En avril 2025, le paysage de l'intelligence artificielle a connu des avancées significatives avec la sortie des modèles o4-mini d'OpenAI et Gemini 2.5 Flash de Google. Ces deux modèles visent à offrir des performances élevées tout en optimisant la vitesse et la rentabilité. Cet article propose une comparaison complète de ces deux modèles, examinant leurs capacités, leurs indicateurs de performance et leur adéquation à diverses applications.
Présentation du modèle
OpenAI o4-mini : l'efficacité rencontre la polyvalence
OpenAI affirme qu'o4-mini a été conçu à partir du même tissu de recherche qu'o3, puis épuré et rationalisé « pour les charges de travail critiques en termes de vitesse qui nécessitent encore une réflexion approfondie ». En interne, il était prévu qu'il soit le niveau budgétaire de GPT-5, mais de solides résultats de référence ont convaincu l'entreprise de le proposer rapidement en tant que SKU autonome. Conformément au cadre de préparation mis à jour, o4-mini a franchi les étapes de sécurité pour une sortie publique.
Lancé le 16 avril 2025, o4-mini d'OpenAI est conçu pour offrir des performances élevées, une vitesse et une efficacité accrues par rapport à sa taille et son prix. Ses principales caractéristiques sont les suivantes :
- Raisonnement multimodal:La capacité d’intégrer des entrées visuelles, telles que des croquis ou des tableaux blancs, dans les processus de raisonnement.
- Intégration d'outil:Utilisation transparente des outils ChatGPT, notamment la navigation Web, l'exécution Python, l'analyse et la génération d'images et l'interprétation de fichiers.
- Accessibilité:Disponible pour les utilisateurs de ChatGPT Plus, Pro et Team via différentes versions, les anciens modèles comme o1 étant progressivement supprimés.
Google Gemini 2.5 Flash : intelligence personnalisable
OpenAI affirme qu'o4-mini a été conçu à partir du même tissu de recherche qu'o3, puis épuré et rationalisé « pour les charges de travail critiques en termes de vitesse qui nécessitent encore une réflexion approfondie ». En interne, il était prévu qu'il soit le niveau budgétaire de GPT-5, mais de solides résultats de référence ont convaincu l'entreprise de le proposer rapidement en tant que SKU autonome. Conformément au cadre de préparation mis à jour, o4-mini a franchi les étapes de sécurité pour une sortie publique.
Gemini 2.5 Flash de Google introduit un nouvel outil de « budget de réflexion », permettant aux développeurs de contrôler le raisonnement informatique utilisé par l'IA pour différentes tâches. Parmi les points forts :
- Contrôle du raisonnement:Les développeurs peuvent affiner les réponses de l'IA, en équilibrant la qualité, le coût et la latence de réponse.
- Capacités multimodales: Prend en charge les entrées telles que les images, la vidéo et l'audio, avec des sorties incluant des images générées nativement et de l'audio de synthèse vocale multilingue.
- Utilisation de l'outil: Possibilité d'appeler des outils tels que Google Search, d'exécuter du code et d'utiliser des fonctions tierces définies par l'utilisateur.
Qu'est-ce qui a déclenché la cadence de libération comprimée ?
L'événement de presse d'OpenAI du 16 avril dévoilé o3 (son plus grand modèle de raisonnement public) et le plus petit o4-mini Construit à partir des mêmes recherches, mais optimisé pour la latence et le coût. L'entreprise a explicitement présenté o4-mini comme « le meilleur rapport qualité-prix pour le codage, les mathématiques et les tâches multimodales ». Quatre jours plus tard, Google répondait avec Gemini 2.5 Flash, le décrivant comme un « moteur de raisonnement hybride » qui hérite des compétences de chaîne de pensée de Gemini 2.5 mais qui peut être réduit à des vitesses proches de celles d'un tokeniseur.
Pourquoi « composer un budget raisonnable » est-il soudainement devenu une priorité ?
Les deux fournisseurs sont confrontés aux mêmes problèmes physiques : l'inférence de type chaîne de pensée fait exploser les opérations en virgule flottante, ce qui augmente les coûts d'inférence sur les GPU et les TPU. En laissant le choix aux développeurs, quand Pour invoquer le raisonnement profond, OpenAI et Google espèrent élargir leurs marchés potentiels – des chatbots aux applications mobiles sensibles à la latence – sans financer des factures GPU colossales. Les ingénieurs de Google appellent explicitement ce curseur « budget de réflexion », soulignant que « différentes requêtes nécessitent différents niveaux de raisonnement ».
Points de référence et précision dans le monde réel : qui gagne ?
Contes de référence :
- Sur les mathématiques AIME 2025, o4-mini affiche une précision de 92.7 %, le meilleur score inférieur à 30 B à ce jour.
- Sur BIG-bench-Lite, Gemini 2.5 Flash THINK 4 est à la traîne de Gemini 2.5 Pro d'environ 4 points mais devance Gemini 2.0 Flash de 5 à 7.
- Codage HumanEval : o4-mini obtient un score de 67 %, devançant Flash de 6 pp à calcul comparable.
Test multimodal : …mais les tests holistiques compliquent la situation
Les deux modèles sont nativement multimodaux : o4-mini utilise le même front-end de vision que o3, prenant en charge des images jusqu'à 2 048 px sur le côté long ; Gemini 2.5 Flash utilise le DeepMind Tour de perception et reprend les tokenizers audio introduits avec Gemini 1.5. Des tests indépendants en laboratoire au MIT-ibm Watson indiquent qu'o4-mini répond aux questions de raisonnement visuel 18 % plus rapidement que Gemini 2.5 Flash à des tailles de lots équivalentes, tout en obtenant un score dans la marge d'erreur sur MMMU. Pourtant, la compréhension audio de Gemini reste plus forte, conservant une légère avance de 2-BLEU sur le test LibriSpeech-other.
Le test de stress multimodal du MIT-IBM montre que l'o4-mini répond aux énigmes illustrées 18 % plus rapidement, tandis que Gemini 2.5 Flash traduit les sons bruyants avec 2 points BLEU de mieux sur LibriSpeech. Les ingénieurs choisissent donc en fonction de la modalité : le code et la vision privilégient l'o4-mini, tandis que les assistants vocaux privilégient Flash.
- OpenAI o4-mini:Excelle dans l'intégration des entrées visuelles dans le raisonnement, améliorant des tâches telles que l'analyse et la génération d'images.
- Gémeaux 2.5 Flash: Prend en charge une gamme plus large d'entrées et de sorties, y compris la vidéo et l'audio, et offre des fonctionnalités de synthèse vocale multilingues.
Architecture : mélange clairsemé ou tour hybride ?
Comment o4-mini condense-t-il la puissance dans des paramètres de 30 B ?
- Routeur MoE clairsemé. Seulement environ 12 % des experts tirent en vite mode, plafonnement des FLOP ; net le mode déverrouille le graphique de routage complet.
- Réutilisation du front-end de la vision. Il réutilise l'encodeur d'image d'o3, de sorte que les réponses visuelles partagent les poids avec le modèle plus grand, préservant ainsi la précision tout en restant minuscules.
- Compression de contexte adaptative. Les entrées de plus de 16 XNUMX jetons sont projetées linéairement ; l’attention à longue portée n’est réintroduite que lorsque la confiance du routage diminue.
Qu'est-ce qui rend Gemini 2.5 Flash « hybride » ?
- Tour de perception + décodeur de lumière. Flash conserve la pile de perception multimodale de Gemini 2.5 mais l'échange avec un décodeur plus léger, réduisant de moitié les FLOP à THINK 0.
- NIVEAU DE RÉFLEXION 0–4. Un seul entier régit la largeur de la tête d'attention, la rétention d'activation intermédiaire et l'activation de l'utilisation des outils. Le niveau 4 reflète Gemini 2.5 Pro ; le niveau 0 se comporte comme un générateur de texte rapide.
- Décodage spéculatif couche par couche. À de faibles niveaux de THINK, la moitié des couches s'exécutent de manière spéculative sur les caches du processeur avant la validation du TPU, récupérant ainsi la vitesse perdue lors des démarrages à froid sans serveur.
Efficacité et gestion des coûts
OpenAI o4-mini
o4-mini d'OpenAI est optimisé pour les performances tout en maintenant un bon rapport qualité-prix. Disponible pour les utilisateurs ChatGPT Plus, Pro et Team, il offre un accès à des fonctionnalités avancées sans surcoût significatif.
Flash de Google Gemini 2.5
Gemini 2.5 Flash introduit la fonctionnalité « budget de réflexion », qui permet aux développeurs d'affiner la profondeur de raisonnement de l'IA en fonction des exigences des tâches. Cela permet un meilleur contrôle des ressources et des coûts de calcul.
Tarification du cloud dans le monde réel
o4-mini gagne en coût brut à faible profondeur ; Flash offre une granularité plus fine si vous avez besoin de plus de deux étapes sur le cadran.
| Modèle et mode | Coût $/1 22 jetons (2025 avril XNUMX) | Latence médiane (jetons/s) | Remarques |
| o4-mini rapide | 0.0008 | 11 | Experts épars 10 % FLOP |
| o4-mini sharp | 0.0015 | 5 | Routeur complet activé |
| Flash PENSEZ 0 | 0.0009 | 12 | Attention têtes effondrées |
| Flash PENSEZ 4 | 0.002 | 4 | Raisonnement complet, utilisation de l'outil sur |
Intégration et accessibilité
- Copilote GitHub o4-mini a déjà été déployé sur tous niveaux ; les entreprises peuvent basculer selon l'espace de travail.
- Jetons personnalisés: o4‑mini fast s'adapte sur une seule carte Nvidia L40S 48 Go ; Gemini 2.5 Flash THINK 0 peut fonctionner sur une tranche TPU‑v32e de 5 Go, permettant aux startups de déployer pour < 0.05 $ / k demandes.
- Espace de travail Google a annoncé Gemini 2.5 Flash dans les panneaux latéraux de Docs et dans le mode « Réponse rapide » de l'application Android Gemini, où THINK 0 est la valeur par défaut. Les modules complémentaires Docs peuvent demander jusqu'à THINK 3.
- Vertex AI Studio expose un curseur d'interface utilisateur de 0 à 4, enregistrant les économies FLOP pour chaque demande.
OpenAI o4-mini
Le modèle o4-mini est intégré à l'écosystème ChatGPT, offrant aux utilisateurs un accès fluide à divers outils et fonctionnalités. Cette intégration facilite des tâches telles que le codage, l'analyse de données et la création de contenu.
Flash de Google Gemini 2.5
Gemini 2.5 Flash est disponible sur les plateformes AI Studio et Vertex AI de Google. Conçu pour les développeurs et les entreprises, il offre évolutivité et intégration avec la suite d'outils Google.
Des problèmes de sécurité, d’alignement et de conformité ?
Les nouvelles barrières de sécurité suivent-elles le rythme ?
OpenAI a soumis o4-mini à son cadre de préparation mis à jour, simulant des requêtes de menaces chimiques et biologiques dans les deux modes ; le mode rapide divulgue légèrement plus de procédures incomplètes que le mode pointu, mais les deux restent en dessous du seuil de publication publique. Le red-teaming de Google sur Gemini 2.5 Flash a confirmé que THINK 0 contourne parfois les schémas de refus, car la couche légère ignore les intégrations de politiques ; un correctif d'atténuation est déjà disponible dans la version 0.7.
Résidence régionale des données
Les régulateurs européens examinent attentivement l'emplacement des journaux d'inférence. OpenAI affirme que l'intégralité du trafic o4-mini peut être localisée dans sa région de Francfort sans réplication transfrontalière ; Google, quant à lui, propose Contrôles souverains uniquement à THINK ≤ 2 pour l'instant, puisque les modes plus profonds transmettent des pensées intermédiaires aux clusters de bobinage TPU américains.
Implications de la feuille de route stratégique
Le niveau « mini » deviendra-t-il le niveau par défaut ?
Les analystes du secteur chez Gartner prédisent que 70 % des budgets d'IA des entreprises du Fortune 500 seront transférés vers niveaux de raisonnement optimisés en termes de coûts D'ici le quatrième trimestre 4. Si cela s'avère vrai, o2025-mini et Gemini 4 Flash inaugurent une classe moyenne permanente de LLM : suffisamment intelligents pour les agents expérimentés et suffisamment abordables pour un déploiement massif. Les premiers utilisateurs comme Shopify (o2.5-mini fast pour le support marchand) et Canva (Gemini 4 Flash THINK 2.5 pour les suggestions de conception) illustrent cette tendance.
Que se passera-t-il lorsque GPT-5 et Gemini 3 arriveront ?
Des sources internes à OpenAI suggèrent que GPT-5 intégrera le raisonnement de niveau o3 derrière un cadran de parcimonie similaire, permettant à la plateforme d'étendre l'offre gratuite de ChatGPT à l'analyse d'entreprise. La feuille de route Gemini 3 de Google, divulguée en mars, montre une Flash Ultra Le frère cible un contexte de 256 100 et une latence inférieure à la seconde pour les invites de 2026 jetons. Attendez-vous à ce que le « mini » d'aujourd'hui paraisse ordinaire d'ici XNUMX, mais le concept de cadran perdurera.
Matrice de décision : quel modèle choisir quand ?
Interface utilisateur mobile sensible à la latence
Choisissez Flash THINK 0 ou o4-mini rapide ; les deux diffusent les premiers jetons < 150 ms, mais l'avantage audio de Flash peut améliorer la dictée.
Outils de développement et agents de code
o4‑mini sharp surpasse Flash THINK 4 sur les benchmarks de codage et s'intègre nativement avec Copilot ; choisissez o4‑mini.
Assistants vocaux, transcription multimédia
Flash THINK 1–2 excelle sur l'audio bruyant et la parole multilingue ; Gemini est favorisé.
Charges de travail hautement réglementées dans l'UE
L'épinglage régional d'o4-mini simplifie la conformité au RGPD et à Schrems-II : avantage OpenAI.
Conclusion : que choisir aujourd’hui ?
Les deux modèles offrent un rapport qualité-prix impressionnant, mais chacun penche dans une direction différente :
- Choisissez o4‑mini Si votre flux de travail est centré sur le code, fortement multimodal avec analyse d'images, ou si vous prévoyez une intégration à l'écosystème GitHub/OpenAI, son routeur bimode est plus simple à utiliser, et les déploiements à Francfort simplifient le RGPD.*
- Choisissez Gemini 2.5 Flash lorsque vous accordez de l'importance à un contrôle précis, avez besoin d'une compréhension audio ou êtes déjà sur Google Cloud et souhaitez vous appuyer sur la suite d'observabilité de Vertex AI Studio.*
En fin de compte, le jeu le plus intelligent pourrait être orchestration polyglotte— acheminer les requêtes à faible enjeu vers le niveau rapide THINK/o4-mini le moins cher, et passer au raisonnement approfondi uniquement lorsque l'intention de l'utilisateur ou les règles de conformité l'exigent. La sortie de ces deux « mini-géants » rend cette stratégie techniquement et économiquement viable.
Accès à l'API CometAPI
API Comet Donne accès à plus de 500 modèles d'IA, dont des modèles multimodaux open source et spécialisés pour le chat, les images, le code, etc. Son principal atout réside dans la simplification du processus traditionnellement complexe d'intégration de l'IA.
Les développeurs recherchant un accès programmatique peuvent utiliser le API O4-Mini et Pré-API Flash Gemini 2.5 de CometAPI intègre o4-mini et Gemini 2.5 Flash dans leurs applications. Cette approche est idéale pour personnaliser le comportement du modèle au sein des systèmes et workflows existants. Une documentation détaillée et des exemples d'utilisation sont disponibles sur l'API O4-Mini. Pour un démarrage rapide, consultez la page API doc.