Ce qui a été déployé : Gemini 3.7 Flash, disponible pour tous depuis le 13 août 2026, trois semaines après Gemini 3.6 Flash. Google le décrit comme « notre modèle de travail le plus intelligent à ce jour pour le codage et les agents », avec de vrais gains sur les benchmarks de codage et d'agentivité.
La baisse de prix est temporaire. Le tarif de lancement de 0,75 $ par million de tokens en entrée / 3,75 $ par million en sortie — la moitié du prix de lancement de 3.6 Flash — ne court que jusqu'au 31 décembre 2026. À partir du 1ᵉʳ janvier 2027, il passe à 1,50 $ / 7,50 $, soit un doublement.
Où il vit aujourd'hui : Gemini Spark (abonnés Google AI Pro/Ultra), l'API Gemini via AI Studio, Google Antigravity, Android Studio, Gemini Enterprise, et GitHub Copilot dès le premier jour. Il a aussi remplacé 3.6 Flash comme modèle par défaut dans l'application Gemini grand public.
Où il ne vit pas (encore) : les propres documents de Google ne mentionnent Gemini Notebook nulle part. Si le modèle qui alimente vos chats de notebook sur l'offre gratuite vous importe, rien ne confirme que ce soit déjà changé.
Les chiffres que Google met en avant
Tirés de l'annonce officielle du modèle par Google, les gains de benchmark phares par rapport à 3.6 Flash :
Benchmark 3.6 Flash 3.7 Flash
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FrontierCode 1.1 Main 34.4% 43.6%
DeepSWE v1.1 49.0% 65.3%
WebDev Arena (Elo) 1538 1588
GDP.pdf (knowledge work) 22.0% 34.0%
AutomationBench 17.0% 30.4%
GDP.pdf is a document-comprehension benchmark across
finance, law and bioscience material. Google's own
figures also put 3.7 Flash ahead of Claude Sonnet 5
(28.0%) and GPT-5.6 Terra (24.7%) on the same test —
Google's benchmark, not independently reproduced.Ce résultat GDP.pdf mérite qu'on s'y arrête, car c'est celui qui concerne le plus directement les lecteurs de ce site, même si rien ici n'utilise directement ce modèle : il s'agit d'un test de lecture précise de documents professionnels denses, et le résultat revendiqué par Google, 34 %, dépasse à la fois Claude Sonnet 5 et GPT-5.6 Terra sur le même benchmark. Traitez-le comme le chiffre d'un fournisseur, pas comme un chiffre neutre — personne en dehors de Google ne l'a encore reproduit.
La fiche du modèle indique un contexte d'entrée d'un million de tokens avec jusqu'à 64 000 tokens en sortie, une date de coupure des connaissances de mars 2026, et une entrée texte, image, audio et vidéo (sortie texte uniquement). Des tests de vitesse indépendants menés par Artificial Analysis l'ont chronométré à environ 340 tokens par seconde, ce qui en fait, selon eux, le modèle le plus rapide qu'ils mesurent actuellement.
La baisse de prix, et la partie qui expire
Le tarif de lancement de Google est réel : 0,75 $ par million de tokens en entrée et 3,75 $ par million en sortie, soit la moitié du tarif de lancement de 3.6 Flash. Il a aussi une date d'expiration qui a reçu bien moins de couverture que la baisse elle-même. À partir du 1ᵉʳ janvier 2027, le prix passe à 1,50 $ et 7,50 $ — revenant à peu près au niveau de départ de 3.6 Flash. Si vous construisez quelque chose sur cette API pour le long terme, budgétez pour le prix de janvier, pas pour le prix de lancement.
Il existe une seconde subtilité au-delà du prix affiché. Le service d'évaluation indépendant eesel AI, en testant le modèle pour des charges de travail de support et d'automatisation, a constaté que 3.7 Flash a abandonné le palier de raisonnement « minimal » qui rendait 3.6 Flash utilisable pour des tâches de classification à haut volume et à faible coût — le nouveau plancher est « low », qui réfléchit davantage par défaut. Les tokens de raisonnement sont eux aussi facturés au tarif de sortie, même si l'API ne renvoie qu'un résumé de ceux-ci ; l'exemple d'eesel montrait 297 tokens de raisonnement contre 171 tokens de sortie renvoyés pour une même tâche. Leur estimation est qu'une surcharge de raisonnement plus lourde ajoute environ 40 % de tokens facturés en plus par tâche par rapport à 3.6 Flash, ce qui érode une part importante de la baisse de prix annoncée, précisément pour les charges de travail où Flash était auparavant l'option économique. Leur verdict : « Si vous aviez choisi Flash à l'origine parce que c'était le palier économique, 3.7 n'est pas votre voie de mise à niveau. »
Où il est réellement déployé
Disponibilité confirmée dès le jour du lancement : Gemini Spark, l'assistant agentique intégré à l'application Gemini, pour les abonnés Google AI Pro et Ultra dans plus de 160 pays ; l'API Gemini via AI Studio ; Google Antigravity ; Android Studio ; la Gemini Enterprise Agent Platform et l'application Gemini Enterprise ; et GitHub Copilot, disponible le même jour dans VS Code, Visual Studio, le Copilot CLI, JetBrains, Xcode et Eclipse pour les paliers Pro, Pro+, Max, Business et Enterprise (les administrateurs Business et Enterprise doivent l'activer). Dans l'application Gemini grand public elle-même, 3.7 Flash a remplacé 3.6 Flash comme modèle par défaut du sélecteur sur Android, iOS, le web et macOS dès l'après-midi du même jour.
La formulation de Sundar Pichai lui-même, publiée le jour du lancement : « Nos modèles Flash sont des chevaux de trait qui offrent de la performance à un excellent prix. Nous déployons donc des mises à jour rapidement pour les mettre entre les mains des développeurs. Et maintenant, seulement 3 semaines après le lancement de 3.6 Flash, 3.7 Flash montre des gains significatifs, notamment en codage et en travail agentique. »
Ce que cela ne confirme pas : Gemini Notebook
Cela mérite d'être dit clairement plutôt que de supposer une continuité, car c'est la question que nos lecteurs se poseront réellement. Rien dans l'annonce de Google, la fiche du modèle, ou les deux articles dédiés à ce lancement ne mentionne Gemini Notebook. L'empreinte grand public confirmée est Gemini Spark et le sélecteur de modèle de l'application Gemini générale — une surface distincte de Gemini Notebook, qui a son propre modèle en coulisses et son propre calendrier de déploiement. Si le fait qu'un Flash plus rapide et moins cher atteigne vos chats de notebook gratuits ou vos Audio Overviews vous importait, ce n'est pas encore arrivé, et Google n'a pas dit quand ni si cela arrivera.
Pourquoi le modèle économique se déploie vite pendant que le modèle phare stagne
L'écart de trois semaines entre 3.6 et 3.7 Flash ne se produit pas dans le vide. Gemini 3.5 Pro — le modèle phare que Google avait promis pour « le mois prochain » lors de l'I/O du 19 mai 2026 — en est désormais à son quatrième mois consécutif de retard, et lors de la plus récente conférence de résultats de Google, Pichai aurait évité de répondre directement aux questions sur sa sortie.
Ce retard se produit en parallèle d'un véritable bouleversement de direction chez DeepMind. Le 5 août 2026, Demis Hassabis a quitté son poste de PDG de DeepMind pour devenir chief scientist d'Alphabet et président de DeepMind, invoquant le besoin de consacrer plus de temps à Isomorphic Labs, son entreprise de découverte de médicaments ; Koray Kavukcuoglu a repris les opérations quotidiennes en tant que SVP. Plusieurs figures seniors, dont l'ingénieur Google de longue date Jeff Dean, ont également changé de poste ou quitté l'entreprise à peu près à la même période, et une réunion générale le lendemain a révélé que certaines équipes quittaient DeepMind pour rejoindre Google en tant que tel. L'action Alphabet a chuté d'environ 4 % le jour de l'annonce de ces changements.
Rien de tout cela n'est confirmé comme la cause du retard de Pro — Google ne l'a pas dit directement. Mais le schéma est cohérent : le modèle que Google peut déployer vite et à bas coût continue de se déployer vite et à bas coût, tandis que celui qui doit être le meilleur au monde continue de glisser, pendant les mêmes mois où son organisation de recherche est restructurée.
Questions fréquentes
Gemini 3.7 Flash est-il réellement moins cher que 3.6 Flash ?
Oui, mais seulement jusqu'au 31 décembre 2026. Le tarif de lancement est de 0,75 $/3,75 $ par million de tokens en entrée/sortie, soit la moitié du tarif de lancement de 3.6 Flash. À partir du 1ᵉʳ janvier 2027, il monte à 1,50 $/7,50 $ — revenant près du niveau de départ de 3.6 Flash, ce qui n'est pas une baisse permanente.
Gemini 3.7 Flash fait-il fonctionner Gemini Notebook ?
Non confirmé. Les documents de lancement de Google citent Gemini Spark, l'API Gemini, Antigravity, Android Studio, Gemini Enterprise et GitHub Copilot comme les endroits où il est déployé. Gemini Notebook n'est mentionné nulle part dans l'annonce.
Gemini 3.7 Flash est-il meilleur que Claude ou GPT pour le codage ?
Sur les propres benchmarks de Google, oui, avec une marge réelle sur FrontierCode et DeepSWE. Ce sont les chiffres de Google, non reproduits de façon indépendante, et au moins un évaluateur indépendant (eesel AI) a constaté qu'une fois pris en compte le surcoût plus lourd en tokens de raisonnement de 3.7 Flash, GPT-5.6 Terra l'emporte encore sur les tâches de codage agentique à long horizon spécifiquement.
Pourquoi Gemini 3.7 Flash est-il sorti si vite après 3.6 Flash ?
Google présente cela comme un rythme de mise à jour accéléré pour sa gamme Flash. Cela se produit aussi alors que Gemini 3.5 Pro, le modèle phare promis pour la mi-2026, reste retardé, entrant dans son quatrième mois de retard par rapport à cette promesse, pendant une période de changements de direction chez DeepMind — Google n'a pas établi de lien direct entre les deux.
3.7 Flash reste-t-il l'option économique pour les tâches à haut volume ?
Moins clairement que ne l'était 3.6 Flash. Il a abandonné le palier de raisonnement « minimal » qui rendait 3.6 Flash viable pour un travail de classification bon marché, et les tokens de raisonnement sont facturés au tarif de sortie. Un examen indépendant a estimé environ 40 % de tokens facturés en plus par tâche du fait de cela, ce qui grignote la baisse de prix annoncée précisément pour cet usage.