Hier, tout le monde a vu Google lancer un nouveau modèle. Aujourd’hui, ce qui mérite qu’on s’y attarde, c’est de savoir sur quels tests Gemini 4 Argon est vraiment performant, et sur lesquels il s’agit surtout d’un discours bien rodé.
Commençons par ses points forts. Sur le benchmark DeepSWE, consacré à l’ingénierie logicielle sur le long terme, il obtient 77,9 %, devant Claude Opus 5.5 (74,2 %) et GPT-6 Astra (74,1 %). Dans le domaine des connaissances financières, juridiques et fiscales, il arrive pour la première fois en tête du Vals Index, avec 68,9 %. Il devance le deuxième de près de 9 points sur AutomationBench, qui mesure l’automatisation des flux de travail en entreprise, avec un score de 51,3 %. Il atteint 91,9 % au Vibe Code Bench, 84,2 % sur le très long contexte de GraphWalks (de 256 000 à 1 million de tokens) et 91,7 % en compréhension de vidéos longues. L’indice composite d’Artificial Analysis, un organisme tiers, lui attribue 53 points : à égalité avec GPT-6 Astra et 23 points au-dessus du modèle phare de la génération précédente de Google.
Il faut aussi parler de ses faiblesses. Sur Terminal Bench, qui évalue les tâches pratiques en ligne de commande, il n’obtient que 57,4 %, derrière GPT-6 Astra et Opus 5.5. Sur Harvey, le benchmark des agents juridiques, il arrive deuxième avec 19,6 %, près de trois fois le score du suivant, mais le résultat absolu reste très faible. De plus, la plupart des résultats viennent de tests internes officiels, tandis que ceux des concurrents proviennent de classements publics : il faut donc les prendre avec des pincettes.
Le prix est vraiment agressif. Le tarif promotionnel est de 2 dollars par million de tokens en entrée et de 10 dollars en sortie, avec une remise de 5 % supplémentaire sur les tokens d’entrée mis en cache. Les prix doubleront après le 30 novembre. Les abonnés payants peuvent déjà l’utiliser dans Gemini App, AI Mode et Antigravity.
Les preuves concrètes de son déploiement en disent plus que les scores. Lors d’un test de programmation nocturne en interne chez Google, 2 optimisations ont été fusionnées et 4 propositions rejetées : tout n’a donc pas été approuvé automatiquement. Un ingénieur de Chrome s’en est servi pour effectuer une refonte architecturale touchant des centaines de fichiers dans le dépôt Chromium, qui compte 40 millions de lignes de code. Parmi les premiers clients entreprises figurent Deloitte, LexisNexis et Isomorphic Labs.
Du point de vue de la crypto, deux tendances se dessinent. Fairwind prévoit de fournir aux défenseurs une version débarrassée des garde-fous de cybersécurité. Hier, l’affaire de l’arrestation d’un ingénieur d’OpenAI, c’était l’IA qui traque l’IA ; aujourd’hui, cette initiative, c’est l’IA qui protège l’IA : les capacités se renforcent des deux côtés. Et pour que l’économie des agents décolle vraiment, les infrastructures de règlement on-chain — gas, identité, paiements — sont incontournables. C’est là que la crypto occupe la place la plus concrète dans le récit autour de l’IA.
Reste la question qui fâche : aussi beaux que soient les scores aux benchmarks, ils ne sont qu’un ticket d’entrée. Ce que les entreprises veulent vraiment connaître, ce sont les prix, les limites d’utilisation et les conditions de gouvernance des données. Google n’a pas encore rendu sa copie sur la commercialisation.
#GoogleReleasesGemini4ArgonAIModel
#AI #Gemini
Ce qui précède ne constitue pas un conseil en investissement. DYOR : faites vos propres recherches. Le trading comporte des risques.
Commençons par ses points forts. Sur le benchmark DeepSWE, consacré à l’ingénierie logicielle sur le long terme, il obtient 77,9 %, devant Claude Opus 5.5 (74,2 %) et GPT-6 Astra (74,1 %). Dans le domaine des connaissances financières, juridiques et fiscales, il arrive pour la première fois en tête du Vals Index, avec 68,9 %. Il devance le deuxième de près de 9 points sur AutomationBench, qui mesure l’automatisation des flux de travail en entreprise, avec un score de 51,3 %. Il atteint 91,9 % au Vibe Code Bench, 84,2 % sur le très long contexte de GraphWalks (de 256 000 à 1 million de tokens) et 91,7 % en compréhension de vidéos longues. L’indice composite d’Artificial Analysis, un organisme tiers, lui attribue 53 points : à égalité avec GPT-6 Astra et 23 points au-dessus du modèle phare de la génération précédente de Google.
Il faut aussi parler de ses faiblesses. Sur Terminal Bench, qui évalue les tâches pratiques en ligne de commande, il n’obtient que 57,4 %, derrière GPT-6 Astra et Opus 5.5. Sur Harvey, le benchmark des agents juridiques, il arrive deuxième avec 19,6 %, près de trois fois le score du suivant, mais le résultat absolu reste très faible. De plus, la plupart des résultats viennent de tests internes officiels, tandis que ceux des concurrents proviennent de classements publics : il faut donc les prendre avec des pincettes.
Le prix est vraiment agressif. Le tarif promotionnel est de 2 dollars par million de tokens en entrée et de 10 dollars en sortie, avec une remise de 5 % supplémentaire sur les tokens d’entrée mis en cache. Les prix doubleront après le 30 novembre. Les abonnés payants peuvent déjà l’utiliser dans Gemini App, AI Mode et Antigravity.
Les preuves concrètes de son déploiement en disent plus que les scores. Lors d’un test de programmation nocturne en interne chez Google, 2 optimisations ont été fusionnées et 4 propositions rejetées : tout n’a donc pas été approuvé automatiquement. Un ingénieur de Chrome s’en est servi pour effectuer une refonte architecturale touchant des centaines de fichiers dans le dépôt Chromium, qui compte 40 millions de lignes de code. Parmi les premiers clients entreprises figurent Deloitte, LexisNexis et Isomorphic Labs.
Du point de vue de la crypto, deux tendances se dessinent. Fairwind prévoit de fournir aux défenseurs une version débarrassée des garde-fous de cybersécurité. Hier, l’affaire de l’arrestation d’un ingénieur d’OpenAI, c’était l’IA qui traque l’IA ; aujourd’hui, cette initiative, c’est l’IA qui protège l’IA : les capacités se renforcent des deux côtés. Et pour que l’économie des agents décolle vraiment, les infrastructures de règlement on-chain — gas, identité, paiements — sont incontournables. C’est là que la crypto occupe la place la plus concrète dans le récit autour de l’IA.
Reste la question qui fâche : aussi beaux que soient les scores aux benchmarks, ils ne sont qu’un ticket d’entrée. Ce que les entreprises veulent vraiment connaître, ce sont les prix, les limites d’utilisation et les conditions de gouvernance des données. Google n’a pas encore rendu sa copie sur la commercialisation.
#GoogleReleasesGemini4ArgonAIModel
#AI #Gemini
Ce qui précède ne constitue pas un conseil en investissement. DYOR : faites vos propres recherches. Le trading comporte des risques.