Le 21 juillet, heure locale, Google DeepMind a lancé trois nouveaux modèles légers, axés sur « plus rapides, plus intelligents et plus rentables ». Cependant, comme le niveau de renseignement ne répondait pas aux attentes du monde extérieur, l’évaluation était polarisée. Dans le même temps, le modèle phare Gemini 3.5 Pro n’a toujours pas fait son apparition et est devenu le centre d’intérêt. À en juger par le classement, le modèle de Google se classe en dehors du top dix.

Selon le blog officiel de Google, les trois modèles sortis cette fois-ci ont des positionnements différents.

Gemini 3.6 Flash est le modèle phare, utilisant moins de jetons que la génération précédente et offrant un travail de meilleure qualité au même coût ; Gemini 3.5 Flash-Lite est une option rapide et économique pour les tâches quotidiennes telles que le travail avec des documents et la recherche ; Gemini 3.5 Flash Cyber ​​​​est un modèle de cybersécurité conçu pour découvrir et corriger les vulnérabilités logicielles critiques.

Mais selon les critiques, le nouveau modèle de Google n’est pas intelligent en termes d’intelligence. Les recherches de la plateforme d'évaluation de modèles d'IA Arena.ai montrent que Gemini 3.6 Flash se classe 12e dans le domaine du code front-end avec un score de 1537.

La conclusion d'Artificial Analysis, un organisme d'évaluation tiers, est que Gemini 3.6 Flash n'a aucune amélioration en termes d'intelligence par rapport à 3.5 Flash, avec un indice d'intelligence de 50, mais l'efficacité des tâches s'est améliorée. Le temps moyen par tâche de Gemini 3.6 Flash est de 1,3 minute, soit plus de 50 % de moins que la génération précédente. Dans le même temps, le coût par tâche est légèrement inférieur.

Cela signifie que Google optimise davantage pour la vitesse et le coût que pour la capacité du modèle lui-même.

Ce qui est encore plus remarquable, c’est que dans le dernier classement de l’indice d’intelligence d’Artificial Analysis, Google ne compte actuellement aucun modèle dans le top dix. En tête de liste se trouvent des fabricants étrangers tels qu’Anthropic et OpenAI, ainsi que des modèles nationaux Dark Side of the Moon tels que Kimi K3 et GLM-5.2. Cela contraste fortement avec l’année dernière, lorsque les Gémeaux étaient classés au premier rang mondial.

Outre les classements, les retours de la communauté des développeurs sont également clairement partagés. De nombreux développeurs n'ont pas constaté de très bonnes performances lorsqu'ils utilisent le nouveau modèle de Google pour effectuer des tâches. "Les capacités frontales sont médiocres et le raisonnement spatial est également très médiocre. Je me rassure en sachant que cela ne repose pas réellement sur un niveau de réflexion élevé, mais je n'en suis pas sûr."

Certains développeurs ont commenté : "Google est comme le lièvre dans la tortue et la course au lièvre. Il commence à dormir après avoir été en avance pendant un certain temps." D'autres ont carrément déclaré que l'équipe Gemini devait présenter des personnes réellement soucieuses de proposer des modèles de pointe.

Dans les commentaires sur la sortie du nouveau modèle de Google, par rapport au modèle Flash, tout le monde s'inquiète davantage de la date de sortie du modèle phare Gemini 3.5 Pro ?

Lors de la conférence Google I/O en mai, Google a lancé Gemini 3.5 Flash. À cette époque, il avait été annoncé que la version Pro était déjà utilisée en interne et qu'elle devrait être lancée d'ici un mois. Cependant, deux mois se sont écoulés et Gemini 3.5 Pro n'a toujours pas été dévoilé publiquement. Selon les médias étrangers, Google a reporté le plan de sortie car le modèle n'a jamais atteint les performances internes attendues.

Face aux doutes extérieurs, Logan Kilpatrick, responsable technique de Google DeepMind, a également répondu sur les réseaux sociaux que Gemini 3.5 Pro est en cours de test avec des partenaires et prévoit de le rendre largement disponible dès qu'il sera prêt. Mais il n’a pas donné de date précise.

Dans le même temps, Google a mentionné dans ce blog que l'équipe avait commencé à construire le modèle de nouvelle génération, "a lancé le plus grand travail de pré-formation Gemini 4 à ce jour et est enthousiasmé par les progrès actuels". Cette déclaration a également amené de nombreux initiés de l'industrie à se demander si Google transférait davantage de ressources vers le modèle de nouvelle génération au lieu de continuer à peaufiner le 3.5 Pro.

Concernant les performances du modèle de Google à ce stade, beaucoup pensent que ce n'est pas que les capacités de Google sont insuffisantes, mais qu'il s'agit d'une question d'orientation stratégique interne. La priorité est placée sur les produits, plutôt que sur les fabricants tels qu'Anthropic et OpenAI qui se concentrent sur l'amélioration de l'IA.

À en juger par la dernière mise à jour de Google, la stratégie de l’équipe pour les grands modèles semble être « la rapidité plutôt que la sagesse ». Certains développeurs pensent que c'est une bonne chose de réduire la durée des tâches, mais la stagnation de l'intelligence signifie qu'ils donnent la priorité aux mauvaises mesures. « L’innovation demande aussi de la profondeur, et pas seulement un chronomètre. »

Cependant, certains développeurs estiment que si le modèle est de gagner de l’argent, d’un point de vue commercial, Google est intelligent. Après tout, les entreprises émergentes dépensent de l’argent pour fonctionner. Une fois l’argent épuisé, ils feront faillite. Google améliore le modèle pour réduire les coûts.

Comparé à Anthropic et OpenAI, qui continuent de rivaliser autour des capacités de modèle, Google dispose d'un vaste écosystème de produits tels qu'Android, Chrome, Workspace, la recherche et les services cloud. Par conséquent, sa stratégie d’IA cette année a été davantage axée sur la mise en œuvre de produits, plutôt que sur la simple recherche des capacités et des classements des modèles.

Mais d’un autre côté, les développeurs sont plus enclins à utiliser l’intelligence comme premier critère d’évaluation des entreprises d’IA. Si les capacités du modèle stagnent pendant une longue période, même si la commercialisation mène, cela affectera inévitablement l'écosystème des développeurs et les attentes du marché.

En novembre dernier, lorsque Google a lancé le modèle Gemini 3, cela a provoqué un choc dans l'industrie. Il a dépassé OpenAI et a fermement occupé le premier échelon, et le cours de son action s'est envolé. Depuis le début de 2026, l’orientation de la concurrence en matière d’IA a de nouveau changé. OpenAI a regagné l'attention de l'industrie en lançant continuellement de nouveaux modèles, Anthropic maintient toujours sa position de leader en matière de capacités de modèles et Google a démontré davantage ses capacités d'optimisation des coûts et d'intégration de produits.

À la clôture des marchés le 21 juillet, Google (GOOGL.US) a chuté de plus de 1 %, le cours de son action clôturant à 347,15 $ US par action, soit une baisse cumulée de près de 15 % par rapport au sommet de la mi-mai. La valeur marchande totale actuelle de Google est d'environ 4 200 milliards de dollars américains, et l'entreprise est également passée de la deuxième à la troisième place dans la liste de la capitalisation boursière mondiale, étant dépassée par Apple.