Face-à-face
Gemini 3 Pro vs DeepSeek-V4 : quel modèle IA l'emporte en 2026 ?
Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) et DeepSeek-V4 ($0.87/1M out) comptent parmi les modèles IA les plus utilisés en 2026. Sur 6 votes de la communauté, Gemini 3 Pro arrive en tête avec 57 % d'approbation.
Verdict rapide
Sur le critère Raisonnement, Gemini 3 Pro et DeepSeek-V4 sont à égalité à 4.5/5. Côté budget, DeepSeek-V4 l'emporte : il démarre à $0.87/1M out, contre $12/1M out (prompts ≤200K) pour Gemini 3 Pro.
Comparaison ligne par ligne
Forces et faiblesses
Gemini 3 Pro
- En tête de LMArena à son lancement avec un record de 1501 Elo et 91,9 % sur GPQA Diamond, état de l'art à sa sortie
- ARC-AGI-2 à 31,1 %, environ 6x Gemini 2.5 Pro (4,9 %) et près du double de GPT-5.1 (17,6 %) à l'époque
- Compréhension multimodale de premier ordre : 81 % sur MMMU-Pro, 87,6 % sur Video-MMMU, avec une fenêtre de contexte de 1M de tokens
- Codage agentique solide : 76,2 % sur SWE-bench Verified, 54,2 % sur Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo sur WebDev Arena
- Prix plus bas que ses rivaux à $2/$12 par million de tokens, sous les tarifs de classe Claude Sonnet ($3/$15)
- Le thinking_level configurable (low/medium/high) permet aux développeurs d'arbitrer profondeur de raisonnement, latence et coût
- Hallucinations avec excès de confiance : sur AA-Omniscience, il a donné une mauvaise réponse 88 % du temps au lieu de s'abstenir, contre 48 % pour Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
- Flagornerie largement rapportée par les testeurs (Zvi Mowshowitz : « une vaste intelligence sans colonne vertébrale ») ; exige des prompts système stricts
- Problèmes de fiabilité des appels d'outils dans les stacks d'agents : les développeurs rapportaient des sorties d'outils déversées dans le fil de conversation et plus d'échafaudage nécessaire qu'avec les modèles OpenAI/Anthropic
- Lent à thinking level élevé : temps jusqu'au premier token mesuré autour de 30-60 s sur AI Studio malgré ~130 tokens/s en sortie
- Retiré : arrêté sur l'API Gemini et AI Studio le 9 mars 2026, gemini-3-pro-preview étant désormais un alias de Gemini 3.1 Pro
DeepSeek-V4
- Fenêtre de contexte de 1M de tokens (8x les 128K de V3.2) avec jusqu'à 384K tokens de sortie, en standard sur l'API officielle
- Prix agressifs : $0.435/$0.87 par million de tokens (V4-Pro), soit environ 28,7x moins cher par token de sortie que Claude Opus 4.8 ; l'entrée en cache tombe à $0.003625/1M (plus de 99 % de remise)
- Poids ouverts sous licence MIT pour V4-Pro et V4-Flash sur Hugging Face : usage commercial, fine-tuning et redistribution autorisés
- État de l'art open source en codage agentique : 80,6 sur SWE-bench Verified (config Think Max), à égalité avec Gemini 3.1 Pro, plus un rating Codeforces de 3206 (~23e rang face aux humains)
- Classé #3 sur 93 à l'Intelligence Index d'Artificial Analysis (score 44), bien au-dessus de la moyenne de 25
- La stack à attention sparse réduit l'inférence à contexte 1M à 27 % des FLOPs de V3.2 et 10 % de son cache KV
- Appels d'outils malformés par intermittence : des appels de fonctions parfois émis en texte brut dans le contenu au lieu du champ tool_calls (issue GitHub deepseek-ai #1244)
- Le mode réflexion casse les longues chaînes d'appels d'outils multi-tours avec des erreurs 400 dans les frameworks d'agents (issue OpenClaw #72044, correctif encore incomplet)
- Des développeurs le voient inventer des API inexistantes dans des bases de code sur mesure et agir sur des entrées utilisateur hallucinées dans des boucles d'agents
- Très verbeux (180M de tokens de sortie en éval contre 95M en médiane) et vitesse moyenne à 54,6 tokens/s (#39/93), ce qui érode en pratique le faible prix par token
- Texte uniquement (ni vision ni audio) et encore en préversion : la sortie officielle prévue mi-juillet 2026 ajoute une tarification aux heures de pointe qui double les tarifs API affichés pendant les heures ouvrées de Pékin
Rendez votre verdict
Une recommandation par outil et par gladiateur. Elle façonne le score de foule que tout le monde voit.
Le verdict de l'arène sur Gemini 3 Pro
Une sortie marquante qui a remis Google au sommet fin 2025, avec un énorme bond en raisonnement par rapport à Gemini 2.5 Pro et les meilleurs scores multimodaux de sa génération. À la mi-2026, il n'y a aucune raison de le choisir : Google l'a arrêté sur l'API le 9 mars 2026, et Gemini 3.1 Pro coûte exactement le même prix tout en plus que doublant la performance sur ARC-AGI-2 (77,1 % contre 31,1 %). Les équipes sur des déploiements hérités devraient migrer vers 3.1 Pro, vers lequel l'ancien ID de modèle pointe désormais de toute façon. Évitez-le pour les charges sensibles aux hallucinations, sauf à ajouter du grounding, une faiblesse que les testeurs ont signalée à répétition.
Le verdict de l'arène sur DeepSeek-V4
Choisissez DeepSeek-V4 si vous voulez un raisonnement et un codage agentique quasi frontière à des prix 3x à près de 30x inférieurs à Claude Opus ou GPT-5.5, ou si des poids sous licence MIT pour l'auto-hébergement et le fine-tuning comptent pour vous. C'est une mise à niveau décisive par rapport à V3.2 : contexte 8x plus long, inférence à long contexte bien moins chère et codage plus fort, et les endpoints hérités deepseek-chat/reasoner sont de toute façon dépréciés le 24 juillet 2026. Évitez-le pour les agents en production qui dépendent d'appels d'outils multi-tours parfaitement fiables, où les utilisateurs signalent encore des appels malformés et des API inventées, et pour tout travail de vision ou d'audio puisqu'il est texte uniquement. Les applis sensibles à la latence devraient aussi tester d'abord, car sa verbosité et sa vitesse de sortie moyenne de 54,6 tokens/s rognent une partie de l'avantage de coût, et budgétez le doublement des prix aux heures de pointe qui arrive avec la sortie officielle de mi-juillet.
Ce qu'en dit la foule
À propos de Gemini 3 Pro
“Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.”
“ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.”
“1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.”
À propos de DeepSeek-V4
“Tool calling is flaky. Function calls sometimes land as plain text instead of the tool_calls field, and thinking mode 400s on long multi-turn chains. Not agent-ready yet.”
“MIT license on both Pro and Flash weights is the real story. Fine-tune, redistribute, ship commercially, no lawyer needed. Plus 384K output tokens for long-doc generation.”
“MIT weights, 1M context, and output tokens roughly 29x cheaper than Opus 4.8. Cache hits make input basically free. Moved my bulk pipelines over and the bill collapsed.”
Poursuivez la comparaison
Questions fréquentes
Gemini 3 Pro est-il meilleur que DeepSeek-V4 ?
Le bon choix dépend de votre usage. La comparaison ligne par ligne de cette page passe en revue les prix, les caractéristiques clés et les notes de l'arène.
Lequel est le moins cher, Gemini 3 Pro ou DeepSeek-V4 ?
DeepSeek-V4 est le moins cher : il démarre à $0.87/1M out, tandis que Gemini 3 Pro démarre à $12/1M out (prompts ≤200K).
Combien coûtent Gemini 3 Pro et DeepSeek-V4 par million de tokens ?
Gemini 3 Pro : $2/1M in (prompts ≤200K) par million de tokens en entrée, $12/1M out (prompts ≤200K) par million de tokens en sortie. DeepSeek-V4 : $0.435/1M in (cache hit $0.003625) par million de tokens en entrée, $0.87/1M out par million de tokens en sortie.