Analyse des modèles · Tests de performance officiels · Tests API avec la même requête
Gemini 3.8 Flash est le nouveau modèle Flash de Google, désormais disponible au grand public, destiné à l'ingénierie logicielle à long terme, aux agents et aux tâches intellectuelles complexes. Les arguments avancés lors de son lancement sont convaincants. Nos premiers tests contrôlés s'avèrent toutefois beaucoup moins concluants.
Cette analyse comparative de Gemini 3.8 Flash fait la distinction entre les informations officielles et les résultats obtenus lors des tests pratiques. Les pages de Google précisent la date de sortie, le statut du modèle, la fenêtre contextuelle, le prix, les outils et les performances annoncées. Sept tâches API avec la même requête montrent ce que le modèle a réellement renvoyé par rapport à Gemini 3.7 Flash.
Si vous souhaitez refaire la comparaison sans avoir à gérer plusieurs onglets de modèle, GlobalGPT offre un espace de travail unique permettant de tester plusieurs modèles d'IA. Pour replacer la génération précédente dans son contexte, notre Gemini 3.6 : aperçu rapide montre à quel point la gamme Flash a évolué rapidement.
Gemini 3.8 : Bilan rapide : en quelques mots
Dans cette première évaluation portant sur sept épreuves, Gemini 3.8 Flash n'a pas réussi à devancer Gemini 3.7 Flash. Sur les six paires exploitables, 3.8 a remporté la tâche de planification front-end, a fait match nul sur la correction d'un bug Python et a perdu quatre tâches concernant la précision des statuts, le raisonnement sur les données, la planification d'agents bornés et l'édition SEO. La dernière tâche de recherche n'a pas permis de tirer de conclusion définitive.
L'écart ne tenait pas à un manque de connaissances de base. Il provenait de petits défauts dans le travail final : une erreur dans le dénominateur, des étiquettes de statut moins précises, un style moins concis et un plan d'outils moins concret. Ce sont précisément ces détails qui déterminent si une réponse peut être utilisée immédiatement.
Aperçu de l'avis
| Mesure | Gemini 3,8 Flash | Gemini 3,7 Flash |
|---|---|---|
| Victoires par tâche | 1 | 4 |
| Cravates | 1 | 1 |
| Durée écoulée pour la tâche terminée | 49,266 s | 42,909 s |
| Jetons de sortie correspondant aux tâches terminées | 9,199 | 7,489 |
| Coût estimé de la tâche achevée | $0.036121 | $0.028569 |
Ces résultats portent sur six petites tâches de traitement de texte, réalisées à l'aide d'une route API et d'une configuration. Ils ne constituent en aucun cas un classement général de l'un ou l'autre des modèles.
Qu'est-ce que le « Gemini 3.8 Flash » ?
Google présente la mémoire flash Gemini 3,8 comme son cheval de bataille Flash le plus performant pour le codage et les agents, en mettant particulièrement l'accent sur l'ingénierie logicielle à long terme et le travail intellectuel. Il repose sur le Flash Gemini 3.7 plutôt que sur une architecture totalement distincte.
Ce positionnement est important, car il ne s'agit pas simplement d'un chatbot généraliste moins cher. Google présente 3.8 Flash comme un modèle d'agent de production capable d'effectuer des raisonnements à partir de documents, d'outils, de code et de séquences de tâches plus longues, tout en conservant une latence et une évolutivité dignes de Flash.
Gemini 3.8 : date de sortie de la version Flash
Le fiche officielle du modèle a été publié le 2 septembre 2026. La page produit de Google indique que ce modèle est disponible au grand public et non plus en avant-première.
Quels sont les changements par rapport à la version Gemini 3.7 Flash ?
L'accent officiel est désormais mis sur les tâches des agents s'étalant sur une plus longue durée et sur les résultats finaux. Google met en avant l'ingénierie logicielle, le raisonnement rigoureux, l'utilisation d'outils, la compréhension multimodale et les tâches d'entreprise complexes. Dans notre petit ensemble de tests, ce positionnement s'est traduit par la meilleure stratégie en matière de front-end, mais pas par des réponses finales plus fiables dans l'ensemble.
Gemini 3.8 : caractéristiques techniques et disponibilité de la mémoire flash
| Spécification | Gemini 3,8 Flash | Preuves |
|---|---|---|
| ID du modèle API | gemini-3.8-flash | Page officielle des tarifs et réponses renvoyées par l'API |
| Statut | Disponibilité générale | Page produit Google DeepMind |
| Contexte de saisie | Jusqu'à 1 million de jetons | Fiche officielle du modèle |
| Longueur maximale du texte affiché | 64 000 jetons | Fiche officielle du modèle |
| Données d'entrée | Texte, images, fichiers audio, vidéos et PDF | Page officielle du produit |
| Sortie | Texte | Fiche officielle du modèle |
| Assistance technique | Appel de fonction, la recherche comme outil, utilisation de l'ordinateur | Page officielle du produit |
| Voies d'accès officielles | Application Gemini, plateforme Gemini Enterprise Agent, Google AI Studio, API Gemini, mode IA et Google Antigravity | Fiche officielle du modèle |
| Critères d'évaluation des connaissances | mars 2026 pour certains domaines ; janvier 2025 pour d'autres | Fiche officielle du modèle |
Une fenêtre de 1 million de tokens correspond à une capacité, et non à la preuve d'une récupération parfaite de documents longs. Le pack de test ci-dessous comprend une brève tâche d'extraction sensible à l'état, mais il ne permet pas d'évaluer les performances sur un million de tokens.
Gemini 3.8 Tarification Flash et coût de l'API
Le Page officielle des tarifs de l'API Gemini indique un rythme de lancement jusqu'au 31 décembre 2026 de 1 TP41T0,75 par million de jetons d'entrée et 1 TP41T3,75 par million de jetons émis, y compris les jetons de réflexion. Le 1er janvier 2027, ces taux passeront respectivement à $1,50 et $7,50.
Modification du prix publié
Prix du forfait payant par million de jetons. Les tarifs de janvier 2027 sont deux fois plus élevés que les tarifs de lancement de 2026.
Les forfaits « Gemini 3.8 Flash » et « Gemini 3.7 Flash » affichaient le même tarif de lancement annoncé pendant notre période de test. Malgré cela, le forfait 3.8 s’est avéré plus coûteux pour chaque paire d’appels effectués, car sa consommation de jetons enregistrée était plus élevée. Pour les T02 à T07, les estimations étaient de $0,036121 pour le 3,8 et de $0,028569 pour le 3,7.
Pour découvrir un autre point de la courbe vitesse-coût, consultez notre Test du Gemini 3.5 Flash Lite. Un modèle « Lite » est destiné à un autre type de charge de travail ; son prix plus bas ne doit donc pas être considéré comme un gage automatique de qualité.
Gemini 3.8 Flash : tests de performances officiels
La page de Google consacrée aux performances met en avant quatre domaines : DeepSWE v1.1, Vals Finance Agent v2, Harvey’s Legal Agent Benchmark et HLE-Verified. Ses graphiques montrent que le Gemini 3.8 Flash devance le Gemini 3.7 Flash dans les trois évaluations, avec les pourcentages exacts publiés.
| Évaluation officielle | Gemini 3,8 Flash | Gemini 3,7 Flash | Limites de la preuve |
|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | Au-dessus de 70% sur le graphique de Google | Inférieur à 3,8 dans le graphique | Selon Google, le chiffre de 3,8 est en tête dans le domaine de l'efficacité ; le graphique public ne fournit pas de valeur chiffrée précise. |
| Agent financier Vals v2 | 61.4% | 59.0% | Classement officiel de Google ; la méthodologie complète de cet indice de référence reste déterminante. |
| Indice de référence des mandataires juridiques de Harvey | 10.0% | 8.8% | Ce résultat de test comparatif ne garantit pas l'exactitude juridique lors de la mise en œuvre. |
| Certifié HLE | 54.9% | 53.6% | Il ne mesure pas directement le travail de référencement, la conception de l'interface utilisateur ni l'efficacité des réponses. |
Comment nous avons testé la mémoire flash Gemini 3,8
Les deux modèles ont reçu la même consigne, une température de 0, une limite maximale de 3 200 tokens en sortie et la même route API. Le modèle T02 a été réexécuté une fois pour les deux modèles après l'échec technique de la première requête 3.8 ; seule la réexécution correspondante est prise en compte dans le calcul du score.
| Champ enregistré | Comment on s'en servait |
|---|---|
| Identifiant du modèle retourné | Il a été confirmé que le modèle demandé avait répondu. |
| Production réelle | Comparaison de l'exactitude, de l'exhaustivité, de la fidélité au contenu d'origine et des modifications nécessaires. |
| Nombre de secondes écoulées | Temps de réponse local de bout en bout mesuré, et non la latence côté fournisseur. |
| Jetons d'entrée et de sortie | Estimations des coûts au niveau des tâches prises en charge, au taux d'introduction officiel. |
| Motif de l'achèvement | J'ai distingué les réponses exploitables des résultats incomplets ou soumis à des contraintes budgétaires. |
Gemini 3.8 : résultats des tests en conditions réelles de Flash
Chaque fiche regroupe la consigne, le travail rendu, les évaluations et le verdict de la rédaction. Les extraits ont été raccourcis pour faciliter la lecture, mais conservent les détails essentiels.
Épreuve n° 1 : Synthèse de la recherche
Tâche : Rédigez une recommandation d'achat de 180 mots à partir d'un ensemble de données fixes, en présentant trois arguments, deux incertitudes et un plan de test.
Gemini 3,8 Flash
18,211 s · 361 tokens d'entrée / 3 196 tokens de sortie · estim. $0,012256
“ Nous recommandons de choisir le modèle A… 3. Parité des coûts : le prix de lancement de l'API est le même pour le modèle A et le modèle B. ”
Gemini 3,7 Flash
13,490 s · 108 tokens d'entrée / 3 196 tokens de sortie · est. $0,012066
“ Nous recommandons vivement de tester et d’acheter le modèle A… Le prix de lancement de l’API reste exactement le même pour les deux modèles jusqu’au 3 décembre. ”
Les deux réponses s'arrêtent en plein milieu d'une phrase, avant que les inconnues requises et le plan de test ne soient mentionnés. La réponse 3.8 indique arrêt, tandis que le rapport 3.7 indique longueur; aucune de ces deux raisons ne modifie l'appréciation de la facilité d'utilisation.
Test n° 2 : correction d'un bug en Python
Tâche : Renvoyer les trois enregistrements payés dont la valeur est la plus élevée, conserver l'ordre d'entrée en cas d'égalité, gérer les entrées vides, expliquer la cause première et ajouter deux tests.
Gemini 3,8 Flash
7,969 s · 344 tokens en entrée / 1 517 tokens en sortie · estim. $0,005947
paid.sort(key=lambda r: r["amount"], reverse=True)
Il a expliqué le tri stable de Python et a testé le classement, les ex aequo, le filtrage et les entrées vides.
Gemini 3,7 Flash
7,818 s · 91 jetons d'entrée / 1 359 jetons de sortie · est. $0,005164
paid.sort(key=lambda r: r["amount"], reverse=True)
Elle a proposé la même correction minimale et a respecté les mêmes critères d'acceptation.
Le code est fonctionnellement équivalent. La réponse 3.7 est légèrement plus courte et moins coûteuse, mais cela ne suffit pas pour faire la différence en termes de qualité du résultat.
Test n° 3 : Plan de mise en œuvre de l'interface utilisateur textuelle
Tâche : Prévoir cinq corrections prioritaires, la mise en place d'un comportement adaptatif et des tests d'assurance qualité pour un processus de paiement décrit. Aucune capture d'écran n'a été fournie.
Gemini 3,8 Flash
10,128 s · 340 tokens en entrée / 1 509 tokens en sortie · estim. $0,005914
Il précisait une grille d'affichage de 58/42 pour les ordinateurs de bureau, un bouton d'appel à l'action (CTA) de 48 à 52 px, une note de confiance à proximité, une alerte contextuelle de réduction, un accordéon de récapitulatif de commande sur mobile, des états de mise en évidence et des vérifications de débordement.
Gemini 3,7 Flash
8,149 s · 87 tokens en entrée / 1 416 tokens en sortie · estim. $0,005375
Il proposait une infrastructure réseau et mobile similaire, mais introduisait le “ paiement crypté en 256 bits ”, un détail qui ne figurait pas dans la mission.
Ces deux plans sont réalisables. Le plan 3.8 comporte une liste de contrôle d'assurance qualité plus rigoureuse et évite d'avoir à inventer une revendication spécifique en matière de chiffrement.
Test n° 4 : Extraction tenant compte de l'état
Tâche : Résumer Orion et conserver les états « confirmé », « planifié », « approuvé », « en attente », « inconnu » et « non vérifié » dans une table de faits.
Gemini 3,8 Flash
6,292 s · 371 tokens d'entrée / 1 122 tokens de sortie · est. $0,004486
Il a classé le deuxième pilote dans la catégorie “ Confirmé / En attente ” et a indiqué que le premier pilote avait “ traité avec succès ” 82% de dossiers.
Gemini 3,7 Flash
7,126 s · 118 tokens en entrée / 1 152 tokens en sortie · estim. $0,004409
Le statut du déploiement est resté “ Prévu (non approuvé) ”, celui de l'examen juridique “ Prévu (en attente) ” et celui de l'état de préparation à la production “ Inconnu ”.”
Les deux versions conservent les faits essentiels, mais la version 3.7 distingue plus précisément les statuts “ approuvé ”, « en cours de planification », « en attente d'examen » et « inconnu ». Les deux versions ajoutent le terme « avec succès » à la formulation neutre de la déclaration relative au projet pilote 82%.
Épreuve n° 5 : Raisonnement à partir de données
Tâche : Calculer le ROAS et le taux de conversion payant, traiter correctement un dénominateur à dépense nulle, classer les canaux et recommander une répartition conditionnelle $300.
Gemini 3,8 Flash
11,074 s · 377 tokens d'entrée / 2 355 tokens de sortie · estim. $0,009114
Il a correctement classé l'e-mail (7,0×), la recherche (3,0×) et les réseaux sociaux (2,6×), et a exclu le ROAS des partenaires. Il a ensuite précisé qu'une dépense nulle entraînait un dénominateur nul tant pour le ROAS que pour le CPA.
Gemini 3,7 Flash
9,106 s · 124 tokens en entrée / 1 969 tokens en sortie · estimation : $0,007477
Il a restitué les mêmes classements corrects et a considéré que le ROAS des partenaires n'était pas mesurable, puis a proposé $200 E-mail / $100 Référencement naturel lorsque l'e-mail peut être déployé à grande échelle.
La réponse n° 3.8 contient une véritable erreur mathématique : le CPA correspond au montant dépensé divisé par le nombre de conversions ; ainsi, $0 divisé par 4 donne $0, et non pas un cas où le dénominateur est égal à zéro.
Test n° 6 : Planification agentique bornée
Tâche : Utilisez quatre outils spécifiques pour recueillir un prix officiel issu de l'API, ne tenez pas compte des informations non officielles ou ambiguës, et définissez ce qu'est un « achèvement » en moins de 220 mots.
Gemini 3,8 Flash
5,603 s · 354 jetons en entrée / 948 jetons en sortie · est. $0,003821
Le processus a défini les étapes de recherche, de récupération, d'analyse et de stockage, puis a ajouté des critères de contrôle relatifs à l'authenticité, à la disponibilité et à la transparence des prix.
Gemini 3,7 Flash
5,127 s · 101 tokens en entrée / 894 tokens en sortie · estim. $0,003428
Il utilisait une syntaxe explicite d'appel d'outils, nommée model_pricing.csv, exigeait des cadences d'entrée et de sortie distinctes, et considérait qu'une ligne vérifiée correspondait à l'achèvement de la tâche.
Les deux plans respectent les conditions d'arrêt. Le plan 3.7 est plus précis quant aux appels disponibles et à l'artefact enregistré, sans pour autant prétendre que les outils ont été exécutés.
Épreuve n° 7 : Rédaction et révision optimisées pour le référencement naturel (SEO)
Tâche : Ne renvoyer que du code HTML, utiliser l’expression “ Gemini 3.8 Flash review ” exactement une fois, conserver les quatre informations fixes et éviter les résultats, prix, dates ou affirmations d’accès non validés.
Gemini 3,8 Flash
8,200 s · 379 tokens d'entrée / 1 748 tokens de sortie · estim. $0,006839
<p>Notre test du Gemini 3.8 Flash évalue ce modèle de Google en comparant les résultats des benchmarks officiels à ceux obtenus lors de tests API réalisés avec la même requête. Les résultats pratiques ne sont pas encore disponibles, comme l'indiquent les rapports d'évaluation :</p>Gemini 3,7 Flash
5,583 s · 126 tokens en entrée / 699 tokens en sortie · estim. $0,002716
<p>Cette analyse du Gemini 3.8 Flash passe au crible le nouveau modèle de Google en comparant les résultats des tests de performance officiels à ceux obtenus à partir des mêmes requêtes via l'API, les résultats des essais pratiques étant pour l'instant en attente.</p>Les deux respectent la structure et les éléments fixes. La phrase du point 3.7 est plus claire et se lit comme un texte optimisé pour le référencement prêt à être publié ; la construction ’ comme l'indiquent les rapports d'évaluation “ du point 3.8 est maladroite.
Gemini 3.8 Fiche d'évaluation du test Flash
| Tâche | Gagnant | La différence décisive |
|---|---|---|
| Synthèse de recherche | Non concluant | Les deux sont incomplètes |
| Correction d'un bug dans Python | Cravate | Code équivalent et couverture |
| Plan du front-end | Gemini 3,8 Flash | Un contrôle qualité amélioré et aucune allégation de chiffrement inventée |
| Extraction des statuts | Gemini 3,7 Flash | Des étiquettes d'état plus précises |
| Raisonnement à partir des données | Gemini 3,7 Flash | Aucune erreur de dénominateur CPA |
| Planification agentique | Gemini 3,7 Flash | Des appels et des artefacts plus concrets |
| Rédaction SEO | Gemini 3,7 Flash | Une phrase plus claire et plus facile à publier |
Le résultat apporte un contrepoids utile à l’annonce initiale. Le modèle Gemini 3.8 Flash s’avère peut-être plus performant dans les évaluations officielles et à long terme que Google a choisi de mettre en avant, mais le modèle 3.7 a produit de meilleurs résultats finaux dans quatre de nos petites tâches contrôlées.
Gemini 3.8 Limitations du Flash que nous avons constatées
Le principal problème n'était pas un échec retentissant. C'était travail de correction supplémentaire: une erreur dans le dénominateur, des libellés de statut imprécis, une phrase maladroite du point de vue du référencement, et un nombre accru de jetons utilisés pour chaque tâche achevée. Le projet T01 s'est également achevé avant que ne soit livré un livrable strictement défini de 180 mots.
Ce pack de test utilise uniquement du texte. Il n'évalue pas les images, les fichiers audio, les vidéos, les PDF, l'utilisation d'un ordinateur, la récupération de contexte long ni l'exécution d'un agent sur plusieurs heures. La fiche descriptive du modèle de Google mentionne également d'éventuelles « hallucinations », des ralentissements ou des délais d'expiration occasionnels, ainsi qu'une utilisation plus importante de tokens à des niveaux d'effort plus élevés.
Gemini 3.8 : bilan rapide – Verdict final
Gemini 3.8 Flash constitue une mise à niveau officielle importante pour les charges de travail de type « agentic » et à long terme, mais elle ne s'impose pas systématiquement pour toutes les tâches quotidiennes. Il a remporté l’une des six paires exploitables de ce test, tandis que Gemini 3.7 Flash en a remporté quatre, tout en nécessitant moins de temps, moins de jetons de sortie et un coût estimé inférieur.
La leçon à retenir est de tester le travail que vous livrez réellement. Si votre charge de travail consiste en des tâches d’ingénierie logicielle de longue durée ou en l’exécution d’agents impliquant un volume important de documents, les recommandations officielles de Google en matière de benchmarks indiquent que la version 3.8 mérite d’être testée sérieusement. Si votre priorité réside dans l’édition concise, les analyses de petites quantités de données ou les résumés où l’état est un facteur crucial, nos premiers résultats montrent que la version 3.7 reste très compétitive.
La même tendance s'est manifestée dans notre précédente Comparaison entre Gemini 3.6 Flash et Gemini 3.1 Pro: les étiquettes de génération ne remplacent pas le contrôle visuel des produits sur la chaîne de production. Affichez un message récurrent dans GlobalGPT, examinez la réponse finale et fiez-vous aux éléments probants plutôt qu'au numéro de version.
Gemini 3.8 FAQ sur Flash
Quand la version Gemini 3.8 Flash a-t-elle été publiée ?
Google DeepMind a publié la fiche technique du modèle Gemini 3.8 Flash le 2 septembre 2026.
La version Gemini 3.8 Flash est-elle disponible pour le grand public ?
Oui. La page officielle du produit sur Google indique que le modèle Gemini 3.8 Flash est disponible dans le commerce.
Quel est l'identifiant du modèle de l'API Flash Gemini 3.8 ?
L'identifiant officiel du modèle est gemini-3.8-flash, ce qui correspondait également à l'identifiant du modèle renvoyé lors de nos tests API.
Combien coûte le modèle Gemini 3.8 Flash ?
Jusqu'au 31 décembre 2026, Google applique un tarif de $0,75 par million de jetons d'entrée et de $3,75 par million de jetons de sortie, y compris les jetons de réflexion. À compter du 1er janvier 2027, ces taux passeront respectivement à $1,50 et $7,50.
La version Gemini 3.8 Flash est-elle gratuite ?
La page des tarifs de Google propose une offre gratuite avec un accès limité aux modèles et des jetons d'entrée et de sortie gratuits. Les limites et la disponibilité des modèles peuvent varier selon le compte et la route.
Qu'est-ce que la fenêtre contextuelle « Gemini 3.8 Flash » ?
Selon la fiche technique officielle, le modèle Gemini 3.8 Flash prend en charge jusqu’à 1 million de jetons en entrée et jusqu’à 64 000 jetons de texte en sortie.
Le logiciel Gemini 3.8 Flash prend-il en charge les images, les fichiers audio, les vidéos et les PDF ?
Oui, en tant qu'entrées. La page produit de Google mentionne les entrées de type texte, image, vidéo, audio et PDF ; la fiche du modèle mentionne les sorties de type texte.
Le Gemini 3.8 Flash prend-il en charge des outils ?
Google répertorie les appels de fonction, la recherche en tant qu'outil et l'utilisation d'un ordinateur. La disponibilité des outils peut dépendre du produit et de l'interface API utilisée.
La version Gemini 3.8 Flash est-elle meilleure que la version Gemini 3.7 Flash ?
Pas dans toutes les tâches. Gemini 3.8 Flash a remporté l'une des six paires de tâches exploitables de cette étude, Gemini 3.7 Flash en a remporté quatre, et une paire s'est soldée par une égalité. Les évaluations officielles de Google mettent l'accent sur de meilleures performances en matière d'agents à long terme et d'ingénierie logicielle.
La mémoire Flash Gemini 3,8 est-elle adaptée au codage ?
Les deux modèles ont généré le correctif Python minimal adéquat dans le cadre de notre exercice de programmation. La position officielle de Google et les affirmations de DeepSWE rendent la version 3.8 particulièrement pertinente pour les workflows plus longs en génie logiciel, ce que notre petit correctif de bug n’a pas permis d’évaluer.
Pourquoi le Flash Gemini 3,8 s'est-il avéré plus cher lors des tests alors que le tarif annoncé était le même ?
L'utilisation enregistrée des jetons était plus élevée pour chaque paire traitée. Un tarif unitaire commun par jeton peut tout de même entraîner un coût total plus élevé lorsqu'une réponse consomme davantage de jetons.
Où puis-je me procurer la version 3.8 de Gemini Flash ?
Google répertorie l'application Gemini, la plateforme Gemini Enterprise Agent, Google AI Studio, l'API Gemini, le mode IA et Google Antigravity. La disponibilité peut toutefois varier en fonction du compte, du produit et de la région.
Les résultats des tests de performance sont-ils vérifiés de manière indépendante ici ?
Non. La section consacrée aux comparaisons cite directement les déclarations officielles de Google. Il n'a pas été possible de contacter Artificial Analysis au cours de nos recherches ; par conséquent, les données relatives à son classement ne sont pas incluses en tant que preuves vérifiées dans cette version préliminaire.
