Google vient de lancer l'ère Gemini 3 en dévoilant Gémeaux 3 Pro En avant-première, les premiers retours sont sans équivoque : il s'agit d'une avancée majeure dans le raisonnement multimodal, la programmation d'agents et la compréhension de contextes longs. Ce modèle se positionne comme le modèle de raisonnement multimodal le plus performant de Google à ce jour, optimisé pour les flux de travail d'agents, la programmation, les tâches à contexte long et la compréhension multimodale. Il intègre un nouveau mode de raisonnement « Deep Think », affiche des améliorations considérables sur les benchmarks d'agents et de code (Terminal-Bench 2.0 avec un score de 54.2 %) et est immédiatement utilisable via Google AI Studio, l'API (intégrations Vertex AI) et les outils de développement tels que Google Antigravity.
Qu'est-ce que Gemini 3 Pro Preview ?
Gemini 3 est présenté par Google comme le membre le plus intelligent et de nouvelle génération de la famille Gemini, axé sur un raisonnement plus approfondi, une compréhension multimodale plus riche (texte, images, vidéo, audio, code) et un meilleur comportement agentiel (modèles qui planifient et agissent avec des outils).
Articles principaux
- compréhension multimodale native — Conçu pour traiter et analyser simultanément du texte, des images, de l'audio et de la vidéo (y compris les fichiers longs/vidéo). Idéal pour combiner documents, captures d'écran, transcriptions et vidéos.
- Fenêtre de contexte très vaste (jusqu'à environ 1 000 000 jetons) — Peut ingérer et conserver en contexte des documents extrêmement longs, des bases de code volumineuses ou des heures de transcriptions en une seule session. C'est un atout majeur pour la recherche approfondie, la revue de code et la synthèse de documents multiples.
- Capacité d'agent/d'utilisation d'outils — Conçu pour alimenter des agents autonomes capables d'appeler des outils, d'utiliser des terminaux, de gérer des plans de tâches et de coordonner des flux de travail en plusieurs étapes (utilisé dans Google Antigravity et d'autres intégrations IDE). Il est ainsi particulièrement performant pour le développement, l'orchestration et l'automatisation en plusieurs étapes.
- Raisonnement et codage plus robustes — Google positionne Gemini 3 Pro comme son modèle « de réflexion » de pointe pour les tâches complexes de raisonnement, de mathématiques et de programmation (performances améliorées des outils et du terminal).
Quelles sont les nouveautés du Gemini 3 Pro par rapport au Gemini 2.5 Pro et aux autres modèles ?
Quelles sont les capacités qui se sont le plus améliorées ?
Gemini 3 Pro est présenté comme une avancée majeure en matière de raisonnement (mathématique et scientifique), de raisonnement spatial/visuel multimodal et d'utilisation d'outils. Google met en avant des gains significatifs par rapport à Gemini 2.5 Pro dans les suites de tests de performance et dans des tâches concrètes telles que la programmation et l'automatisation des terminaux. Voici quelques exemples de résultats clés publiés par l'équipe :
| Référence / tâche | Gemini 3 Pro (signalé) | Gemini 2.5 Pro (signalé) | Écart absolu (pp) |
|---|---|---|---|
| Le dernier examen de l'humanité (raisonnement académique, sans outils) | 37.5% | 21.6% | +15.9. |
| Diamant GPQA (assurance qualité scientifique/factuelle) | 91.9% | 86.4% | +5.5. |
| AIME 2025 (mathématiques, sans outils) | 95.0% | 88.0% | +7.0. |
| AIME avec exécution de code | 100.0% | (2.5 Pro : — ) | — (3 Pro atteint la note parfaite avec son exécution). |
| ARC-AGI-2 (énigmes de raisonnement visuel) | 31.1% | 4.9% | +26.2 — gain multimodal très important. |
| Vérifié par SimpleQA (connaissance paramétrique) | 72.1% | 54.5% | +17.6. |
Ces chiffres indiquent que Gemini 3 Pro est optimisé pour le raisonnement en plusieurs étapes, l'utilisation d'outils complexes et les tâches multimodales étroitement intégrées (par exemple, la combinaison d'images vidéo, de raisonnement graphique et de génération de code).
Outils de développement axés sur les agents : Antigravité
Pour illustrer les flux de travail automatisés, Google a publié Anti-gravité Antigravity est un environnement de développement intégré (IDE) axé sur les agents, utilisant Gemini 3 Pro comme base pour les flux de travail de programmation multi-agents. Il permet aux agents d'interagir directement avec un éditeur, un terminal et un navigateur, et de produire des artefacts (listes de tâches, captures d'écran, enregistrements de navigation) documentant leurs actions, garantissant ainsi la traçabilité et la reproductibilité du développement multi-agents. Gemini 3 Pro s'avère ainsi bien plus adapté aux flux de travail réels des développeurs que les modèles se concentrant uniquement sur la génération de texte.
Meilleure utilisation des outils et du codage
Google signale des améliorations spectaculaires sur un test de performance axé sur le terminal (Terminal-Bench 2.0) qui mesure la capacité d'un modèle à faire fonctionner un ordinateur via le terminal : scores du Gemini 3 Pro 54.2% sur ce test — un bond important par rapport aux versions précédentes de Gemini — indiquant de réels progrès dans l'utilisation autonome des outils et la génération de code.
Le modèle s'adapte lorsqu'il s'agit d'exécuter des scripts, d'orchestrer des outils ou de gérer des tâches de développement complexes. Concrètement, cela se traduit par moins d'erreurs lors de l'exécution des commandes, une meilleure gestion des erreurs et une capacité accrue à se remettre d'étapes ayant échoué.
Quelles sont les performances du Gemini 3 Pro aux tests de référence ?
Google a publié une série complète de comparaisons de performances dans l'article de blog consacré à Gemini 3, couvrant le raisonnement NLP classique, la compréhension multimodale, la génération de code et l'utilisation d'outils d'automatisation. Parmi les chiffres clés communiqués directement par Google, on trouve :
- LMArenaGemini 3 Pro a marqué 1501 Élo, un excellent classement au tableau des scores compétitifs (mesurant le raisonnement général/la qualité des réponses dans les confrontations par paires).
- MMMU-Pro (benchmark multimodal): 81% — une augmentation considérable par rapport aux modèles précédents.
- Vidéo-MMMU: 87.6% sur des tâches multimodales prenant en compte la vidéo.
- Vérifié par SimpleQA: 72.1% indiquant des améliorations dans l'assurance qualité factuelle pour les données d'entrée complexes.
- Espace de développement Web: 1487 Élo (développement web / raisonnement sur le code).
- Vérifié par Terminal-Bench 2.0 et SWE-bench: des progrès considérables dans l'utilisation des outils d'agent et dans les performances de codage des agents.
- Réfléchissez profondément: de nouvelles améliorations sur les tests les plus difficiles (par exemple, le test « Dernier examen de l'humanité » est passé de 37.5 % à 41.0 % en réflexion approfondie sur certains indicateurs, comme indiqué).
Tout ceci indique un modèle optimisé pour la génération de texte en profondeur plutôt que pour la simple génération de texte en surface.
Ainsi, oui, Gemini 3 Pro figure constamment parmi les meilleurs dans de nombreux tests actuels, mais ses performances exceptionnelles dépendent de la tâche. Pour la génération de code pure, certains concurrents restent au coude à coude ; pour la synthèse multimodale, les calculs mathématiques et les applications à contexte long, Gemini 3 Pro est fréquemment cité comme le meilleur de sa catégorie lors des tests de début novembre/novembre 2025.
Comment accéder à la version préliminaire de Gemini 3 Pro ?
Points d'entrée officiels
Google a rendu Gemini 3 Pro disponible en avant-première sur plusieurs plateformes :
- Application Gemini (utilisateurs grand public / utilisateurs professionnels) : Ce modèle est déployé dans l'application Gemini dans le cadre du lancement de l'ère « Gemini 3 ».
- API de développement Google AI Studio/Gemini : Les développeurs peuvent expérimenter via AI Studio et l'API Gemini Developer. Cette API propose des interfaces REST et SDK et prend en charge des fonctionnalités avancées telles que les appels de fonctions et le traitement en flux continu.
- Vertex AI (Google Cloud) : Les entreprises et les équipes peuvent accéder à Gemini 3 Pro via Vertex AI pour les flux de travail de production et MLOps. Vertex prend en charge les exemples en Python, Node, Java, Go et curl.
- Intégrations tierces (CometAPI): CometAPI donne accès à l'API Gemini 3 Pro, sous le nom de gemini-3-pro-preview. AvecetAPI proposer un prix bien inférieur au prix officiel pour vous aider à vous intégrer.
Démarrage rapide : Exemple Python (modèle officiel du SDK)
Voici un exemple Python minimal et pratique, adapté du guide de démarrage rapide Gemini de Google, qui illustre l'appel de l'API Gemini via le client GenAI de Google. GEMINI_API_KEY avec votre clé API obtenue depuis Google AI Studio ou votre projet GCP.
# Example: call Gemini 3 Pro Preview using Google GenAI Python SDK
# Requires: pip install google-generativeai
import os
from google import genai
# Set API key in environment:
# export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
client = genai.Client() # client picks up GEMINI_API_KEY from env
# Use the preview model identifier. The exact model ID may vary; use the ID listed in the API docs.
model_id = "gemini-3-pro-preview" # or "gemini-3-pro" depending on availability
prompt = """
You are an assistant that writes a short Python function to fetch JSON from a URL,
handle HTTP errors, and return parsed JSON or None on failure.
"""
resp = client.models.generate_content(model=model_id, contents=prompt)
print("MODEL RESPONSE:\n", resp.text)
Si vous choisissez CometAPI, remplacez url avec https://api.cometapi.com/v1/chat/completions et key avec la clé que vous avez obtenue auprès de CometAPI.
Comment obtenir les meilleurs résultats — modèles et conseils rapides
Utilisez le mode « réflexion » pour les problèmes difficiles.
Si vous résolvez des problèmes de raisonnement progressif ou des tâches mathématiques/de programmation complexes, activez la variante « réflexion » de l’aperçu (si disponible) : elle alloue davantage d’étapes de raisonnement internes et fournit souvent des solutions plus fiables pour les tâches à plusieurs étapes. Consultez les noms des modèles pour plus d’informations. -thinking suffixe dans la console.
Appel de fonctions et orchestration d'outils
Utilisez les fonctions déclarées (appels de fonctions Vertex AI/GenAI) pour obtenir des résultats fiables et structurés et réduire les erreurs d'interprétation. Laissez le modèle proposer des appels de fonctions et les exécuter de manière déterministe dans votre environnement. La documentation relative aux appels de fonctions inclut des exemples de retour d'arguments JSON typés que vous pouvez exécuter en toute sécurité.
Se tenir au courant des faits les plus récents
Si votre application dépend de données web actualisées, utilisez l'ancrage web, mais soyez attentif aux coûts et aux limites de débit associés. L'ancrage est une fonctionnalité puissante — elle permet à Gemini d'interroger la Recherche ou les Cartes — mais chaque requête ancrée peut impacter votre facturation et votre latence.
Comment le Gemini 3 Pro se compare-t-il aux tâches du monde réel (cas d'utilisation) ?
Génération de code et productivité des développeurs
Gemini 3 Pro améliore le raisonnement sur plusieurs fichiers, la gestion des contextes de dépôts étendus et la synthèse des tests et de la documentation en même temps que le code. Grâce à l'appel de fonctions et à un agent terminal, il permet de générer et de valider des projets de taille moyenne plus rapidement que les versions précédentes. Les tests effectués par la communauté montrent des scores de codage LiveCodeBench/Elo supérieurs.
Flux de travail de recherche et de STIM
Grâce à ses capacités de calcul en profondeur et à son budget de raisonnement plus important, ce modèle est parfaitement adapté aux tâches de recherche nécessitant des dérivations mathématiques complexes, la synthèse d'ensembles de données ou le résumé d'articles issus de plusieurs fichiers. Les premiers résultats d'évaluation le placent parmi les meilleurs pour de nombreux ensembles de données en sciences, technologies, ingénierie et mathématiques (STEM).
Conception de contenu, flux de travail créatifs multimodaux
Grâce à ses sorties multimodales et à son intégration avec Veo/Whisk/Flow, Gemini 3 Pro est un excellent choix pour les flux de travail combinant texte, images et vidéo, des storyboards marketing aux brouillons vidéo automatisés. Google propose certains outils de création dans AI Ultra pour les créateurs exigeants.
Conclusion : le Gemini 3 Pro surpasse-t-il les autres modèles ?
Gemini 3 Pro Preview représente une avancée majeure. Sur un large éventail de benchmarks et lors des premiers tests en conditions réelles, il s'est fréquemment révélé performant. pistes ou liens les meilleurs modèles disponibles fin 2025, notamment en :
- Raisonnement complexe (mathématiques / STEM)
- Compréhension et synthèse multimodales
- Flux de travail et appels de fonctions agents
Cependant, la marge varie selon la tâche. Pour certaines tâches très spécifiques (certains styles d'écriture créative ou des connaissances pointues dans un domaine particulier), d'autres modèles concurrents peuvent rester compétitifs, voire préférables, en fonction du rapport coût/latence et de l'adéquation à l'écosystème. Les benchmarks et les scores divulgués indiquent que Gemini 3 Pro se classe souvent parmi les meilleurs, mais la supériorité absolue dépend de la tâche ; pour de nombreux cas d'utilisation en entreprise et chez les développeurs, Gemini 3 Pro est désormais le premier modèle à évaluer.
Comment débuter avec CometAPI
CometAPI est une plateforme d'API unifiée qui regroupe plus de 500 modèles d'IA provenant de fournisseurs leaders, tels que la série GPT d'OpenAI, Gemini de Google, Claude d'Anthropic, Midjourney, Suno, etc., au sein d'une interface unique et conviviale pour les développeurs. En offrant une authentification, un formatage des requêtes et une gestion des réponses cohérents, CometAPI simplifie considérablement l'intégration des fonctionnalités d'IA dans vos applications. Que vous développiez des chatbots, des générateurs d'images, des compositeurs de musique ou des pipelines d'analyse pilotés par les données, CometAPI vous permet d'itérer plus rapidement, de maîtriser les coûts et de rester indépendant des fournisseurs, tout en exploitant les dernières avancées de l'écosystème de l'IA.
Les développeurs peuvent accéder Aperçu de l'API Gemini 3 Pro via CometAPI. Pour commencer, explorez les capacités du modèle deAPI Comet dans le cour de récréation Veuillez consulter le guide de l'API pour obtenir des instructions détaillées. Avant d'y accéder, assurez-vous de vous être connecté à CometAPI et d'avoir obtenu la clé API. AvecetAPI proposer un prix bien inférieur au prix officiel pour vous aider à vous intégrer.
Prêt à partir ?→ Inscrivez-vous à CometAPI dès aujourd'hui !
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