ModèlesAgents 🇫🇷 14.08.2026 15:01

Google dévoile Gemini 3.7 Flash avec des capacités de codage et d'agence améliorées

Google/DeepMindGoogle/DeepMind
Google a présenté Gemini 3.7 Flash, un nouveau modèle d'IA conçu pour des tâches nécessitant un équilibre entre raisonnement, vitesse et coût. Il offre des améliorations significatives dans le développement logiciel, le développement web et les flux de travail d'agence, et alimente désormais l'agent personnel Gemini Spark. Le modèle bénéficie d'un tarif promotionnel jusqu'à la fin de 2026.
Google a annoncé Gemini 3.7 Flash, seulement trois semaines après Gemini 3.6 Flash, en le positionnant comme un modèle destiné aux développeurs et aux entreprises utilisant des systèmes d'IA multi-étapes, notamment dans le développement logiciel et l'automatisation des processus. Selon Google, le nouveau modèle montre des gains notables en débogage, en résolution de problèmes et en génération de code de production, avec des scores de référence sur FrontierCode 1.1 Main passant de 34,4 % à 43,6 % et sur DeepSWE v1.1 de 49 % à 65,3 %, bien que ces chiffres proviennent des évaluations de Google lui-même. Le modèle améliore également les capacités agentiques, contribuant à réduire l'intervention humaine en planifiant les actions, en utilisant des outils et en s'adaptant aux obstacles. En développement web, Gemini 3.7 Flash atteint apparemment un score Elo de 1588 sur le WebDev Arena, contre 1538 pour la version précédente, et montre des progrès dans l'analyse de documents complexes dans des domaines comme la finance, le droit et les biosciences. Le modèle est également intégré à Gemini Spark, l'agent personnel continu de Google pour les utilisateurs de Google Workspace, disponible pour les abonnés de Google AI Pro et Ultra dans plus de 160 pays. Le prix est fixé à 0,75 $ par million de tokens en entrée et 3,75 $ par million de tokens en sortie jusqu'à la fin de 2026, puis augmentera respectivement à 1,50 $ et 7,50 $ à partir du 1er janvier 2027.
Source: Le Monde Informatique — IA — original
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