Gemini 3.1 Pro vs GPT-5.2 vs Claude Opus 4.6 : Quel modele IA domine en 2026 ?
Google vient de lancer Gemini 3.1 Pro (preview) -- et les chiffres sont difficiles a ignorer. Dans le tableau de benchmarks publie par Google DeepMind, Gemini 3.1 Pro affiche 77,1 % sur ARC-AGI-2, un bond spectaculaire par rapport aux 31,1 % de Gemini 3 Pro -- il ne s'agit pas d'une simple mise a jour mineure, mais d'un veritable changement d'echelle dans les performances de raisonnement annoncees.
Mais les benchmarks ne font pas tout. Le GPT-5.2 d'OpenAI et le Claude Opus 4.6 d'Anthropic ne sont pas en reste, et chacun conserve des domaines ou il mene clairement. Alors, quel modele l'emporte vraiment en fevrier 2026 ?
J'ai plonge dans les donnees -- scores verifies, tarifs reels et mises en garde que Google prefererait que vous ignoriez. Voici ce que j'ai trouve.
Qu'est-ce que Gemini 3.1 Pro ?
Voici ce qui a change :
- ARC-AGI-2 est passe de 31,1 % (Gemini 3 Pro) a 77,1 % (Gemini 3.1 Pro) -- soit une augmentation d'environ 2,5x du raisonnement abstrait annonce
- Capacite agentique amelioree : APEX-Agents est passe de 18,4 % a 33,5 %
- Codage et taches terminales : SWE-Bench Verified = 80,6 % (proche du sommet) et Terminal-Bench 2.0 = 68,5 % (en tete parmi les modeles de pointe compares dans le meme tableau)
- Disponibilite (preview) : Gemini API (AI Studio), Vertex AI, Gemini CLI, Gemini App, NotebookLM et Antigravity
Voila pour le discours marketing. Voyons si les chiffres tiennent dans un comparatif direct.
Comparatif des benchmarks : Gemini 3.1 Pro vs GPT-5.2 vs Claude Opus 4.6
Voici la comparaison complete sur les principaux benchmarks. Tous les scores proviennent d'annonces officielles ou de rapports tiers verifies en date du 19 fevrier 2026.
| Benchmark | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.2 | Claude Opus 4.6 | Vainqueur |
|---|---|---|---|---|
| ARC-AGI-2 (raisonnement abstrait) | 77.1% | 52.9% | 68.8% | Gemini 3.1 Pro |
| GPQA Diamond (QA niveau doctoral) | 94.3% | 92.4% | 91.3% | Gemini 3.1 Pro |
| SWE-Bench Verified (codage reel) | 80.6% | 80.0% | 80.8% | Claude Opus 4.6 |
| Terminal-Bench 2.0 (taches terminales) | 68.5% | 54.0% | 65.4% | Gemini 3.1 Pro |
| APEX-Agents (taches agentiques) | 33.5% | 23.0% | 29.8% | Gemini 3.1 Pro |
| BrowseComp (navigation web) | 85.9% | 65.8% | 84.0% | Gemini 3.1 Pro |
| Humanity's Last Exam (Search+Code) | 51.4% | 45.5% | 53.1% | Claude Opus 4.6 |
| GDPval-AA Elo | 1317 | 1462 | 1606 | Claude Opus 4.6 |
| SWE-Bench Pro (Public) | 54.2% | 55.6% | — | GPT-5.2 |
Le chiffre phare : ARC-AGI-2
Parlons du sujet qui fache. Un score de 77,1 % sur ARC-AGI-2 est veritablement significatif. Pour mettre en perspective :
- GPT-5.2 (haute puissance de calcul) : 52,9 %
- Claude Opus 4.6 : 68,8 %
- Gemini 3 Pro : 31,1 %
La communaute r/singularity est en effervescence aujourd'hui, et a juste titre. ARC-AGI-2 est concu pour tester le raisonnement novel -- des problemes que le modele n'a jamais rencontres auparavant. Un ecart d'environ 24 points par rapport a GPT-5.2 n'est pas marginal.
Cela dit, soyons honnetes : ce sont des chiffres auto-declares par Google. La verification independante prend du temps. Certains sceptiques sur Reddit soulevent deja la question du "fine-tuning pour le test", ce qui merite d'etre signale meme si c'est speculatif a ce stade. Nous mettrons a jour cet article lorsque les evaluations independantes seront disponibles.
Ou chaque modele l'emporte reellement
Les benchmarks fournissent un tableau de bord. Les cas d'utilisation concrets fournissent une reponse. Voici ou chaque modele possede de veritables avantages.
Gemini 3.1 Pro : Le meilleur pour le raisonnement, les taches agentiques et le codage
Si vous avez besoin d'un modele capable de raisonner sur des problemes inedits, Gemini 3.1 Pro est le nouveau leader. Les scores ARC-AGI-2 et APEX-Agents suggerent un bond significatif dans la capacite du modele a :
- Gerer des chaines de raisonnement en plusieurs etapes
- Realiser de maniere autonome des flux de travail agentiques complexes
- Traiter des taches reelles d'ingenierie logicielle (80,6 % sur SWE-Bench Verified, ce n'est pas rien)
- Naviguer et synthetiser des informations sur le web (BrowseComp 85,9 %)
Claude Opus 4.6 : Le meilleur pour les connaissances expertes et l'analyse nuancee
Claude Opus 4.6 n'est pas loin derriere -- et dans certains domaines, il est toujours en tete :
- Humanity's Last Exam (avec outils) : 53,1 % contre 51,4 % pour Gemini -- quand les questions sont vraiment a la frontiere du savoir humain, Claude garde une longueur d'avance
- La variante Claude Sonnet 4.6 Thinking est en tete du GDPval-AA Elo (1633 contre 1317), suggerant de meilleures performances dans certains domaines d'evaluation et d'alignement
- L'accent mis par Anthropic sur la securite et le suivi des instructions signifie qu'Opus 4.6 tend a etre plus fiable pour les resultats sensibles et a fort enjeu ou la qualite constante est essentielle
GPT-5.2 : Le meilleur pour l'ecosysteme, le multimodal et le rapport qualite-prix
Le GPT-5.2 d'OpenAI est peut-etre derriere sur plusieurs benchmarks, mais il dispose d'avantages structurels :
- Tarification a 1,75 $/14,00 $ par million de tokens, ce qui en fait le modele de pointe le plus economique (source : openai.com/api/pricing)
- L'ecosysteme OpenAI (ChatGPT, API, variantes Codex) reste le plus largement integre dans les outils tiers
- GPT-5.3-Codex est en tete de SWE-Bench Pro (Public) avec 56,8 %, montrant que les variantes specialisees en codage d'OpenAI restent competitives
- Les capacites multimodales les plus etendues avec des fonctionnalites matures de vision, audio et utilisation d'outils
Comparaison des tarifs
Le cout compte. Voici combien coute chaque modele au niveau de l'API :
| Modele | Entree (par M de tokens) | Sortie (par M de tokens) | Source | Notes |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro (Preview) | $2.00 (≤200K) / $4.00 (>200K) | $12.00 (≤200K) / $18.00 (>200K) | ai.google.dev | Tarif preview ; conditions susceptibles de changer |
| GPT-5.2 | $1.75 | $14.00 | openai.com/api/pricing | Verifie |
| Claude Opus 4.6 | $5.00 | $25.00 | docs.anthropic.com | Verifie |
La vision d'ensemble : Ce que Gemini 3.1 Pro signifie pour la course a l'IA
Prenons du recul.
L'ecart de raisonnement se comble -- rapidement
Il y a six mois, le discours etait "OpenAI domine le raisonnement, Anthropic domine la securite, Google domine le multimodal." Ce n'est plus aussi net. Le score ARC-AGI-2 de Gemini 3.1 Pro (77,1 %) ne se contente pas de combler l'ecart en raisonnement -- il depasse largement la concurrence avec une marge significative.
C'est important parce qu'ARC-AGI-2 n'est pas un test de connaissances. Il mesure la capacite a raisonner sur des schemas que le modele n'a jamais vus. Une avance de 25 points sur GPT-5.2 sur ce benchmark specifique suggere que Google a realise une veritable percee architecturale ou d'entrainement, et pas simplement augmente la quantite de donnees.
L'IA agentique est le nouveau champ de bataille
Le score APEX-Agents (33,5 %) est sans doute plus important que le chiffre phare ARC-AGI-2. Il montre que Gemini 3.1 Pro peut realiser de maniere autonome des taches complexes en plusieurs etapes presque deux fois mieux que Gemini 3 Pro (18,4 %) et nettement mieux que GPT-5.2 (23,0 %) et Opus 4.6 (29,8 %).
C'est la que se trouve le veritable enjeu economique. L'IA agentique -- des modeles capables de naviguer sur le web, ecrire du code, executer des taches et enchainer des flux de travail complexes -- est l'application phare de 2026. L'investissement de Google dans cette direction (voir : Google Antigravity, Gemini CLI) montre qu'ils sont determines a dominer cet espace.
Mais les benchmarks ne racontent pas toute l'histoire
Quelques mises en garde importantes :
- Scores auto-declares. Google a publie ces benchmarks. La verification independante est en attente. La communaute IA a appris a etre prudente avec les chiffres du jour de lancement.
- Benchmark ≠ ressenti. Les modeles qui obtiennent de bons scores aux tests standardises ne donnent pas toujours une meilleure impression en pratique. L'utilisabilite en conditions reelles, le suivi des instructions, la creativite et la regularite comptent -- et ces aspects sont plus difficiles a mesurer.
- Les concurrents ne restent pas les bras croises. OpenAI a deja GPT-5.3-Codex qui montre des ameliorations sur SWE-Bench Pro. La feuille de route d'Anthropic pour Claude a probablement des reponses dans les cartons. Le leader d'aujourd'hui est la reference de demain.
- La question du "fine-tuning pour le test". Certains dans la communaute r/singularity se demandent si le score ARC-AGI-2 reflete une veritable amelioration du raisonnement ou une optimisation pour le format du benchmark. C'est une question legitime a laquelle seuls le temps et l'evaluation independante pourront repondre.
Le verdict final
Gemini 3.1 Pro est le lancement de modele unique le plus impressionnant de 2026 jusqu'a present. Etre en tete de 13 benchmarks sur 16 n'est pas un coup de chance -- c'est un signal clair que Google DeepMind fonctionne sur tous les cylindres. Mais "lancement le plus impressionnant" et "meilleur modele pour votre cas d'utilisation" ne sont pas la meme chose.
- Raisonnement brut et puissance agentique ? -> Gemini 3.1 Pro
- Connaissances expertes et securite ? -> Claude Opus 4.6
- Rapport qualite-prix et ecosysteme ? -> GPT-5.2
La course a l'IA vient d'ecrire un nouveau chapitre. Et honnetement ? Nous y gagnons tous.
Questions frequemment posees
Gemini 3.1 Pro est-il meilleur que GPT-5.2 ?
Sur de nombreux benchmarks publies, oui -- notamment ARC-AGI-2 (77,1 % contre 52,9 %), GPQA Diamond (94,3 % contre 92,4 %) et APEX-Agents (33,5 % contre 23,0 %). Cependant, GPT-5.2 reste plus economique en entree (1,75 $/M) et beneficie d'un support d'integration tiers plus large.
Combien coute Gemini 3.1 Pro ?
Gemini 3.1 Pro (preview) est tarife a 2 $/12 $ par million de tokens (contexte ≤200K) et 4 $/18 $ (>200K) sur la page de tarification de l'API Gemini. Les tarifs et conditions du preview peuvent changer -- verifiez la grille tarifaire actuelle avant tout deploiement en production.
Quel est le score ARC-AGI-2 de Gemini 3.1 Pro ?
Gemini 3.1 Pro a obtenu 77,1 % sur ARC-AGI-2 -- contre 31,1 % pour Gemini 3 Pro (soit environ 2,5x plus eleve). Dans le meme tableau publie, Claude Opus 4.6 affiche 68,8 % et GPT-5.2 affiche 52,9 %.
Dans quels domaines Claude Opus 4.6 bat-il encore Gemini 3.1 Pro ?
Claude Opus 4.6 est en tete sur Humanity's Last Exam (avec outils) avec 53,1 % contre 51,4 % pour Gemini, et la variante Claude Sonnet 4.6 Thinking domine le GDPval-AA Elo (1633 contre 1317). Pour les taches de connaissances de niveau expert et les applications critiques en matiere de securite, Claude reste tres competitif.
Gemini 3.1 Pro est-il disponible maintenant ?
Quel est le meilleur modele IA pour le codage en 2026 ?
Gemini 3.1 Pro est l'un des modeles de codage les plus polyvalents : SWE-Bench Verified = 80,6 % (tres proche du sommet) et Terminal-Bench 2.0 = 68,5 % (en tete dans le tableau comparatif publie). Cela dit, Claude Opus 4.6 devance legerement SWE-Bench Verified avec 80,8 %, et les variantes specialisees (comme GPT-5.3-Codex) peuvent dominer certains classements dedies au codage.
