Google entre dans la course aux modèles d'IA phares avec de nouveaux modèles Flash

Google DeepMind a publié trois nouveaux modèles Gemini Flash qui sont tous optimisés pour des agents d'IA moins chers et plus rapides. 

Pendant ce temps, le modèle phare Gemini 3.5 Pro que les développeurs attendaient depuis février est toujours coincé dans les tests partenaires.

Quels sont les nouveaux modèles Gemini Flash ?

Google a publié trois nouveaux modèles, chacun avec un travail spécifique. Les trois nouvelles releases font toutes partie de la famille « Flash », ce qui signifie qu'elles sont légères et efficaces par rapport aux modèles d'IA les plus grands et les plus puissants. 

Gemini 3.6 Flash, le successeur de Gemini 3.5 Flash, est le principal modèle « cheval de trait » pour un usage général. Google dit qu'il utilise jusqu'à 17 % de moins de tokens de sortie, le rendant plus efficace. Il est également meilleur en codage et en raisonnement. Le prix est de 1,50 $ pour chaque million de tokens d'entrée et de 7,50 $ pour chaque million de tokens de sortie. 

Google a déclaré que les clients, y compris Hebbia et Harvey, ont trouvé 3.6 Flash solide pour l'analyse de documents, l'analyse de graphiques et la rédaction de rapports. 

Gemini 3.5 Flash-Lite est un modèle utilisé pour les tâches à haut volume où la vitesse et le coût sont plus importants que la puissance maximale. C'est le modèle le moins cher, coûtant 0,30 $ par million de tokens d'entrée et 2,50 $ par million de tokens de sortie, et fonctionnant à 350 tokens de sortie par seconde. Les deux modèles 3.6 Flash et Flash-Lite sont désormais disponibles dans les outils et applications de développement de Google. 

Gemini 3.5 Flash Cyber est un modèle de cybersécurité spécialisé conçu pour trouver et corriger les vulnérabilités logicielles. Il utilise CodeMender, un outil que Google a présenté en 2025. 

CodeMender appelle le modèle Flash Cyber plusieurs fois pour scanner beaucoup de code, puis regroupe les résultats dans un seul rapport. Lors d'un test sur le moteur JavaScript V8, Flash Cyber a trouvé 55 vulnérabilités confirmées. Pour comparaison, Gemini 3.5 Flash en a trouvé 47, et Claude Opus 4.6 d'Anthropic en a trouvé 36. 

Gemini 3.5 Flash Cyber ne sera pas publié au public immédiatement. Pour l'instant, en raison de préoccupations de sécurité, il n'est disponible que pour les gouvernements et les partenaires de confiance dans le cadre d'un programme pilote limité. 

Google veut donner « une longueur d'avance aux défenseurs de première ligne » pour corriger les bugs avant qu'ils ne puissent être utilisés pour des attaques. Ils essaient également d'empêcher une « mauvaise utilisation plus large » de la technologie. Le modèle est un concurrent direct du modèle de cybersécurité plus cher d'Anthropic, Mythos.

Pourquoi le modèle Gemini 3.5 Pro de Google est-il toujours retardé ?

Google avait promis en mai que 3.5 Pro serait publié en juin, mais maintenant en juillet, le produit n'a toujours pas été lancé. Certains rapports disent que le modèle n'a pas atteint les objectifs de performance internes, en particulier pour le codage, tandis que d'autres disent que le retard est dû à des problèmes techniques et que le produit a dû être reconstruit à partir de zéro.

En attendant, OpenAI a lancé de nouveaux modèles comme GPT-5.5 et certaines parties de GPT-5.6. Anthropic a publié Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5 et Claude Fable 5. 

Google indique que Gemini 3.5 Pro est actuellement testé avec des partenaires et sera disponible « bientôt », mais personne ne sait exactement quand. L'entreprise a également lancé son « entraînement préliminaire le plus ambitieux à ce jour » pour le prochain modèle, Gemini 4, mais celui-ci est encore loin d'être prêt. 

Cryptopolitan a précédemment couvert la proposition tarifaire de Grok 4.5 face à Claude, expliquant qu'une logique de coût par tâche a changé la façon dont les équipes d'ingénierie choisissent leurs outils. De même, dans cette situation, plutôt que de se concentrer sur le rendu des modèles d'IA plus intelligents, les entreprises créent des modèles moins chers qui répondent à leurs besoins.