Le modèle phare de Google fait son retour ; les scores ne sont qu’un à-côté : 53 points, 6e place, et lancement à moitié prix
Sept mois plus tard, après la sortie de Gemini 3, Google dévoile son premier véritable modèle phare : Gemini 4 Argon, disponible dans le monde entier le 14 octobre
L’ordre de lancement est inversé : le 30 septembre, accès réservé pendant deux semaines aux défenseurs de la cybersécurité, avant l’ouverture au monde entier. Lundi, Meta lance Muse Wonder ; mardi, Google riposte
Faisons les comptes : avec 53 points à l’indice d’intelligence d’une évaluation indépendante, il partage la 6e place avec GPT-6 Astra et Claude Fable, à 5 points du leader Opus 5.5 — il ne reprend pas le trône, mais retrouve sa place à la table
Deux atouts qui comptent : un taux d’hallucination de 15 %, le plus bas du top 10 ; une limite de sortie par requête portée de 64 000 à 1 million de tokens, soit près de huit fois les 128 000 de ses concurrents
Ce qu’il vend, ce n’est pas « plus intelligent », mais « capable de mener à bien un gros projet d’un seul trait ». Un million de tokens en sortie permet de mener à terme un projet d’ingénierie de très longue haleine, sans interrompre la chaîne de raisonnement — par exemple, aider Chrome à refondre des dizaines de millions de lignes de code, en réduisant des mois de travail à quelques semaines ; les soumissions de code par les agents progressent de 35 %, et les retours en arrière diminuent d’un tiers
Le prix est une autre bombe : moitié prix au lancement, à 2/10 dollars, contre 4/20 pour Opus et 10/50 pour Astra ; à intelligence égale, chaque tâche coûte 40 % moins cher qu’avec Astra. Mais attention : les tokens sont consommés très rapidement, avec une consommation ressentie dix fois supérieure à celle de 3.8 Flash — un coût inférieur par étape ne signifie pas forcément une facture totale plus basse. Le 30 novembre, le prix revient à 4/20
Conquérir le marché par les prix — la réputation auprès des équipes d’ingénierie et la réduction de moitié doivent attirer les contrats d’entreprise ; Google reconnaît que son modèle n’est pas le plus intelligent. Signal plus profond : à l’ère des mises à jour mensuelles des modèles, les classements perdent de leur valeur ; le coût par tâche et le taux d’hallucination deviennent des critères d’achat incontournables — la compétition passe de la démonstration technique au travail concret
À retenir : ① tester le coût de migration avant la fin de la promotion à moitié prix ; ② surveiller si OpenAI/Anthropic réagissent en baissant leurs prix ; ③ en retrait par rapport à tous ses concurrents sur Terminal-Bench, sa stabilité sur les tâches longues reste à vérifier
Avertissement sur les risques : les données de Google sur ses concurrents ne concordent pas avec celles d’Anthropic ; la consommation rapide de tokens pourrait rendre la promotion à moitié prix moins avantageuse qu’elle n’en a l’air ; le prix double à son expiration. Ceci ne constitue pas un conseil en investissement.
$GOOGL
#谷歌发布gemini4argon模型
Sept mois plus tard, après la sortie de Gemini 3, Google dévoile son premier véritable modèle phare : Gemini 4 Argon, disponible dans le monde entier le 14 octobre
L’ordre de lancement est inversé : le 30 septembre, accès réservé pendant deux semaines aux défenseurs de la cybersécurité, avant l’ouverture au monde entier. Lundi, Meta lance Muse Wonder ; mardi, Google riposte
Faisons les comptes : avec 53 points à l’indice d’intelligence d’une évaluation indépendante, il partage la 6e place avec GPT-6 Astra et Claude Fable, à 5 points du leader Opus 5.5 — il ne reprend pas le trône, mais retrouve sa place à la table
Deux atouts qui comptent : un taux d’hallucination de 15 %, le plus bas du top 10 ; une limite de sortie par requête portée de 64 000 à 1 million de tokens, soit près de huit fois les 128 000 de ses concurrents
Ce qu’il vend, ce n’est pas « plus intelligent », mais « capable de mener à bien un gros projet d’un seul trait ». Un million de tokens en sortie permet de mener à terme un projet d’ingénierie de très longue haleine, sans interrompre la chaîne de raisonnement — par exemple, aider Chrome à refondre des dizaines de millions de lignes de code, en réduisant des mois de travail à quelques semaines ; les soumissions de code par les agents progressent de 35 %, et les retours en arrière diminuent d’un tiers
Le prix est une autre bombe : moitié prix au lancement, à 2/10 dollars, contre 4/20 pour Opus et 10/50 pour Astra ; à intelligence égale, chaque tâche coûte 40 % moins cher qu’avec Astra. Mais attention : les tokens sont consommés très rapidement, avec une consommation ressentie dix fois supérieure à celle de 3.8 Flash — un coût inférieur par étape ne signifie pas forcément une facture totale plus basse. Le 30 novembre, le prix revient à 4/20
Conquérir le marché par les prix — la réputation auprès des équipes d’ingénierie et la réduction de moitié doivent attirer les contrats d’entreprise ; Google reconnaît que son modèle n’est pas le plus intelligent. Signal plus profond : à l’ère des mises à jour mensuelles des modèles, les classements perdent de leur valeur ; le coût par tâche et le taux d’hallucination deviennent des critères d’achat incontournables — la compétition passe de la démonstration technique au travail concret
À retenir : ① tester le coût de migration avant la fin de la promotion à moitié prix ; ② surveiller si OpenAI/Anthropic réagissent en baissant leurs prix ; ③ en retrait par rapport à tous ses concurrents sur Terminal-Bench, sa stabilité sur les tâches longues reste à vérifier
Avertissement sur les risques : les données de Google sur ses concurrents ne concordent pas avec celles d’Anthropic ; la consommation rapide de tokens pourrait rendre la promotion à moitié prix moins avantageuse qu’elle n’en a l’air ; le prix double à son expiration. Ceci ne constitue pas un conseil en investissement.
$GOOGL
#谷歌发布gemini4argon模型