Gemini 3.8 Flash contre Grok 4.7
Gemini 3.8 Flash (Google DeepMind) et Grok 4.7 (xAI) comparés point par point : performances mesurées, prix, contexte et capacités.
Données au 22 octobre 2026
Comparatif point par point
| Critère | Gemini 3.8 Flash | Grok 4.7 |
|---|---|---|
| Fabricant | Google DeepMind | xAI |
| Sortie | 2 septembre 2026 | 21 septembre 2026 |
| Indice de capacité | 83,7 / 100 | 79,9 / 100 |
| Prix en entrée | 0,75 $US | 2 $US |
| Prix en sortie | 3,75 $US | 6 $US |
| Coût d'une tâche type | 0,023 $US | 0,052 $US |
| Fenêtre de contexte | 1 048 576 tokens | 500 000 tokens |
| Réponse maximale | 65 536 tokens | 500 000 tokens |
| Mode raisonnement | Oui | Oui |
| Appel d'outils | Oui | Oui |
| Entrées acceptées | texte, image, vidéo, audio, PDF | texte, image, PDF |
| Poids ouverts | Non | Non |
| Connaissances jusqu'à | Non communiqué | mai 2026 |
Deux modèles face à face
Ce comparatif oppose deux modèles de milieu de gamme, entre qualité et coût : Gemini 3.8 Flash et Grok 4.7, l'un signé Google DeepMind, l'autre xAI. Le premier date du 2 septembre 2026, le second du 21 septembre 2026.
Tous les chiffres ci-dessous proviennent de sources publiques relevées le 22 octobre 2026 : models.dev et OpenRouter pour les prix et les capacités, Epoch AI pour les scores.
Ce que disent les benchmarks
Sur notre indice de capacité, Gemini 3.8 Flash obtient 83,7 sur 100 et Grok 4.7 79,9. Gemini 3.8 Flash prend l'avantage de 3,8 points.
Sur les 5 tests renseignés pour les deux, Gemini 3.8 Flash l'emporte 4 fois et Grok 4.7 1 fois :
- GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : Gemini 3.8 Flash 95,4 %, Grok 4.7 92,7 %
- OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : Gemini 3.8 Flash 98,9 %, Grok 4.7 98,1 %
- FrontierMath (mathématiques de recherche très difficiles) : Gemini 3.8 Flash 68,4 %, Grok 4.7 53 %
- FrontierCode (tâches de programmation avancées) : Gemini 3.8 Flash 41,2 %, Grok 4.7 47,6 %
- APEX-Agents (tâches professionnelles réalisées par un agent) : Gemini 3.8 Flash 64,3 %, Grok 4.7 54,6 %
Lequel coûte le moins ?
Gemini 3.8 Flash coûte 0,75 $US par million de tokens en entrée et 3,75 $US en sortie ; Grok 4.7 2 $US et 6 $US.
Pour une tâche d'agent type (lire 20 000 tokens, en écrire 2 000), comptez 0,023 $US avec Gemini 3.8 Flash contre 0,052 $US avec Grok 4.7. Gemini 3.8 Flash est 2,3 fois moins cher, un écart qui pèse vite sur 1 000 tâches : 29,5 $US de différence.
Faites le calcul avec vos volumes dans le calculateur de coût d'un agent.
Contexte et capacités
Gemini 3.8 Flash lit davantage d'un coup : 1 048 576 tokens de contexte (environ 1 573 pages), contre 500 000 pour Grok 4.7.
Mode raisonnement : Gemini 3.8 Flash oui, Grok 4.7 oui. Appel d'outils : Gemini 3.8 Flash oui, Grok 4.7 oui. Lecture d'images : Gemini 3.8 Flash oui, Grok 4.7 oui.
Aucun des deux ne publie ses poids : ils s'utilisent par API.
En résumé
Notre lecture des données :
- Choisissez Gemini 3.8 Flash pour un meilleur indice de capacité, un coût plus bas et une fenêtre de contexte plus grande.
Ce verdict s'appuie sur des chiffres publics ; il ne remplace pas un essai sur vos propres tâches.
Autres comparaisons
- Claude Opus 4.8 contre Gemini 3.8 Flash
- Claude Opus 4.7 contre Gemini 3.8 Flash
- Gemini 3.8 Flash contre Gemini 3 Flash Preview
- Gemini 3.8 Flash contre Mistral Large 4
- Claude Sonnet 5 contre Gemini 3.8 Flash
- Gemini 3.1 Pro Preview contre Gemini 3.8 Flash
- Gemini 3.8 Flash contre Grok 4.5
- Claude Opus 4.8 contre Grok 4.7
Questions fréquentes
Gemini 3.8 Flash ou Grok 4.7 : lequel est le meilleur ?
Sur notre indice (données Epoch AI), Gemini 3.8 Flash obtient 83,7 et Grok 4.7 79,9 sur 100. Le meilleur choix dépend aussi du prix et de votre usage.
Lequel est le moins cher ?
Gemini 3.8 Flash. Pour lire 20 000 tokens et en écrire 2 000, comptez 0,023 $US avec Gemini 3.8 Flash et 0,052 $US avec Grok 4.7 (prix au 22 octobre 2026).
Lequel a la plus grande fenêtre de contexte ?
Gemini 3.8 Flash, avec 1 048 576 tokens contre 500 000.
Peut-on installer Gemini 3.8 Flash ou Grok 4.7 sur ses propres serveurs ?
Non : les deux sont des modèles fermés, accessibles par API.
Sources des données
- Models.dev — Données de modèles : models.dev (projet open source)
- OpenRouter — Prix de marché recoupés avec OpenRouter
- Epoch AI — AI Benchmarking Hub — Epoch AI, « AI Benchmarking Hub », epoch.ai, CC BY 4.0
Données au 22 octobre 2026
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