Dans le monde en constante évolution de l'intelligence artificielle, Google s'apprête à franchir une nouvelle étape majeure avec son prochain modèle Gemini 3.0. Alors que des concurrents comme GPT-5 d'OpenAI et Grok 4 de xAI continuent de repousser les limites, des rumeurs concernant Gemini 3.0 circulent sur les forums technologiques, les réseaux sociaux et l'actualité du secteur. Décryptons maintenant ces messages et découvrons ensemble ses fonctionnalités.
Gemini 3.0 a-t-il été publié secrètement ?
Au cours des derniers jours, les publications sur les réseaux sociaux et les fils de discussion communautaires ont signalé deux éléments connexes :
- Indépendamment, les données de test d'un contributeur dans le domaine public google-gemini/gemini-cli le dépôt incluait la chaîne
gemini-3.0-ultraDans un fichier de test. Cet extrait a été découvert par des membres de la communauté et republié sur les réseaux sociaux ; beaucoup l'ont interprété comme une fuite ou une preuve précoce de l'existence de « Gemini 3.0 Ultra ». - Les utilisateurs parcourant les listes de modèles LM Arena ont remarqué un nouveau nom de modèle/nom de code « pierre océanique » Des images apparaissant dans certaines arènes, certains participants ont suggéré qu'il pourrait s'agir d'un test furtif de « Gemini 3 Flash ». Ces observations ont alimenté l'idée que Google testait discrètement sur le terrain une future variante de Gemini 3.
Cela semble être une excellente nouvelle. Après tout, cela fait un bon bout de temps que Google Gemini a sorti le Gemini 2.5 Pro. Depuis, des modèles comme le Claude Opus 4.1, le Grok 4 et le GPT-5 ont tous été lancés, tous avec un succès retentissant. Cela n'a fait qu'accroître ma curiosité quant aux surprises que Gemini réserve à Gemini 3.0.
Cependant, après avoir vérifié l'authenticité de ces rapports et testé les performances d'Oceanstone, un dispositif suspecté d'être le flash Gemini 3.0, je suis arrivé à une conclusion surprenante, à la fois prometteuse et décevante. Je partage mes conclusions ci-dessous.
Gemini 3.0 est-il vraiment divulgué dans le référentiel Gemini-CLI ?
Références de nom de modèle dans le référentiel Gemini-CLI
La communauté a mis en évidence les commits dans le google-gemini/gemini-cli référentiel référencé gemini-beta-3.0-pro, gemini-beta-3.0-flash et (dans certains rapports) gemini-3.0-ultraLe dépôt est public et activement développé ; les différences de validation sont visibles et ont été à l'origine de nombreuses spéculations. Un commit fréquemment lié présente les modifications qui ont suscité des discussions antérieures sur la version « 3.0 ». Cependant, le texte du dépôt peut contenir des espaces réservés, des données de test ou des noms internes utilisés pour la validation ; la présence d'une chaîne dans un dépôt est pas preuve qu'un modèle binaire ou un point de terminaison d'API public a été publié.
Ce que les responsables du dépôt (et les collaborateurs de Google) ont réellement fait
Les mainteneurs du dépôt ont ouvert et fusionné une courte demande d'extraction qui supprimé ou corrigé l'entrée de test trompeuse. L'explication du mainteneur dans la PR fusionnée est explicite : gemini-3.0-ultra la chaîne était données de test ajoutées par un contributeur externe, c'était trompeur, et le PR l'a remplacé par l'identifiant de modèle existant correct (pour les tests). L'auteur du PR et les collaborateurs du dépôt ont souligné que l'entrée n'était pas un identifiant de produit officiel de Google. En bref : l'apparence du dépôt était une valeur de test erronée, pas une fuite de produit.
Pourquoi c'est important : Les dépôts de code publics acceptent les contributions d'auteurs externes ; les installations de test contiennent parfois des étiquettes ou des espaces réservés créés par des humains. La découverte par la communauté d'un tel espace réservé n'équivaut pas à une version contrôlée d'un produit ni à un manifeste officiel de produit.
En bref : Google a corrigé et commenté les problèmes de sécurité de la CLI, et les modifications/annulations du référentiel suggèrent que les chaînes 3.0 n'étaient pas destinées à être un signal de publication publique.
Les performances annoncées d'Oceanstone : crédibles ou exagérées ?
Oceanstone Il s'agit d'un modèle apparu cette semaine dans les classements publics de LM Arena et dans les rapports rapides sur les réseaux sociaux. Les testeurs de la communauté ont effectué des comparaisons informelles et ont constaté qu'Oceanstone est au moins aussi performant que Gemini, et même légèrement supérieur à celui-ci lors de certaines vérifications rapides. 2.5 flash sur un sous-ensemble de tâches Arena. Ces impressions se concentrent sur : un meilleur suivi des invites, un codage/raisonnement plus fort sur de courts échantillons et une cohérence conversationnelle légèrement améliorée — mais il s'agit de votes humains et de captures d'écran sur un petit échantillon, et non de benchmarks contrôlés.
Ce que nous disent les observations de la LM Arena
LM Arena est une plateforme d'évaluation ouverte où chercheurs et équipes effectuent des comparaisons en aveugle et font parfois apparaître des noms de modèles préliminaires ou expérimentaux (noms de code). Historiquement, LMArena a montré des noms de code correspondant ultérieurement à des versions officielles de modèles Google (par exemple, des noms de code antérieurs ont été utilisés lors des tests préliminaires de Gemini 2.5 Flash Image).
Explication plausible (plus probable):
- Google ou un partenaire/harnais de test a temporairement utilisé des identifiants de modèles internes/de test (espaces réservés) lors de l'exercice de pipelines internes ou d'échafaudages de démonstration ; ces chaînes ont fui dans un commit public ou un ensemble de données de test.
- LM Arena indexe ou expose parfois des modèles nouveaux ou expérimentaux soumis à évaluation (parfois sous des noms de code). Un modèle de test de Google pourrait légitimement apparaître sous un nom de code tel que pierre océanique sans être une version publique complète et prise en charge. Cela correspond au schéma observé : un nom de code apparaît dans LM Arena, et les chaînes de noms de modèles apparaissent dans un dépôt public ; les mainteneurs nettoient ensuite les références.
Mes résultats de test pour Oceanstone
Oceanstone démontre un changement de paradigme dans les capacités des agents d'IA, dépassant les critères de performance de GPT-5 et introduisant une nouvelle norme pour les systèmes autonomes.
Principales observations :
- Intégration Internet native:L'une des améliorations les plus frappantes d'Oceanstone réside dans son capacité native d'accéder à Internet via son APILors des tests contrôlés, le modèle a pu traiter des requêtes en temps réel avec une précision inégalée dans les générations précédentes. Par exemple, lorsqu'on lui a demandé la date exacte du jour, il n'a pas utilisé de données d'entraînement statiques, mais a effectué une recherche en temps réel, générant des résultats corrects. 17 septembre. Cette fonctionnalité élimine l’un des défauts les plus persistants des LLM précédents : la vétusté temporelle.
- Génération de contenu fiable et basé sur des sources : Dans les flux de travail professionnels, la création de contenu est souvent limitée par des questions de crédibilité et de fiabilité. Gemini 3.0 comble directement cette lacune en produisant des résultats cohérents, vérifiables et basés sur des sources fiables. Lors de nos tests, le modèle a pu rédiger des articles longs, avec des citations appropriées et un flux narratif cohérent, témoignant à la fois d'une fluidité créative et d'une fiabilité factuelle.
- Précision dans la réplication des pages Web et fidélité de l'interface utilisateur : La capacité la plus inattendue observée était peut-être la capacité de Gemini 3.0 à reproduire des pages web complexes avec une fidélité remarquable. Lorsqu'il a été chargé de reproduire la mise en page d'une page web officielle d'Apple, Gemini 3.0 a produit des résultats fidèles à la conception originale, tant au niveau de la structure, de la typographie que des éléments d'interface. Comparé aux tentatives de GPT-5, le contraste était saisissant.
En bref: Les performances et le niveau d'Oceanstone méritent d'être soulignés. Quant à savoir s'il s'agit de la première version de Gemini 3.0 Flash, nous devons encore attendre des informations plus précises pour le confirmer.
Quelles sont les principales fonctionnalités attendues par Gemini 3.0 ?
Amélioration des performances de raisonnement et de codage :
Les rapports et les démonstrations publiques de Google autour de Gemini 2.5, ainsi que ses succès lors de concours de programmation, suggèrent une attention soutenue portée au raisonnement et à la qualité du code, et de nombreux analystes s'attendent à ce que Gemini 3.0 aille plus loin dans cette direction. Les succès de Gemini/DeepMind lors de concours de programmation soulignent que Google a perfectionné ses capacités de raisonnement, une voie d'investissement qui pointe naturellement vers un raisonnement plus performant dans les modèles Gemini 3.
Fonctionnalités d'image multimodales et génératives plus fortes.
L'application Gemini intègre des outils avancés de retouche d'image et des fonctionnalités virales (par exemple, les transformations de type « Nano Banana »), ce qui suggère que Google développe rapidement ses outils multimodaux. Les rumeurs selon lesquelles Gemini 3.0 étendrait le rendu image→3D, offrirait une synthèse d'images plus rapide et de haute qualité, et une retouche d'image plus précise, sont logiques compte tenu de cette tendance.
Fenêtres de contexte plus longues et mémoire/personnalisation.
Google a publiquement présenté des expériences de personnalisation et des fonctionnalités contextuelles multi-onglets pour Gemini dans Chrome. Une fenêtre contextuelle agrandie et des fonctionnalités de personnalisation plus persistantes sont des orientations logiques pour Gemini 3.0.
En quoi Gemini 3 sera-t-il différent de Gemini 2.5 ?
Pour comprendre à quoi s’attendre, il est instructif de comparer ce que fait la version 2.5 et les lacunes qui existent.
| Capability | Points forts de Gemini 2.5 | Domaines d'amélioration / Ce que la version 3.0 pourrait apporter |
|---|---|---|
| Multimodalité | Texte, image, audio, courte vidéo, modes « pensée », raisonnement fort sur des benchmarks. | Traitement vidéo en temps réel, compréhension 3D, données spatiales/géospatiales, modèle unifié sur toutes les modalités. |
| Fenêtre contextuelle | ~1 million de jetons. | Contextes de jetons éventuellement de plusieurs millions de dollars, meilleure mémoire/récupération pour maintenir la cohérence sur une longue utilisation. |
| Comportement agentique / proactif | Mode Agent annoncé ; actions planifiées ; une certaine autonomie. | Planification autonome plus fiable, personnalisation plus approfondie, intégration plus forte avec le contrôle des appareils et des systèmes. |
| Intégration avec le système d'exploitation / les appareils | Remplacement de l'Assistant sur les appareils Home ; intégration Android ; disponibilité de Wear OS. | Une intégration encore plus étroite ; peut-être Gemini comme assistant principal dans davantage de types d'appareils (montres, téléviseurs, IoT), des transitions plus fluides entre les modalités. |
| Vitesse, latence, efficacité | Gemini 2.5 Flash est plus rapide ; optimisations coût/efficacité. | De meilleures performances, notamment pour la vidéo ; une latence plus faible ; une utilisation plus efficace du matériel ; une exécution sur l'appareil ou en périphérie pour les tâches sensibles. |
Pour commencer
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Pour commencer, explorez le modèle Google Gemini (tel que API d'images Flash Gemini 2.5,les capacités de Gemini 2.5 Pro) dans le cour de récréation et consultez le Guide de l'API Pour des instructions détaillées, veuillez vous connecter à CometAPI et obtenir la clé API avant d'y accéder. API Comet proposer un prix bien inférieur au prix officiel pour vous aider à vous intégrer.
Bien entendu, dès la sortie officielle, nous intégrerons immédiatement CometAPI, notre passerelle API IA. En utilisant Gemini 3.0 et Gemini 2.5 Pro comme principaux moteurs, associés à des modèles phares comme Claude et GPT, nous créerons la productivité la plus puissante jamais conçue. Prêt ? → Inscrivez-vous à CometAPI dès aujourd'hui !
Réflexions finales
Google Gemini 3 s'annonce comme une avancée significative par rapport à Gemini 2.5. Le rythme des annonces, l'intégration croissante aux appareils et aux systèmes d'exploitation, l'élargissement des modalités et l'accent mis sur le raisonnement, la mémoire et les capacités « agentiques » sont autant de signes avant-coureurs d'un modèle plus utile, plus intelligent et mieux intégré aux flux de travail quotidiens.
Cependant, comme pour tout modèle d'IA ambitieux, l'écart entre les rumeurs et les projections peut être important. Fin 2025 est une période plausible pour nombre de ces fonctionnalités, mais elles ne seront peut-être pas toutes déployées simultanément ou à grande échelle. Les utilisateurs pourraient constater des déploiements partiels, des ensembles de fonctionnalités échelonnés et des contraintes initiales (coût, puissance de calcul, confidentialité) avant qu'une expérience Gemini 3 pleinement aboutie ne soit largement disponible.