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Google DeepMind indique que Gemini 4 a déjà franchi l’étape du post‑entraînement. Une première version est espérée bien avant la fin de l’année, mais aucune date ferme, donnée technique ni condition d’accès n’est fournie. L’annonce ne prend pas la forme d’un lancement officiel complet.
Aucun benchmark, aucun tarif et un accès encore indéfini
À ce jour, aucune information publique ne donne la possibilité d’évaluer l’évolution réalisée depuis Gemini 3. Google ne révèle pas l’architecture, le nombre de paramètres ou la dimension de la fenêtre contextuelle. Les modalités supportées, les scores obtenus lors de benchmarks, la rapidité d’exécution, les tarifs et les modalités d’accès à l’API n’ont pas été divulgués. Aucune date de lancement précise n’a été annoncée. L’entreprise ne spécifie pas si la version initiale sera ouverte au grand public, réservée aux développeurs via une API ou restreinte à certains services. Le terme « publication » n’implique pas nécessairement une disponibilité mondiale immédiate. En l’absence de ces éléments, il est impossible de déterminer si Gemini 4 creusera un écart technique ou remettra simplement la gamme au niveau de ses rivaux.
Calendrier rapproché mais sans rendez‑vous ferme
Google espère proposer une première version bien avant la fin de l’année, puis accélérer les itérations. Le groupe présente ainsi un calendrier rapproché, sans toutefois s’engager sur une date précise. La perspective évoquée reste compatible avec une arrivée bien avant décembre 2026. L’information n’est pas délivrée dans le cadre d’une annonce officielle complète, ce qui laisse ouvertes de nombreuses inconnues sur les modalités concrètes.
Post‑entraînement confirmé et cap mis sur des mises à jour rapides
Koray Kavukcuoglu, qui vient d’être nommé à la direction de Google DeepMind, indique que Gemini 4 se trouve déjà en phase de post‑entraînement. Cette étape, qui succède à l’entraînement initial, vise notamment à affiner le comportement du modèle avant qu’il ne soit rendu disponible. D’après le responsable, les performances constatées en interne incitent DeepMind à accélérer le processus, en promettant des mises à jour régulières après la première mise en ligne. Malgré cette confirmation d’avancement, Google ne fournit pour l’instant aucun élément technique permettant d’évaluer le modèle.
