Gemini 2.5 vs OpenAI o3 : lequel est le meilleur ?

Gemini 2.5 de Google et o3 d'OpenAI représentent la pointe de l'IA générative, repoussant les limites du raisonnement, de la compréhension multimodale et des outils de développement. Gemini 2.5, lancé début mai 2025, inaugure un raisonnement de pointe, une fenêtre contextuelle étendue pouvant atteindre 1 million de jetons et une prise en charge native du texte, des images, de l'audio, de la vidéo et du code, le tout intégré aux plateformes AI Studio et Vertex AI de Google. o3 d'OpenAI, sorti le 16 avril 2025, s'appuie sur sa « série o » en enchaînant en interne les étapes de réflexion pour s'attaquer à des tâches STEM complexes, obtenant d'excellents résultats sur des benchmarks tels que GPQA et SWE-Bench, tout en ajoutant la navigation web, le raisonnement par image et un accès complet aux outils (par exemple, exécution de code, interprétation de fichiers) pour les utilisateurs de ChatGPT Plus et Pro. Les deux plateformes offrent des API et des chemins d'intégration robustes, mais diffèrent en termes de structure de coûts, d'approches d'alignement et de capacités spécialisées - une comparaison qui éclaire la course actuelle vers des systèmes d'IA plus performants, polyvalents et sûrs.

Qu'est-ce que Gemini 2.5 de Google ?

Origines et sortie

Google a dévoilé Gemini 2.5 le 6 mai 2025, le positionnant comme « notre modèle d'IA le plus intelligent » avec une version expérimentale « 2.5 Pro » et des versions phares. Gemini 2.5 Pro est apparu en version expérimentale le 28 mars 2025, avant sa sortie en avant-première publique le 9 avril et l'édition I/O le 6 mai. Cette annonce a eu lieu en amont de Google I/O 2025, mettant l'accent sur un accès anticipé pour les développeurs via Google AI Studio, Vertex AI et l'application Gemini.

Capacités clés

Gemini 2.5 offre un raisonnement avancé dans les tests de performance mathématiques et scientifiques, se classant en tête des techniques d'ensemble sans test pour les tâches GPQA et AIME 2025. En codage, il obtient un score de 63.8 % aux évaluations agentiques SWE-Bench Verified, un bond significatif par rapport à Gemini 2.0, et affiche un goût esthétique pour le développement web : il est auto-pilotable pour créer des interfaces utilisateur réactives à partir d'une seule invite. Gemini 2.5 Pro prend en charge jusqu'à 1 million de jetons (et bientôt 2 millions), ce qui lui permet d'ingérer des bases de code entières, des documents longs et des flux de données multimodaux.

Déploiement et disponibilité

Les développeurs peuvent utiliser Gemini 2.5 Pro via l'API Gemini dans Google AI Studio ou Vertex AI. Une édition I/O est disponible immédiatement et sera disponible pour tous dans les semaines à venir. Google a intégré Gemini à l'ensemble de son écosystème, d'Android Auto et Wear OS à Google TV et Android XR, ciblant plus de 250 millions d'utilisateurs pour des expériences fluides basées sur l'IA. Si les abonnés Gemini Advanced bénéficient d'un débit plus élevé et de contextes plus longs, Google a récemment créé la surprise en proposant la version 2.5 Pro gratuite, avec toutefois des limitations de débit pour les non-abonnés.

Qu'est-ce que o3 d'OpenAI ?

Origines et sortie

OpenAI a lancé o3 et son homologue plus léger, o4-mini, le 16 avril 2025, marquant ainsi la prochaine évolution de sa « série o » par rapport à la branche o1. L'o3-mini, plus petit, a fait ses débuts le 31 janvier 2025, offrant un raisonnement économique pour les tâches STEM, avec trois niveaux d'« effort de raisonnement » pour équilibrer latence et profondeur. Malgré un projet antérieur d'annulation d'o3 en février 2025, OpenAI a opté pour une version unifiée d'o3 et d'o4-mini, reportant le lancement de « GPT-5 » à plus tard.

Capacités clés

La marque de fabrique d'O3 réside dans son mécanisme de « chaîne de pensée privée », où le modèle analyse en interne les étapes de raisonnement intermédiaires avant de produire une réponse, améliorant ainsi les performances sur les jeux de données GPQA, AIME et les jeux de données personnalisés d'experts humains de plusieurs dizaines de fois supérieures à celles d'o1. En ingénierie logicielle, o3 atteint un taux de réussite de 71.7 % sur SWE-Bench Verified et une note Elo de 2727 1 sur Codeforces, dépassant largement les 48.9 % et 1891 3 d'oXNUMX respectivement. De plus, oXNUMX « pense » nativement avec les images (zoom, rotation et analyse des croquis) et prend en charge l'ensemble des chaînes d'outils ChatGPT : navigation Web, exécution Python, interprétation de fichiers et génération d'images.

Déploiement et disponibilité

Les utilisateurs de ChatGPT Plus, Pro et Team peuvent accéder à o3 immédiatement, et o3-pro sera bientôt disponible pour l'intégration en entreprise. L'API OpenAI expose également les paramètres, les limites de débit et les politiques d'accès aux outils d'o3, permettant aux organisations vérifiées d'accéder à des fonctionnalités encore plus avancées. Les tarifs s'alignent sur les niveaux d'activation des outils, et les anciens modèles (o1, anciennes versions mini) seront progressivement supprimés.

Comment leurs architectures et leurs modèles se comparent-ils ?

Mécanismes de raisonnement

Gemini 2.5 utilise une architecture « réfléchissante » qui révèle sa chaîne de pensée avant de répondre, à l'instar de la chaîne privée d'OpenAI pour o3. Cependant, le raisonnement de Gemini semble intégré à son pipeline d'inférence principal, optimisant à la fois la précision et la latence sans vote externe ni ensemble de votes majoritaires. O3, en revanche, expose explicitement plusieurs niveaux d'effort de raisonnement et peut ajuster sa profondeur de délibération à chaque requête, échangeant calcul contre précision.

Fenêtres contextuelles

Gemini 2.5 Pro offre jusqu'à 1 million de jetons, et devrait être étendu à 2 millions, ce qui le positionne comme leader pour l'analyse de bases de code complètes, de transcriptions volumineuses et d'entrées multimodales étendues. O3 prend en charge une longueur de contexte plus conventionnelle (de l'ordre de 100 XNUMX jetons), adaptée à la plupart des tâches de chat et de document, mais moins adaptée au raisonnement extrêmement long ou à l'ingestion de référentiels de code à fichier unique.

Échelle du modèle et formation

Bien que Google n'ait pas publié le nombre exact de paramètres pour Gemini 2.5, les indications des classements LMArena et la domination des benchmarks suggèrent une échelle de modèle comparable à celle de GPT-4.1, probablement de l'ordre de centaines de milliards de paramètres. Les cartes publiées par OpenAI pour o3-mini décrivent une empreinte plus petite optimisée pour l'inférence à faible latence, tandis qu'o3 lui-même correspond à l'échelle de GPT-4.1 (~175 B paramètres) avec des ajustements d'architecture spécialisés pour le raisonnement.

En quoi leurs critères de performance diffèrent-ils ?

Repères de raisonnement standard

Gemini 2.5 Pro est en tête des benchmarks WAN comme Humanity's Last Exam avec 18.8 % parmi les modèles sans outil et devance GPQA et AIME 2025 sans boost d'ensemble. O3 affiche un taux de réussite de 87.7 % au benchmark GPQA Diamond et des gains similaires sur les questions scientifiques conçues par des experts, ce qui reflète son pipeline de raisonnement approfondi.

Performances de codage

Sur SWE-Bench Verified, Gemini 2.5 Pro obtient un score de 63.8 % avec une configuration d'agent personnalisée, tandis qu'o3 atteint 71.7 % sur les tâches SWE-Bench standard, démontrant une meilleure résolution des problèmes de code. Les notes Elo de Codeforces illustrent encore davantage cet écart : o3 obtient 2727 2500, contre des scores Gemini antérieurs estimés à 2600 XNUMX-XNUMX XNUMX par les passionnés de LMArena.

Compréhension multimodale

Le cœur multimodal natif de Gemini gère le texte, l'audio, les images, la vidéo et le code avec une architecture unifiée, atteignant 84.8 % aux tests VideoMME et alimentant les applications « Vidéo vers apprentissage » dans AI Studio. Le raisonnement visuel d'O3, incluant l'interprétation de croquis, la manipulation d'images et l'intégration avec les outils d'image de ChatGPT, constitue une première pour OpenAI, mais accuse un léger retard dans les tests vidéo spécialisés, où Gemini est en tête.

Comment gèrent-ils la multimodalité ?

L'intégration multimodale de Gemini

Dès leur conception, les modèles Gemini ont fusionné les modalités lors de leur pré-entraînement, permettant ainsi un passage fluide de la synthèse textuelle à la compréhension vidéo. Avec la version 2.5, la mise en cache implicite et la prise en charge du streaming optimisent encore davantage les flux multimodaux en temps réel dans AI Studio et Vertex AI. Les développeurs peuvent alimenter des fichiers vidéo entiers ou des référentiels de code et recevoir des réponses contextuelles et des maquettes d'interface utilisateur en quelques secondes.

Raisonnement visuel d'OpenAI

O3 étend les fonctionnalités de ChatGPT : les utilisateurs peuvent télécharger des images, demander au modèle de les zoomer, de les faire pivoter ou de les annoter, et recevoir des étapes de raisonnement faisant référence à des caractéristiques visuelles. Cette intégration utilise le même framework d'outils que la navigation web et l'exécution Python, permettant des chaînes multimodales complexes, par exemple l'analyse d'un graphique puis l'écriture de code pour le reproduire.

Comment l’écosystème des développeurs et le support API sont-ils structurés ?

API et écosystème Gemini

Google propose Gemini 2.5 Pro via l'interface web d'AI Studio et une API RESTful, avec des bibliothèques clientes pour Python, Node.js et Java. L'intégration de Vertex AI offre des SLA de niveau entreprise, une prise en charge VPC-SC et des niveaux de tarification spécialisés pour un paiement à l'utilisation ou un engagement d'utilisation. L'application Gemini inclut des fonctionnalités telles que Canvas pour le brainstorming visuel et la génération de code, démocratisant ainsi l'accès pour les non-développeurs.

API et outils OpenAI

L'API d'OpenAI expose o3 avec des paramètres pour l'effort de raisonnement, l'appel de fonctions, le streaming et les définitions d'outils personnalisés. Les API de complétion de chat et d'appel de fonctions permettent une intégration transparente d'outils tiers. Le statut d'organisation vérifiée permet d'accéder à des limites de débit plus élevées et à de nouvelles variantes de modèles en avant-première. L'écosystème comprend également LangChain, AutoGPT et d'autres frameworks optimisés pour les capacités de raisonnement d'o3.

Quels sont les cas d’utilisation et les applications ?

Cas d'utilisation en entreprise

• Analyse de données et BI:Le contexte long et la compréhension vidéo de Gemini s'adaptent aux pipelines d'analyse gourmands en données, tandis que la chaîne de pensée privée d'o3 garantit l'auditabilité dans les domaines de la finance et de la santé.
• Développement de Logiciels:Les deux modèles permettent la génération et la révision de code, mais les scores SWE-Bench plus élevés d'o3 en font un favori pour la correction de bogues complexes ; Gemini brille dans la création de prototypes Web full-stack.

Cas d'utilisation grand public et créatifs

• Éducation:Les applications « Vidéo vers apprentissage » utilisant Gemini 2.5 transforment les cours en tutoriels interactifs ; le raisonnement par image d'o3 permet la génération de diagrammes dynamiques.
• Création de contenu:Les outils de canevas multiformat de Gemini facilitent le montage vidéo et la création de storyboards ; les plugins ChatGPT d'o3 prennent en charge la vérification des faits en temps réel et les flux de travail de publication multimédia.

Comment se comparent-ils en termes de sécurité et d'alignement ?

Cadres de sécurité

Google applique ses principes d'IA responsable, avec des tests de biais dans toutes les langues, des évaluations de robustesse contradictoire et une boucle de rétroaction via les rapports intégrés au navigateur d'AI Studio. OpenAI s'appuie sur son cadre de préparation mis à jour, ses tests en équipe rouge et ses canaux « vérifiés » pour les déploiements à haut risque, ainsi que sur des rapports de transparence sur l'utilisation des outils et des divulgations de chaîne de pensée sur o3-mini.

Transparence et explicabilité

Gemini affiche ses étapes de raisonnement sur demande, permettant aux développeurs d'auditer les décisions ; l'effort de raisonnement configurable d'o3 rend les compromis explicites, bien que la chaîne de pensée reste privée par défaut pour protéger la propriété intellectuelle et les stratégies d'alignement.

Quelles sont les orientations et les feuilles de route futures ?

GEMINI

Google prévoit une extension de contexte de 2 millions de jetons, une intégration plus poussée avec les appareils Android et Wear OS, ainsi que des benchmarks multimodaux étendus pour l'imagerie satellite et les données scientifiques. Vertex AI bénéficiera d'agents gérés basés sur Gemini, et un futur « Agentspace » permettra aux entreprises de déployer des pipelines multi-agents sur différents modèles.

OpenAI

OpenAI fait allusion à GPT‑5, attendu fin 2025, qui pourrait unifier le raisonnement de la série o en un modèle unique avec une mise à l'échelle dynamique. Des chaînes d'outils étendues pour la robotique, la traduction en temps réel et la planification avancée sont en cours de développement, tout comme une intégration plus étroite d'o3 avec les offres Azure AI de Microsoft.

En conclusion

Gemini 2.5 et OpenAI o3 représentent chacun une étape décisive vers une IA plus intelligente et polyvalente. Gemini privilégie l'évolutivité (fenêtre contextuelle étendue et fusion multimodale native), tandis qu'o3 privilégie un raisonnement affiné et la flexibilité des outils. Les deux plateformes offrent des écosystèmes robustes et des mesures de sécurité, ouvrant la voie à des applications d'IA de nouvelle génération, de l'éducation à l'automatisation en entreprise. Alors que les deux feuilles de route convergent vers des frameworks d'agents unifiés et des horizons contextuels encore plus larges, les développeurs et les organisations ont tout intérêt à choisir le modèle le mieux adapté à leurs besoins de performance, à leurs préférences d'intégration et à leurs priorités d'alignement.

Utiliser Grok 3 et O3 dans CometAPI

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Pour commencer, explorez les capacités du modèle dans le Playground et consultez le Guide de l'API Pour des instructions détaillées, veuillez noter que certains développeurs devront peut-être vérifier leur organisation avant d'utiliser le modèle.

La tarification dans CometAPI est structurée comme suit :