Gemini 3.1 Pro
Un modèle polyvalent, équilibré sur la plupart des usages.
Présentation
Gemini 3.1 Pro est le modèle phare de Google DeepMind, en architecture Mixture-of-Experts. Il domine la majorité des benchmarks de raisonnement (94,3 % GPQA Diamond) tout en gardant le tarif de Gemini 3 Pro (2 $/12 $ par million). Multimodal natif (texte, image, audio, vidéo) et contexte de 1M de tokens, c'est l'un des meilleurs choix coût/performance au sommet du marché.
Profil de compétences
Que signifient ces scores ?
Questions scientifiques de niveau doctorat (physique, chimie, biologie), sans accès à des outils.
Résolution de vrais tickets GitHub en conditions réelles (SWE-bench Verified).
Problèmes mathématiques de niveau compétition.
Forces
- Raisonnement de premier plan
- Excellent en code
- Très bonne qualité en français
- Très long contexte
Limites
- Pas de garantie RGPD native
À qui ça s'adresse
- vous avez besoin de raisonnement ou d'analyse poussés
- vous codez avec un agent ou en autonomie
- vous travaillez en français
- vous manipulez des données sensibles européennes
Cas d'usage idéaux
- Raisonnement complexe et recherche
- Analyse multimodale (image, audio, vidéo)
- Très long contexte (codebases, gros corpus)
Accès & disponibilité
Caractéristiques clés
Estimez votre coût mensuel
Tarifs API au tokenPour le même usage
- GPT-5$108-25%
- Claude Sonnet 4.6$196+35%
- Grok 4$256+77%
Estimation indicative sur les tarifs API standard (hors cache, batch et remises volume). Vérifiez toujours la grille officielle avant de vous engager.
Confidentialité
Données avancées · pour expertsArchitecture, modalités, coût détaillé, benchmarks complets▾
| Arena Elo | — |
| MMLU | — |
| GPQA | 94.3% |
| HumanEval | — |
| SWE-Bench | 80.6% |
| MATH | 95.1% |