Google est de retour. Le 14 octobre, Gemini 4 Argon sera lancé dans le monde entier. C’est la première fois depuis plus de 7 mois que Google sort un grand modèle au-dessus du niveau Flash.
D’abord, voici ce qu’il a dans le ventre, en clair :
① Il peut « boucler de gros travaux d’une traite » : la limite de sortie par requête passe de 64 000 à 1 million de tokens. En gros, il peut modifier tout un grand dépôt de code en une seule fois, sans s’interrompre en chemin.
② Il atteint le sommet des classements : il arrive premier à l’indice Vals, qui couvre la finance, la programmation, le droit et la fiscalité (68,9 %). Selon les comparaisons officielles, il se classe premier dans 14 des 19 épreuves.
③ Son prix est agressif : moitié prix au lancement, à 2 dollars par million de tokens en entrée et 10 dollars en sortie. Après le 30 novembre, les prix doubleront pour atteindre 4/20 dollars.
Mais il a un gros point faible :
- En programmation en ligne de commande (Terminal-bench 4.0), il n’obtient que 57,4 %, soit 9 points de moins que Claude Opus 5.5. Pour écrire de longs programmes et exécuter des tâches dans un terminal, il n’a pas encore battu ses concurrents.
- L’accès est cher : les utilisateurs gratuits et les abonnés Plus à 5 dollars ne peuvent pas l’utiliser. Il faut payer 20 dollars pour Pro ou 100 dollars pour Ultra.
Mon avis : ce n’est pas « le retour en force de Google », mais plutôt « Google revient à la table ». Les 7 mois de retard — Gemini 3.5 Pro repoussé et turbulences au sommet de DeepMind — ne peuvent pas être rattrapés avec un seul lancement. En particulier dans la programmation, le domaine le plus lucratif, il n’a pas encore trouvé sa place parmi les meilleurs. Ce qui mérite vraiment notre attention, ce ne sont pas les scores, mais la tendance à la baisse du prix des modèles phares. La guerre des prix des API est lancée ; au final, ce sont les applications en aval et la demande en puissance de calcul qui en profiteront.
Ce que cela nous apprend, à nous qui travaillons dans la crypto : la course aux armements des grands modèles n’est pas terminée, et la demande en puissance de calcul ne fera qu’augmenter. Le récit autour de l’IA et de la puissance de calcul (calcul décentralisé, tokens d’agents IA) peut figurer sur votre liste de surveillance. Mais gardez ceci en tête : un récit reste un récit, ne le prenez pas pour un fondamental.
Qui vous semble le mieux placé : Google, OpenAI ou Anthropic ? On en parle dans les commentaires.
#谷歌发布Gemini4Argon模型 #Gemini4Argon #AI #谷歌 #PuissanceDeCalcul
D’abord, voici ce qu’il a dans le ventre, en clair :
① Il peut « boucler de gros travaux d’une traite » : la limite de sortie par requête passe de 64 000 à 1 million de tokens. En gros, il peut modifier tout un grand dépôt de code en une seule fois, sans s’interrompre en chemin.
② Il atteint le sommet des classements : il arrive premier à l’indice Vals, qui couvre la finance, la programmation, le droit et la fiscalité (68,9 %). Selon les comparaisons officielles, il se classe premier dans 14 des 19 épreuves.
③ Son prix est agressif : moitié prix au lancement, à 2 dollars par million de tokens en entrée et 10 dollars en sortie. Après le 30 novembre, les prix doubleront pour atteindre 4/20 dollars.
Mais il a un gros point faible :
- En programmation en ligne de commande (Terminal-bench 4.0), il n’obtient que 57,4 %, soit 9 points de moins que Claude Opus 5.5. Pour écrire de longs programmes et exécuter des tâches dans un terminal, il n’a pas encore battu ses concurrents.
- L’accès est cher : les utilisateurs gratuits et les abonnés Plus à 5 dollars ne peuvent pas l’utiliser. Il faut payer 20 dollars pour Pro ou 100 dollars pour Ultra.
Mon avis : ce n’est pas « le retour en force de Google », mais plutôt « Google revient à la table ». Les 7 mois de retard — Gemini 3.5 Pro repoussé et turbulences au sommet de DeepMind — ne peuvent pas être rattrapés avec un seul lancement. En particulier dans la programmation, le domaine le plus lucratif, il n’a pas encore trouvé sa place parmi les meilleurs. Ce qui mérite vraiment notre attention, ce ne sont pas les scores, mais la tendance à la baisse du prix des modèles phares. La guerre des prix des API est lancée ; au final, ce sont les applications en aval et la demande en puissance de calcul qui en profiteront.
Ce que cela nous apprend, à nous qui travaillons dans la crypto : la course aux armements des grands modèles n’est pas terminée, et la demande en puissance de calcul ne fera qu’augmenter. Le récit autour de l’IA et de la puissance de calcul (calcul décentralisé, tokens d’agents IA) peut figurer sur votre liste de surveillance. Mais gardez ceci en tête : un récit reste un récit, ne le prenez pas pour un fondamental.
Qui vous semble le mieux placé : Google, OpenAI ou Anthropic ? On en parle dans les commentaires.
#谷歌发布Gemini4Argon模型 #Gemini4Argon #AI #谷歌 #PuissanceDeCalcul