Gemini 3.5 Pro repoussé au 17 juillet : une reconstruction complète, selon les fuites — Ce que l'on sait et ce qui reste flou

Cependant, après une vérification des sources le 9 juillet 2026, la documentation officielle de Google ne mentionne ni Gemini 3.5 Pro ni une date de sortie au 17 juillet. Le journal des modifications de Google AI pour les développeurs , la page des dépréciations et la documentation sur le cycle de vie des modèles ne listent que Gemini 3.5 Flash (sorti le 19 mai) et les modèles Pro antérieurs. La position officielle de l'entreprise reste que le modèle est en prévisualisation limitée pour les entreprises sur Vertex AI et attendu « en juillet » .

Verdict : La date du 17 juillet est une fuite, pas un engagement officiel. Elle est modérément étayée par des rapports tiers, mais non confirmée par Google.

La deadline de juin non tenue

Lors du Google I/O le 19 mai, Pichai avait déclaré à la foule du Shoreline Amphitheatre : « Donnez-nous jusqu'au mois prochain pour vous le livrer » — une demande qui aurait provoqué des grognements audibles dans le public . Le 30 juin, sans lancement public, un marché de prédiction Polymarket a clôturé avec une probabilité de 97% qu'aucune sortie n'ait eu lieu .

La justification publique de Google pour ce retard évoque des améliorations de qualité issues des tests en entreprise, notamment en matière d'efficacité des tokens, de performances de codage et de raisonnement multi-étapes à long terme . Le modèle reste confiné à une prévisualisation limitée pour les entreprises sur Vertex AI, sans point de terminaison API public, sans tarification officielle et sans fiche technique .

La reconstruction complète : architecture abandonnée

L'affirmation la plus spectaculaire et la plus lourde de conséquences est que Google DeepMind a totalement abandonné l'architecture de base et le pipeline de pré-entraînement de Gemini 2.5 Pro pour reconstruire Gemini 3.5 Pro de zéro .

Selon les rapports de Geeky Gadgets (repris par MEXC, Sina Finance et d'autres), la décision d'abandonner la base existante et de lancer un nouveau cycle de pré-entraînement est la cause sous-jacente du retard de plusieurs mois . De nombreuses publications Instagram et analyses LinkedIn reprennent cette affirmation, l'attribuant souvent à des « informations divulguées » ou à des « rapports d'initiés » .

Au moment de cette vérification des faits, Google n'a pas confirmé la reconstruction architecturale. Des observateurs extérieurs notent que les versions Pro précédentes de Gemini utilisaient des architectures Transformer denses avec le pipeline d'entraînement multimodal natif de Google, et que la 3.5 Pro est « construite sur la même lignée » — bien que cette observation soit antérieure à la reconstruction rapportée . L'affirmation reste un récit basé sur des fuites, bien qu'extrêmement répandu.

Problèmes de performance : raisonnement mathématique, génération SVG et « paresse »

Plusieurs sources pointent des lacunes de performance dans l'état actuel de prévisualisation du modèle :

• Efficacité des tokens et raisonnement en contexte long : Les premiers testeurs en entreprise ont signalé que le modèle consommait des tokens excessifs lors de tâches agentiques étendues et que le raisonnement multi-étapes à long terme n'était pas à la hauteur des standards .
• « Paresse sur les tâches longues et complexes » : Un message d'une source anonyme sur X (anciennement Twitter) a affirmé que le checkpoint actuel souffrait encore de paresse, d'un manque de connaissances fraîches sur 2026, et de problèmes de génération SVG .
• Force en front-end, faiblesse en raisonnement avancé : Sina Finance rapporte que Gemini 3.5 Pro « est toujours à la traîne par rapport à ses concurrents en matière de raisonnement avancé et de tâches d'ingénierie complexes », tout en excellant dans la génération de code front-end et visuel . Le rapport de Sina mentionne spécifiquement que le cycle de ré-entraînement vise à améliorer la « capacité de raisonnement mathématique, la précision de la génération de scènes SVG et la qualité de la génération d'images » .

Avertissement important : Je n'ai pas trouvé de source unique, dédiée et vérifiable qui isole spécifiquement la génération SVG comme une faiblesse connue et confirmée de manière indépendante. L'affirmation apparaît dans des contextes de fuites et de médias sociaux, mais manque de preuves primaires.

Fuites de benchmarks contradictoires face à Claude Fable 5 d'Anthropic

Le débat concurrentiel autour de Gemini 3.5 Pro est dominé par deux ensembles de fuites contradictoires et non vérifiées :

• Fuite pro-Gemini : Des résultats de benchmarks internes présumés affirment que Gemini 3.5 Pro surpasse Claude Fable 5 d'Anthropic sur plusieurs tâches de raisonnement zero-shot .
• Fuite pro-Fable 5 : Une autre fuite (rapportée par Geeky Gadgets, attribuée à un compte différent) affirme que Gemini 3.5 Pro est à la traîne de Fable 5 en matière de codage et de raisonnement .

Le contexte plus large est important : Claude Fable 5 a été lancé le 9 juin 2026 avec des résultats de pointe vérifiés de manière indépendante. Il obtient 80,3% sur SWE-Bench Pro et 88,9% sur Terminal-Bench 2.1 — des chiffres étayés par de multiples sources indépendantes . En matière de codage agentique, Fable 5 est dans une catégorie à part par rapport à la génération précédente de modèles .

Aucun lien de classement vérifié, capture d'écran d'arène ou résultat de benchmark indépendant n'a été publié pour Gemini 3.5 Pro . Toutes les affirmations de performance restent des rumeurs non vérifiées .

Pression concurrentielle : Fable 5, GPT-5.6 et départs de chercheurs

Le retard de Google et la reconstruction rapportée surviennent dans un contexte de pression concurrentielle intense :

• Claude Fable 5 d'Anthropic : Déjà en usage public avec une fenêtre de contexte de 1 million de tokens et une position de leader sur les benchmarks de codage. C'est la menace concurrentielle la plus claire et la plus immédiate pour le positionnement de Gemini 3.5 Pro .
• GPT-5.6 d'OpenAI (nom de code « Sol ») : Reste « verrouillé » et attirerait une attention gouvernementale accrue. Les données de performance concrètes sont rares, mais des chiffres divulgués suggèrent qu'il pourrait être le meilleur modèle de codage à ce jour (91,9% sur Terminal-Bench 2.1) .
• Départs de chercheurs seniors : Plusieurs médias rapportent qu'« une vague de chercheurs seniors de DeepMind prend la porte » . Tech Insider et Bitsminds rapportent que deux des « chercheurs les plus célèbres » de Google sont partis pour OpenAI et Anthropic . Une source lie cela à une perte de valeur de marché de 225 milliards de dollars pour Alphabet en une seule séance de bourse . Les noms précis n'étaient pas mentionnés dans les sources disponibles.

En résumé

Au 10 juillet 2026, le récit selon lequel Gemini 3.5 Pro a été reconstruit de zéro, est retardé au 17 juillet et fait l'objet d'affirmations de performance conflictuelles basées sur des fuites est modérément étayé par des rapports tiers, mais officiellement non confirmé par Google.

Ce qui est certain : Le modèle a manqué sa date limite de juin, reste en prévisualisation limitée pour les entreprises et fait face à de sérieux vents contraires concurrentiels de la part de Fable 5 et GPT-5.6.

Ce qui est incertain : La date spécifique du 17 juillet, la reconstruction complète de l'architecture, la nature de la faiblesse présumée de la génération SVG, et la validité de toute affirmation de benchmark.

Jusqu'à ce que Google publie une fiche technique, un point de terminaison API ou une annonce de lancement officielle, toute affirmation spécifique concernant Gemini 3.5 Pro doit être traitée comme une fuite — pas comme un fait.