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Fiche modèle · édition du

Gemini 3 Pro

Google DeepMind · États-Unis · sorti le Google DeepMind · États-Unis · 18 novembre 2025

  • Réflexion réglable
  • Poids fermés
  • En ligne seulement
  • Classe énergétique E
83,6de 81,7 à 85,5Rang 57 · 100 %?
Empreinte?
Raisonnement82,5Code83,8Agents88,4Usage86,5Maths83,8Sciences86,5Français89,2Vision87,0Écriture89,2Web80,1

Son bilan?

  • Au classement général, 57e sur 257, dans un groupe de 15 modèles trop proches pour être départagés.
  • Pas encore classé en compréhension d'images : trop peu de mesures.
L'essayer surGemini (nouvel onglet)

Estimationenviron 6,9 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime

Score général?

83,6de 81,7 à 85,5

Rang57Groupe 5, ex æquoCouverture100 %34 mesures

Pourquoi ce score ? →Comment lire un score →

Artificial Analysis

Hors du score

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de QUELLE IA et ne se compare pas directement à lui.

Version évaluéeIndiceRang chez euxVitessePremier jetonPrix par million de jetonsentrée / sortie
Gemini 3 Pro Preview (High)28,0non publié0,0 jetons/s0,00 s2 $ / 12 $
Gemini 3 Pro Preview (Low)22,3non publié0,0 jetons/s0,00 s2 $ / 12 $

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Relevé le 26 octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis

Peut-il tourner chez vous ?

Non. Gemini 3 Pro est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

Ces trois modèles ouverts ont le score le plus proche. Eux se téléchargent, et peuvent tourner sur votre machine ou sur votre serveur.

Fiche technique

Prix
1,73 € / 10,4 €entrée / sortie, par million de jetons
Fenêtre de contexte
1 000 000 jetonsenviron 750 000 mots
Entrées
Texte, image, vidéo, son
Réflexion
Faible, élevéedeux niveaux réglables
Paramètres
Non communiqué
Licence
Propriétairepoids fermés, accès par l'éditeur
Classe énergétique
Esur une échelle de A à G
Hébergement en Europe
Possible
Connaissances jusqu'à
Janvier 2025

Où le trouver

Liens directs, sans affiliation

Dans les outils de code

Relevé du
Disponible dans
Mesuré dans

Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré. Tous les outils et leurs modèles →

Selon l'outil

Le même modèle n'obtient pas le même score selon l'outil qui le pilote. Ces mesures viennent des classements publics, une par outil.

Gemini 3 Pro sur Terminal-Bench 2.0

7 outils · écart de 13,5 points
  1. Ante (autre agent)69,4 %
  2. SageAgent (autre agent)65,2 %
  3. CodeBrain-1.5 (autre agent)62,2 %
  4. II-Agent (autre agent)61,8 %
  5. Droid (Factory) (outil grand public)61,1 %
  6. Terminus 2 (outil de banc d'essai)56,9 %
  7. Letta Code (outil grand public)56,0 %

autre agentoutil grand publicoutil de banc d'essai

Modèle sorti le 18 novembre 2025 · source : tbench.ai

Le classement Terminal-Bench date chaque ligne du jour de sortie du modèle et ne publie pas la date de chaque mesure.

Tous les modèles mesurés dans plusieurs outils →

Toutes les mesures

47 mesures · d'où vient le score
BenchmarkRésultatÉquivaut à?RéflexionÉtatSource
GPQA Diamond92,6 %89,2InconnueSATURÉepoch.ai
OTIS Mock AIME 2024-202591,4 %78,4InconnueSATURÉepoch.ai
GeoBench84 %101,8InconnueARCHIVÉepoch.ai
EuroEval, ScaLA (grammaire)75,6 %128,8InconnueACTIFeuroeval.com
ARC-AGI-175 %80,5InconnueSATURÉepoch.ai
SWE-bench Verified72,9 %80,8InconnueACTIFepoch.ai
SimpleBench76,4 %95,2InconnueACTIFlmcouncil.ai
Voir les 35 autres mesures
WeirdML (v2)69,9 %88,7InconnueACTIFhtihle.github.io
Terminal-Bench 2.069,4 %84,7Inconnue · AnteARCHIVÉtbench.ai
Arena, écriture créative1 484,1 Elo96,9InconnueACTIFarena.ai
Terminal-Bench 2.065,2 %83,2Inconnue · SageAgentARCHIVÉtbench.ai
Terminal-Bench 2.062,2 %82,2Inconnue · CodeBrain-1.5ARCHIVÉtbench.ai
Terminal-Bench 2.062,2 %82,1Inconnue · CodeBrain-1ARCHIVÉepoch.ai
Arena, texte1 485,6 Elo90,4InconnueACTIFarena.ai
Terminal-Bench 2.061,8 %82,0Inconnue · II-AgentARCHIVÉtbench.ai
Arena, questions en français1 505,9 Elo89,4InconnueACTIFarena.ai
Terminal-Bench 2.061,1 %81,8Inconnue · DroidARCHIVÉtbench.ai
Arena, questions d'experts1 498,7 Elo85,8InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions de maths1 474,6 Elo85,6InconnueACTIFarena.ai
Arena, questions de code1 517,0 Elo86,3InconnueACTIFarena.ai
Arena, vision1 289,4 Elo92,2InconnueACTIFarena.ai
BALROG58,1 %93,9InconnueACTIFbalrogai.com
Terminal-Bench 2.056,9 %80,4Inconnue · Terminus 2ARCHIVÉtbench.ai
Terminal-Bench 2.056 %80,1Inconnue · Letta CodeARCHIVÉtbench.ai
compar:IA1 054,0 Elo84,7InconnueACTIFarene.comparia.beta.gouv.fr
Vending-Bench 25 478 $89,7InconnueACTIFepoch.ai
Code Arena, WebDev1 440,7 Elo79,9InconnueACTIFarena.ai
GDPval40,3 %81,5InconnueARCHIVÉepoch.ai
Humanity's Last Exam37,5 %89,4InconnueACTIFepoch.ai
ARC-AGI-231,1 %81,5InconnueSATURÉepoch.ai
ForecastBench65,2 %87,4InconnueACTIFepoch.ai
ProofBench20 %82,8InconnueSATURÉvals.ai
GSO18,6 %83,3Inconnue · OpenHandsACTIFgso-bench.github.io
EnigmaEval18,2 %85,9InconnueACTIFlabs.scale.com
CL-bench15,8 %73,9InconnueARCHIVÉepoch.ai
CritPt6,9 %78,8InconnueACTIFepoch.ai
Remote Labor Index1,3 %77,6InconnueACTIFepoch.ai

Source : Artificial Analysis pour CritPt. Ces mesures, relayées par Epoch AI, comptent dans le score IA avec leur accord.

En bref

Quel est le score de Gemini 3 Pro ?
Gemini 3 Pro obtient un score IA de 83,6, avec une marge de 81,7 à 85,5, dans l'édition du 9 novembre 2026. Il est classé 57e sur 257 modèles, à partir de 34 mesures.?
Dans quelles tâches Gemini 3 Pro est-il le plus fort ?
Ses deux meilleures tâches sont français (89,2) et écriture (89,2). Sa tâche la plus faible est web (80,1).
Gemini 3 Pro peut-il tourner en local ?
Non. Gemini 3 Pro est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.
Combien coûte Gemini 3 Pro ?
1,73 € par million de jetons en entrée et 10,4 € en sortie, au tarif affiché par les fournisseurs. Pour fixer les idées, 1 000 questions de 1 000 jetons, avec des réponses de 500 jetons, coûteraient environ 6,9 € par l'API : c'est une estimation, pas un tarif. Le coût réel d'une tâche dépend du nombre de jetons que le modèle consomme.
Qui édite Gemini 3 Pro ?
Gemini 3 Pro est édité par Google DeepMind (États-Unis), et il est sorti le 18 novembre 2025. C'est un modèle fermé.

Ses voisins?