Les entreprises peuvent désormais exploiter la puissance d’un grand modèle linguistique proche de celui de Google’s Gemini 3 Pro, mais à une fraction du coût et avec une vitesse accrue, grâce au tout nouveau Gemini 3 Flash. Ce modèle rejoint le célèbre Gemini 3 Pro, Gemini 3 Deep Think et Gemini Agent, tous annoncés et lancés le mois dernier. Gemini 3 Flash, désormais disponible sur Gemini Enterprise, Google Antigravity, Gemini CLI, AI Studio, et en prévisualisation dans Vertex AI, traite les informations en quasi-temps réel et aide à construire des applications agentiques rapides et réactives.
D’après un article de blog de l’entreprise, Gemini 3 Flash « s’appuie sur la série de modèles que les développeurs et les entreprises adorent déjà, optimisée pour les flux de travail à haute fréquence qui exigent de la vitesse, sans sacrifier la qualité ». Le modèle est également le choix par défaut pour le mode IA sur Google Search et l’application Gemini.
Tulsee Doshi, directeur principal de la gestion des produits de l’équipe Gemini, a déclaré dans un article de blog séparé que le modèle « démontre que la vitesse et l’échelle ne doivent pas se faire au détriment de l’intelligence ». « Gemini 3 Flash est conçu pour le développement itératif, offrant des performances de codage de qualité professionnelle avec une faible latence – il est capable de raisonner et de résoudre des tâches rapidement dans des flux de travail à haute fréquence », a déclaré Doshi. « Il trouve un équilibre idéal pour le codage agentique, les systèmes prêts pour la production et les applications interactives réactives ».
L’adoption précoce par des firmes spécialisées prouve la fiabilité du modèle dans des domaines à enjeux élevés. Harvey, une plateforme d’IA pour les cabinets d’avocats, a signalé une augmentation de 7% de la réflexion sur leur ‘BigLaw Bench’ interne, tandis que Resemble AI a découvert que Gemini 3 Flash pouvait traiter des données forensiques complexes pour la détection de deepfake 4 fois plus rapidement que Gemini 2.5 Pro. Il ne s’agit pas seulement de gains de vitesse; ils permettent des flux de travail « quasi-temps réel » qui étaient auparavant impossibles.
Les constructeurs d’IA en entreprise sont de plus en plus conscients du coût de l’exécution des modèles d’IA, en particulier lorsqu’ils essaient de convaincre les parties prenantes de consacrer davantage de budget aux flux de travail agentiques qui fonctionnent sur des modèles coûteux. Les organisations se tournent vers des modèles plus petits ou distillés, se concentrent sur des modèles ouverts ou d’autres techniques de recherche et de promotion pour aider à gérer les coûts gonflés de l’IA.
Pour les entreprises, la plus grande proposition de valeur de Gemini 3 Flash est qu’il offre le même niveau de capacités multimodales avancées, telles que l’analyse vidéo complexe et l’extraction de données, que ses homologues Gemini plus grands, mais est beaucoup plus rapide et moins cher. Alors que les documents internes de Google mettent en avant une augmentation de vitesse de 3 fois par rapport à la série 2.5 Pro, les données de la société de référencement indépendante Artificial Analysis ajoutent une nuance cruciale. Dans les tests de pré-lancement de cette organisation, Gemini 3 Flash Preview a enregistré un débit brut de 218 jetons de sortie par seconde. Cela le rend 22 % plus lent que le précédent ‘non-raisonnement’ Gemini 2.5 Flash, mais il reste nettement plus rapide que ses concurrents, y compris le GPT-5.1 haut d’OpenAI (125 t/s) et le raisonnement DeepSeek V3.2 (30 t/s).
De plus, Artificial Analysis a couronné Gemini 3 Flash comme le nouveau leader dans leur benchmark de connaissance AA-Omniscience, où il a atteint la plus haute précision de connaissance de tout modèle testé à ce jour. Cependant, cette intelligence s’accompagne d’une ‘taxe de raisonnement’: le modèle double plus que ses homologues 2.5 Flash en termes d’utilisation de jetons lorsqu’il s’attaque à des index complexes.
Cette densité élevée de jetons est compensée par une tarification agressive de Google : lors de l’accès via l’API Gemini, Gemini 3 Flash coûte 0,50 $ par million de jetons d’entrée, contre 1,25 $/1M jetons d’entrée pour Gemini 2.5 Pro, et 3 $/1M jetons de sortie, contre 10 $/1 M jetons de sortie pour Gemini 2.5 Pro. Cela permet à Gemini 3 Flash de revendiquer le titre du modèle le plus économique pour son niveau d’intelligence, malgré le fait que ce soit l’un des modèles les plus ‘bavards’ en termes de volume brut de jetons. Voici comment il se compare aux offres LLM rivales:
L’article continue avec d’autres informations sur la capacité de réduction des coûts et de performances du modèle Gemini 3 Flash par rapport aux autres modèles disponibles sur le marché. Le texte met également en avant les premières impressions des utilisateurs et les performances du modèle sur plusieurs benchmarks.