Google lance Gemini 3.7 Flash, plus performant en codage et automatisation, avec des prix API divisés par deux
Google a lancé Gemini 3.7 Flash, une version axée sur l'amélioration du codage, les flux de travail et l'automatisation en entreprise, tout en réduisant de moitié les tarifs de ses API jusqu'à fin 2026
Google a lancé Gemini 3.7 Flash, réduisant de 50 % le coût par jeton du modèle jusqu'au 31 décembre 2026 — et affirmant qu'il surpasse à la fois Claude Sonnet 5 d'Anthropic et GPT-5.6 Terra d'OpenAI en matière d'exécution de workflows professionnels concrets. Le benchmark sur lequel repose cette affirmation est AutomationBench, un test publié par Zapier. Les équipes d'entreprise ont jusqu'à la fin de l'année pour adopter ce modèle au tarif de lancement. Cette annonce intervient huit jours après que Google DeepMind a perdu ses deux co-responsables techniques d'origine de Gemini, et alors que le modèle « Pro » promis se fait toujours attendre.
Gemini (également connu sous le nom de Google Gemini et anciennement appelé Bard) est un chatbot et assistant virtuel basé sur l'intelligence artificielle générative, développé par Google. Il s'appuie sur la famille de grands modèles linguistiques (LLM) du même nom, après avoir été initialement basé sur LaMDA et PaLM 2. L'architecture Gemini est entraînée en natif sur plusieurs types de données, ce qui permet aux modèles de traiter et de générer simultanément du texte, du code informatique, des images, de l'audio et de la vidéo.
Google a lancé Gemini 3.7 Flash, réduisant de 50 % le coût par jeton du modèle jusqu’au 31 décembre 2026 — et affirmant qu’il surpasse à la fois Claude Sonnet 5 d’Anthropic et GPT-5.6 Terra d’OpenAI en matière d’exécution de workflows professionnels concrets. Le benchmark sur lequel repose cette affirmation est AutomationBench, un test publié par Zapier, la société spécialisée dans l’automatisation des workflows. Les équipes d’entreprise qui envisagent d’adopter ce modèle ont jusqu’à la fin de l’année pour le faire au tarif de lancement, avant que celui-ci ne revienne à son prix définitif le 1er janvier 2027, conformément à l’annonce officielle concernant Gemini 3.7 Flash.
Cette annonce intervient huit jours après que Google DeepMind a perdu ses deux co-responsables techniques d’origine de Gemini — une rupture au sein de la direction qui a fait chuter le cours de l’action d’Alphabet d’environ 4 %. Et elle intervient alors que le modèle phare « Pro » promis par Google se fait toujours attendre : Gemini 3.5 Pro, que le PDG Sundar Pichai avait annoncé lors de la conférence Google I/O en mai, a manqué quatre dates de lancement consécutives, Google refusant désormais de communiquer la moindre date de sortie.
Gemini 3.7 Flash succède à Gemini 3.6 Flash exactement trois semaines plus tard — un délai raccourci qui reflète le travail d’optimisation algorithmique en cours au sein des équipes de Google DeepMind plutôt qu’un nouveau cycle de pré-entraînement, selon Logan Kilpatrick, qui dirige Google AI Studio. Concrètement, il s’agit d’un modèle qui a gagné considérablement en intelligence pour un ensemble restreint de tâches — notamment le codage, la planification en plusieurs étapes et le raisonnement sur des documents — au sein de la même génération architecturale. Cette itération rapide, que Logan Kilpatrick attribue au « travail acharné des équipes de GDM », a permis d’obtenir des gains de performance significatifs selon les normes du niveau Flash.
Gemini 3.7 Flash se montre plus rapide et plus performant que son prédécesseur sorti il y a trois semaines
Sur FrontierCode 1.1, un benchmark indépendant de Cognition qui teste la génération de code prêt à l'emploi et le débogage, la version 3.7 Flash a obtenu un score de 43,6 %, contre 34,4 % pour la version 3.6 Flash, selon le classement FrontierCode de Cognition. Sur DeepSWE v1.1, une évaluation à long terme de l’ingénierie logicielle réalisée par Datacurve qui teste des tâches complexes en plusieurs étapes, notamment la résolution de problèmes, le score est passé de 49,0 % à 65,3 %. En matière de développement web, le modèle affiche désormais un classement Elo de 1 588 sur le classement WebDev Arena d’Arena.ai — contre 1 538 pour la version 3.6 Flash —, ce qui indique qu’il génère des mises en page web fonctionnelles et des applications dotées de toutes les fonctionnalités en un nombre réduit de prompts.
Les tests de performance en matière de travail intellectuel affichent également des progrès. Sur GDP.pdf, qui mesure la précision avec laquelle un modèle lit et analyse des documents financiers et juridiques complexes, Gemini 3.7 Flash a obtenu un score de 34,0 %, contre 22,0 % pour la version 3.6 Flash.
L'amélioration qualitative sur laquelle l'équipe d'ingénieurs de Google insiste le plus est la rigueur en matière de planification. Le modèle « réfléchit de manière plus rigoureuse, en consacrant davantage d'efforts à la planification en plusieurs étapes et à l'appel des outils », ce qui signifie qu'il consacre plus de ressources à la planification avant d'agir plutôt qu'à la correction après coup. Dans les flux de travail de type « agentique » — où chaque étape de raisonnement renvoie l'intégralité de l'historique des conversations accumulées, ce qui alourdit à la fois le temps et le coût —, un modèle qui planifie une seule fois et exécute proprement est économiquement plus intéressant qu'un modèle qui planifie rapidement et effectue de nombreuses tentatives.
Alors que la compétition autour de l’IA générative est souvent racontée comme une succession de coups médiatiques, de démonstrations spectaculaires et d’annonces parfois précipitées, Google avance à un rythme plus feutré. Avec Gemini, son modèle d’IA unifié, le groupe semble aujourd’hui récolter les fruits d’une stratégie plus structurelle que narrative. Sans déclarer officiellement la victoire, Google apparaît de plus en plus comme un acteur central, voire dominant, dans la phase actuelle de la course à l’IA. C'est en tout cas l'avis de certains spécialistes comme Geoffrey Hinton, le « parrain de l'IA ».
Voici l'annonce de Google :
Présentation de Gemini 3.7 Flash
Notre modèle le plus performant à ce jour pour le codage et les agents.
Aujourd’hui, nous poursuivons sur la lancée de notre série Flash, largement adoptée, en lançant Gemini 3.7 Flash, notre modèle polyvalent le plus intelligent à ce jour pour le codage et les agents. Cette version arrive à peine trois semaines après celle de Gemini 3.6 Flash et résulte directement des retours des développeurs et des innovations algorithmiques que nous avons hâte d’intégrer dans nos futurs modèles. La version 3.7 Flash apporte des améliorations substantielles dans les domaines de l’ingénierie logicielle, du travail intellectuel et des workflows de développement web — avec un prix de lancement correspondant à la moitié du coût initial de la version 3.6 Flash par million de tokens.
Une intelligence améliorée pour les flux de travail complexes
- Qualité du code de production
- Ingénierie logicielle à long terme
- Développement web
- Compréhension avancée des documents PDF
- Automatisation des processus métier
3.7 Flash affiche des gains significatifs par rapport à la version 3.6 Flash dans des tâches de codage telles que le débogage et la résolution de problèmes. Il offre également une meilleure précision du code dès le premier passage et présente des performances améliorées dans la génération de code prêt pour la production, comme le montrent les résultats obtenus avec FrontierCode 1.1 Main (43,6 % contre 34,4 %) et DeepSWE v1.1 (65,3 % contre 49,0 %).
En développement web, la version 3.7 Flash génère des mises en page plus fonctionnelles et des applications dotées de toutes les fonctionnalités en un nombre réduit d’instructions. Pour la génération d’interfaces utilisateur, le modèle fait preuve d’une grande fidélité au design et d’une grande parité par rapport à une entrée de référence, qu’il s’agisse d’une capture d’écran, d’une image ou d’un système de design complet. Il surpasse la version 3.6 Flash sur la plateforme WebDev Arena d’Arena.ai, avec un score Elo de 1 588 contre 1 538.
Dans les domaines à forte densité de connaissances tels que la finance, le droit et les biosciences, 3.7 Flash offre un raisonnement et une précision améliorés. Il surpasse largement 3.6 Flash sur le benchmark GDP.pdf (34,0 % contre 22,0 %), un test permettant d’évaluer la capacité d’un modèle à traiter des documents complexes. Il surpasse également 3.6 Flash sur AutomationBench, démontrant ainsi qu’il est capable de mener à bien plus efficacement des workflows métier réels (30,4 % contre 17,0 %).
Meilleure expérience développeur et meilleur rapport qualité-prix
Gemini 3.7 Flash offre une expérience développeur nettement améliorée par rapport à la version 3.6 Flash. Il s’adapte mieux aux obstacles, clarifie l’intention lorsque cela est nécessaire et suit les instructions avec une plus grande fidélité. Il réfléchit de manière plus rigoureuse, en consacrant davantage d’efforts à la planification en plusieurs étapes et à l’appel d’outils. Une exécution plus rigoureuse se traduit par une réduction de la supervision manuelle et du nombre de tentatives dans les workflows d’ingénierie.
La version 3.7 Flash est disponible jusqu’à la fin de l’année à un prix de lancement de 0,75 $ par million de jetons d’entrée et de 3,75 $ par million de jetons de sortie. Ce prix, associé aux performances améliorées du modèle, permet aux développeurs et aux clients de déployer à grande échelle des agents prêts pour la production de manière rentable.
Amélioration de Gemini Spark avec la version 3.7 Flash
Gemini Spark, disponible pour les abonnés à Google AI Pro et Ultra dans plus de 160 pays, utilisera Gemini 3.7 Flash à compter d’aujourd’hui. Nous avons lancé Spark lors de la conférence I/O en tant qu’agent IA personnel fonctionnant 24 h/24 et 7 j/7, agissant en votre nom tout en suivant vos instructions. Cette mise à jour du modèle rend Spark plus efficace pour le travail intellectuel grâce à une meilleure utilisation des outils des applications Google Workspace, offrant ainsi une précision et une qualité de résultats accrues pour les workflows complexes faisant appel à plusieurs compétences.
Conçu dans un souci de sécurité
Nous nous efforçons en permanence d’améliorer la portée et la robustesse des mesures de sécurité de Frontier Safety. Gemini 3.7 Flash est livré avec des mesures de sécurité mises à jour contre les utilisations abusives dans les domaines chimique, biologique, radiologique et nucléaire (CBRN) ainsi que dans celui des cyberattaques, tout en permettant des cas d’utilisation bénéfiques, conformément à notre approche de la biorésilience et à notre programme de cybersécurité.
Tests de performance détaillés
Source : Google
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