adapté aux scénarios tels que Chatbot, Agent, RAG, etc. qui nécessitent des capacités de modèle de pointe. Un système de modèles en couches permet une migration fluide du prototype à la production.
• Enterprise AI Team : Vertex AI assure la conformité, la gestion des autorités et le déploiement privatisé, adaptés aux secteurs hautement réglementés tels que la finance, le médical et le juridique. Notez que les données ne seront pas utilisées pour la formation du modèle.
• Personnel de recherche et d'ingénierie : les performances du mode Deep Think sur ARC-AGI-2 (45,1 %) et Humanity's Last Exam (41,0 %) conviennent aux scénarios de recherche qui nécessitent un raisonnement approfondi.
• Utilisateurs normaux : utilisez les fonctionnalités de base gratuitement via l'application Gemini, aucune formation technique n'est requise. Les gros utilisateurs peuvent s'abonner à Ultra pour bénéficier du mode réflexion approfondie.

Ne correspond pas aux limites :

• Pour les tâches qui nécessitent une compréhension cohérente de contextes ultra-longs (> 1 million de jetons), le score de contexte long MRCR de Gemini 3 (1 M 26,6 %) présente encore une marge d'amélioration significative.
• Pour les interactions en temps réel extrêmement sensibles à la latence de génération (comme le dialogue vocal), la latence de la série Flash peut répondre à la plupart des scénarios, mais la latence du premier mot du mode Deep Think augmente considérablement.
• Pour les environnements inactifs nécessitant un déploiement entièrement localisé, Gemini 3 ne fournit actuellement qu'un accès au cloud via Vertex AI, sans option d'exécution locale.

Résumé et Outlook

Gemini 3 est le point culminant des capacités multimodales et d'agent de Google. Ses principaux avantages sont les suivants : le système de modèles hiérarchiques permet de trouver des modèles correspondants pour différentes exigences de coût-capacité ; l'efficacité d'inférence apportée par l'architecture MoE la rend supérieure à la plupart des modèles similaires à source fermée en termes de compromis performance-coût ; la couverture complète du lien Agent (inférence → codage → appel d'outil → recherche) permet aux développeurs de réaliser un développement de bout en bout au sein d'un écosystème de modèle unique.

Les principales limites sont : la stabilité des scénarios de contexte ultra-long reste à vérifier ; le délai du premier mot du mode de réflexion profonde n'est pas assez convivial pour les scénarios d'interaction en temps réel ; les options de déploiement localisées font défaut, et les entreprises disposant de la souveraineté des données sensibles ne peuvent y remédier que grâce aux capacités de conformité de Vertex AI.

Évaluation des risques d'approvisionnement/d'adoption : pour les équipes qui s'appuient sur l'écosystème Google (GCP, Android, Chrome), Gemini 3 est une extension naturelle des capacités d'IA avec des coûts d'intégration minimes. Pour les équipes disposant de piles technologiques multi-cloud ou non Google, il est nécessaire d'évaluer le coût de la migration des API et le risque de verrouillage du modèle. Il est recommandé d'utiliser une passerelle d'inférence unifiée (telle que LiteLLM) comme couche d'abstraction du modèle pour couvrir les risques. En termes de tarification, la rentabilité est exceptionnelle à 2,00 $/M pour 200 000 jetons, mais le prix double (4,00 $/M) une fois que 200 000 jetons sont dépassés, et un budget doit être réservé pour les scénarios de contexte longs.

Outils associés : Recherche profonde, ChatGPT

Informations de version

• Gémeaux 3.1 Pro ：Le modèle principal de la série Gemini 3 a apporté des améliorations significatives en termes de compréhension du contexte long et de raisonnement multimodal. LMArena 1501 Elo est en tête de liste, prenant en charge la saisie multimodale et le mode réflexion approfondie. （~2026-04）
• Gémeaux 3.5 Flash ：Performances de pointe, optimisées pour les agents et les scénarios de programmation, obtenant des résultats de premier plan dans plusieurs tests de référence. Il n’y a pas encore de date officielle précise. （~2026-06）
• Gemini 3.1 Réflexion approfondie ：Mode de réflexion profonde pour la science, la recherche et l'ingénierie, atteignant 41,0 % au dernier examen de l'humanité, améliorant considérablement la capacité de raisonnement. Il n’y a pas encore de date officielle précise. （~2026-04）