Laboratoire
Entité qui développe ou publie le modèle et maintient sa documentation technique et de sécurité.
Consultez les modèles documentés, les évaluations publiées et les sources primaires associées à cette organisation.
Modèle Flash pour l'ingénierie logicielle de longue durée, les agents autonomes et les flux métiers complexes.
16 SEPT. 2026↗ RAISONNEMENT MULTIMODALRaisonnement multimodal, code et problèmes complexes.
16 SEPT. 2026↗ FLASH ANTÉRIEUR · AGENTSGénération Flash antérieure pour le code complexe, les agents et l’exécution en plusieurs étapes ; utile comme point de comparaison avec Gemini 3.8.
18 SEPT. 2026↗ IMAGE NATIVE EFFICACEModèle d’image de production combinant génération, édition et raisonnement visuel avec un équilibre entre qualité, coût et latence.
18 SEPT. 2026↗ VIDÉO CINÉMATOGRAPHIQUE AVEC AUDIOModèle vidéo cinématographique avec audio natif, extension de scènes et contrôle via des images et images de référence.
18 SEPT. 2026↗ GÉNÉRATION MUSICALEModèle musical pour des chansons complètes avec voix, paroles et contrôle de la structure, du style, de la durée et de l’instrumentation.
18 SEPT. 2026↗ EMBEDDINGS MULTIMODAUX UNIFIÉSModèle d’embeddings qui place texte, images, vidéo, audio et PDF dans un espace vectoriel commun pour la recherche et le RAG multimodal.
18 SEPT. 2026↗ RAISONNEMENT SPATIAL INTÉGRÉModèle spécialisé dans la compréhension physique, la vidéo, le raisonnement spatial et l’orchestration d’outils pour les systèmes robotiques.
18 SEPT. 2026↗ CONVERSATION MULTIMODALE EN TEMPS RÉELModèle de conversation en direct intégrant la voix, la vidéo et des outils à faible latence.
29 SEPT. 2026↗ VOIX EN DIRECT AVEC RAISONNEMENT PROLONGÉVariante vocale en direct avec raisonnement en arrière-plan pour les tâches complexes à plusieurs étapes.
29 SEPT. 2026↗Les chiffres sont présentés avec le contexte communiqué par leur source. Un résultat du fournisseur n’est pas une comparaison indépendante et ne remplace pas votre propre évaluation.
| Modèle | Benchmark | Résultat | Métrique |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.8 Flash | Artificial Analysis Intelligence v4.1 | 50,2 | Indice |
| Gemini 3.8 Flash | GDPval-AA v2 | 1.348,8 | Elo |
| Gemini 3.1 Pro | SWE-Bench Pro | 54,2 % | Résolu |
| Gemini 3.1 Pro | Terminal-Bench 2.1 | 70,7 % | Exactitude |
| Gemini 3.7 Flash | Evaluaciones Gemini 3.7 Flash | Publiées | Code et agents |
| Nano Banana 2 | Evaluación visual Nano Banana 2 | Modèle recommandé | Qualité, coût et latence |
| Veo 3.1 | MovieGenBench | Leadership publié | Préférence globale texte vers vidéo |
| Lyria 3.5 | Evaluación de Lyria 3.5 | Publiée | Musicalité, voix et cohérence structurelle |
| Gemini Embedding 2 | Evaluaciones Gemini Embedding 2 | Publiées | Récupération multimodale |
| Gemini Robotics ER 2 | Evaluaciones Robotics ER 2 | Publiées | Raisonnement spatial et robotique |
Une organisation, un produit et un modèle ne constituent pas la même unité. Inferama les distingue afin d’éviter d’attribuer des capacités ou des conditions commerciales au mauvais élément.
Entité qui développe ou publie le modèle et maintient sa documentation technique et de sécurité.
Version identifiable avec des limites, des modalités et un comportement susceptibles de changer entre les lancements.
API, application, cloud associé ou offre commerciale ; chaque canal peut avoir des tarifs, une rétention et des limites différents.
Chaque affirmation doit conserver la page officielle consultée et la date de vérification.
Gemini Robotics ER 2 est présenté comme un modèle de vision et de langage capable de planifier des tâches robotiques en plusieurs étapes. Cela ne prouve pas qu’il commande directement un robot, ni que ses plans soient sûrs ou fiables dans tous les environnements. Nous examinons ce que la documentation disponible permet d’affirmer et ce que chaque équipe doit tester.
30 sept. 2026 ↗ ANALISISLa documentation de Google décrit un modèle qui représente le texte et d’autres types de contenus dans un espace d’embeddings commun. Cela atteste d’une capacité déclarée, mais ne prouve pas une amélioration de la recherche dans un corpus donné. Nous examinons ce que les sources disponibles permettent de conclure sur les performances, l’accès, le prix et les données, ainsi que les points à vérifier avant un essai.
30 sept. 2026 ↗ ANALISISGoogle présente Gemini 3.8 Flash comme un modèle destiné à l’ingénierie logicielle sur des tâches de longue durée et aux agents autonomes. Cette orientation déclarée ne prouve pas, à elle seule, qu’il exécute de manière fiable des tâches prolongées. Cette analyse distingue les affirmations du fournisseur, les conditions d’accès et de prix documentées pour Agent Platform, ainsi que les éléments de preuve qui ne figurent pas dans les sources consultées.
30 sept. 2026 ↗ ANALISISGoogle présente Gemini 3.1 Pro comme un modèle destiné aux tâches complexes, mais cette description ne prouve pas qu’une intégration donnée puisse mener de manière fiable un flux de travail en plusieurs étapes à son terme. Nous proposons un protocole d’évaluation réversible et expliquons ce que les sources disponibles permettent — ou non — d’affirmer sur l’accès, le prix, la sécurité et les performances.
29 sept. 2026 ↗ ANALISISGoogle présente Gemini 3.7 Flash comme un modèle destiné aux tâches en plusieurs étapes, à la refactorisation et au raisonnement. Voici ce que les sources disponibles permettent de vérifier — et ce qu’elles ne permettent pas encore d’établir — concernant l’accès, le prix, la sécurité et les performances.
29 sept. 2026 ↗ COMPARATIVAAucun résultat d’un essai comparatif ne permet ici de désigner un gagnant. En revanche, nous proposons un protocole reproductible pour mesurer la qualité des correctifs, les régressions, le coût et le temps dans des conditions communes, et déterminer quelles preuves une équipe devrait réunir avant de choisir.
28 sept. 2026 ↗