Gemini 3.8 Flash arrive, plus puissant mais plus gourmand

Le 2 septembre au petit matin, le numéro de version de Gemini a encore progressé d’un cran : Google a lancé Gemini 3.8 Flash. Il s’agit du troisième modèle Flash publié en six semaines et du quatrième en moins de quatre mois après l’annonce de Gemini 3.5 Flash en mai. Dans le même temps, le modèle vedette Gemini 3.5 Pro, initialement prévu, n’est toujours pas sorti. Alors que Flash mettait à l’origine l’accent sur la vitesse et le coût, il est désormais destiné au génie logiciel sur des tâches longues, aux agents intelligents capables d’appeler des outils en continu et aux workflows complexes en entreprise durant plusieurs heures.

Les scores ont d’abord rapproché le modèle des modèles vedettes. Google affirme que 3.8 Flash atteint 73,7 % au test de développement logiciel DeepSWE v1.1 et que son score à Terminal-Bench 2.1 passe de 85,8 % à 89,4 %, soit légèrement plus que les 89,1 % de Claude Opus 5. Artificial Analysis lui a attribué un indice d’intelligence de 59 points, comparable au résultat de GPT-5.6 Sol avec un niveau de raisonnement élevé, mais inférieur au meilleur score de Claude Opus 5, qui atteint 63 points. Ces chiffres doivent toutefois être nuancés : le compte rendu d’iFanr sur DeepSWE v1.1 fait état d’un score de 71,0 %, et non de 73,7 %. Les deux médias ne présentent donc pas le même résultat pour ce test.

Cette capacité accrue a un coût. Google explique que, face aux problèmes complexes, 3.8 Flash mobilise davantage d’étapes de raisonnement, appelle plusieurs fois les outils et vérifie son travail. Il consomme donc davantage de tokens, l’unité de facturation utilisée par les modèles pour traiter le texte. Artificial Analysis a observé une hausse d’environ 30 % du nombre moyen de tokens générés et un allongement de la durée moyenne des tâches, passée de 2,2 à 2,5 minutes. Même avec une vitesse de génération d’environ 300 tokens par seconde, le coût par tâche atteint 0,58 dollar, soit environ 40 % de plus que pour 3.7 Flash. Les tarifs actuels de l’API restent identiques à ceux de la génération précédente : 0,75 dollar par million de tokens en entrée et 3,75 dollars en sortie. À compter du 1er janvier 2027, ils repasseront respectivement à 1,5 dollar et 7,5 dollars.

L’utilisation réelle révèle une autre facette du modèle. iFanr lui a demandé de créer avec Three.js un modèle 3D de l’hélicoptère Airbus H145. La décomposition de la demande a pris moins d’une minute et la scène ainsi que le modèle ont été générés au bout de 109 secondes. La vitesse est bien à la hauteur de Flash, mais les détails du fuselage, les relations entre les pièces et les mouvements restent très rudimentaires. Une seconde simulation de l’écoulement de l’eau sur un terrain a été terminée en environ deux minutes et comportait l’essentiel des fonctionnalités, mais le cratère du volcan présentait une fuite. Dans la démonstration officielle du château magique de Google, 3.8 Flash fonctionne en boucle dans Antigravity et appelle Nano Banana pour générer des textures, le tout au sein d’un framework d’agent, d’un environnement d’outils et d’un processus en plusieurs étapes. Une consigne unique révèle donc sa limite lorsqu’il travaille seul, et non le niveau maximal qu’il peut atteindre lorsqu’il est épaulé par tout ce système.

Annoncé le même jour, Gemini 3.8 Flash Cyber repose sur le même modèle de base, mais il est spécialement optimisé pour détecter et corriger les vulnérabilités. Google affirme qu’il dépasse un taux de réussite de 70 % lors de tests internes couvrant 20 langages de programmation et qu’il résout 86,2 % des tâches en une seule tentative dans CyberGym. Il n’est toutefois pas accessible au grand public : Google le propose, dans le cadre du Fairwind Program, à des organismes de cybersécurité vérifiés, des administrations, des opérateurs d’infrastructures critiques et de grandes entreprises technologiques. Le groupe affirme compter déjà plus de 650 partenaires.

Concrètement, les utilisateurs peuvent désormais accéder à 3.8 Flash via Gemini API — l’interface qui permet à un logiciel d’appeler le modèle —, Google AI Studio et Gemini Enterprise. Certains abonnés peuvent également l’utiliser dans l’application Gemini et dans le mode d’intelligence artificielle de Google Search. Le modèle convient aux tâches pour lesquelles la vitesse, le prix et la capacité à traiter des missions longues sont prioritaires : il dispose d’une fenêtre de contexte d’un million de tokens, peut traiter du texte, des images, de l’audio et de la vidéo, et générer jusqu’à 64 000 tokens. En revanche, si la tâche exige surtout une grande efficacité de calcul, Google recommande de réduire le niveau de raisonnement ou de continuer à utiliser 3.7 Flash. Autrement dit, 3.8 Flash rend les capacités des modèles complexes plus accessibles financièrement aux développeurs, mais ne permet pas encore de supprimer la vérification humaine du workflow.