Gemini 3.8 Flash contre Mistral Large 4
Gemini 3.8 Flash (Google DeepMind) et Mistral Large 4 (Mistral AI) comparés point par point : performances mesurées, prix, contexte et capacités.
Données au 22 octobre 2026
Comparatif point par point
| Critère | Gemini 3.8 Flash | Mistral Large 4 |
|---|---|---|
| Fabricant | Google DeepMind | Mistral AI |
| Sortie | 2 septembre 2026 | 6 octobre 2026 |
| Indice de capacité | 83,7 / 100 | 79,7 / 100 |
| Prix en entrée | 0,75 $US | 1,36 $US |
| Prix en sortie | 3,75 $US | 4,18 $US |
| Coût d'une tâche type | 0,023 $US | 0,036 $US |
| Fenêtre de contexte | 1 048 576 tokens | 1 048 576 tokens |
| Réponse maximale | 65 536 tokens | 262 144 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 | Non communiqué |
Le match en bref
Gemini 3.8 Flash et Mistral Large 4 sont deux modèles de milieu de gamme, entre qualité et coût, l'un signé Google DeepMind, l'autre Mistral AI. Gemini 3.8 Flash est sorti le 2 septembre 2026, Mistral Large 4 le 6 octobre 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 Mistral Large 4 79,7. Gemini 3.8 Flash prend l'avantage de 4 points.
Sur les 4 tests renseignés pour les deux, Gemini 3.8 Flash l'emporte 4 fois et Mistral Large 4 0 fois :
- GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : Gemini 3.8 Flash 95,4 %, Mistral Large 4 88,1 %
- OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : Gemini 3.8 Flash 98,9 %, Mistral Large 4 98,3 %
- FrontierMath (mathématiques de recherche très difficiles) : Gemini 3.8 Flash 68,4 %, Mistral Large 4 58,6 %
- FrontierCode (tâches de programmation avancées) : Gemini 3.8 Flash 41,2 %, Mistral Large 4 39,4 %
Lequel coûte le moins ?
Gemini 3.8 Flash coûte 0,75 $US par million de tokens en entrée et 3,75 $US en sortie ; Mistral Large 4 1,36 $US et 4,18 $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 0,036 $US avec Mistral Large 4. Gemini 3.8 Flash est 1,6 fois moins cher, un écart qui pèse vite sur 1 000 tâches : 13,06 $US de différence.
Faites le calcul avec vos volumes dans le calculateur de coût d'un agent.
Sous le capot
Les deux modèles ont la même fenêtre de contexte : 1 048 576 tokens, environ 1 573 pages.
Mode raisonnement : Gemini 3.8 Flash oui, Mistral Large 4 oui. Appel d'outils : Gemini 3.8 Flash oui, Mistral Large 4 oui. Lecture d'images : Gemini 3.8 Flash oui, Mistral Large 4 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 et un coût plus bas.
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 Grok 4.7
- 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 Mistral Large 4
Questions fréquentes
Gemini 3.8 Flash ou Mistral Large 4 : lequel est le meilleur ?
Sur notre indice (données Epoch AI), Gemini 3.8 Flash obtient 83,7 et Mistral Large 4 79,7 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 0,036 $US avec Mistral Large 4 (prix au 22 octobre 2026).
Lequel a la plus grande fenêtre de contexte ?
Aucun : les deux acceptent 1 048 576 tokens.
Peut-on installer Gemini 3.8 Flash ou Mistral Large 4 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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