Tout savoir sur Gemini 3 Pro Preview

Présentation

Google DeepMind a publié Gemini 3 Pro Preview le 18 novembre 2025. Il n'a pas de mode raisonnement déclaré : il répond directement, sans étape de réflexion facturée en plus. Ses poids ne sont pas publiés : il s'utilise uniquement à distance, par l'API de Google DeepMind ou d'hébergeurs partenaires (10 référencés sur models.dev). Il a donc 11 mois au 22 octobre 2026.

Nous le rangeons parmi les modèles de pointe (24 modèles dans cette catégorie sur le site).

Que disent les tests indépendants ?

Selon les résultats publiés par Epoch AI (relevé du 22 octobre 2026), Gemini 3 Pro Preview obtient un indice de capacité de 87 sur 100, calculé sur 4 tests de notre panier.

Cela le place à la 14e place du classement hebdomadaire des modèles.

• GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : 92,6 % — le meilleur modèle suivi, Gemini 4 Argon, atteint 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : 91,4 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5 Pro, atteint 100 %
• SWE-bench Verified (correction de vrais bugs logiciels) : 72,9 % — le meilleur modèle suivi, Claude Opus 4.7, atteint 83,5 %
• Terminal-Bench (tâches d'agent dans un terminal) : 69,4 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5, atteint 84,7 %

Combien coûte Gemini 3 Pro Preview ?

Gemini 3 Pro Preview est facturé 2 $US par million de tokens en entrée et 12 $US en sortie (médiane de 10 hébergeurs, relevé du 22 octobre 2026).

Concrètement, une tâche d'agent qui lit 20 000 tokens et en écrit 2 000 revient à environ 0,064 $US, soit 64 $US pour 1 000 tâches de ce type.

C'est 1,2 fois moins cher que le prix de sortie médian des modèles de pointe (14,5 $US).

Pour estimer votre propre budget, utilisez le calculateur de coût d'un agent.

Contexte et capacités

Sa fenêtre de contexte atteint 1 000 000 tokens, soit environ 1 500 pages de texte à 500 mots par page : de quoi charger un livre entier ou une base de code de taille moyenne. Une réponse peut compter jusqu'à 64 000 tokens.

Il accepte en entrée : texte et image. Ses connaissances s'arrêtent à juin 2025 : au-delà, il lui faut une recherche web ou vos documents.

Il sait appeler des outils (fonctions, API), ce qui en fait une base possible pour un agent IA.

À qui s'adresse-t-il ?

Par sa catégorie, Gemini 3 Pro Preview vise d'abord les tâches difficiles où la qualité prime sur le coût : raisonnement poussé, code complexe, analyses longues.

Son résultat à Terminal-Bench (69,4 %, au-dessus de la médiane des modèles suivis) en fait un candidat sérieux pour les agents de programmation.

Sa très grande fenêtre de contexte le rend intéressant pour analyser de gros volumes de documents en une seule requête.

Avant de l'adopter, testez-le sur vos propres exemples : les benchmarks mesurent des tâches standard, pas votre métier.

Modèles comparables

Dans la même catégorie, les modèles les plus proches de Gemini 3 Pro Preview sont :

• GPT-5.4 (OpenAI, indice 87,2)
• GPT-5.6 Sol (OpenAI, indice 87,3)
• Qwen3.7 Max (Alibaba Cloud (Qwen), indice 86,6)
• Grok 4.6 (xAI, indice 86,1)