Google DeepMind a présenté le 12 novembre Gemini 4 Hydrogen, positionné comme le « sprinteur » du développement quotidien et des tâches d'agents. Il appartient à la quatrième génération, comme Gemini 4 Carbon et Gemini 4 Argon ; ces deux derniers visent le raisonnement approfondi sur de longues chaînes, tandis qu'Hydrogen assure l'exécution rapide, et peut s'utiliser seul ou comme moteur d'exécution dans une collaboration entre plusieurs modèles.
Le tarif est de 1,50 dollar par million de jetons en entrée et 7,50 dollars par million de jetons en sortie. Google souligne que le prix est uniforme sur toute la fenêtre de contexte d'un million de jetons, sans paliers selon la longueur. Le contexte d'entrée est d'un million de jetons, et la sortie peut elle aussi atteindre un million.
Les benchmarks : face à la génération précédente et au modèle phare de la maison
Les résultats avancés par Google prennent surtout pour référence Gemini 3.8 Flash, la génération précédente :
- Terminal-Bench 4.1 : 57 %, contre 18,2 % pour 3.8 Flash, soit plus du triple ;
- Au niveau high par défaut, les tâches sont menées à terme 2,5 fois plus vite qu'avec 3.8 Flash ;
- Les inventions de faits tombent à moins d'un cinquième de leur niveau antérieur ;
- Des partenaires l'ont testé sur des graphiques complexes, du SQL et des processus d'entreprise riches en données : ils rapportent une vitesse de 2 à 2,8 fois supérieure et une consommation de jetons réduite de 12 % à 23 %.
Plusieurs autres scores sont cités à part : HLE-Diamond à 58,8 %, le benchmark d'agents fiscaux de Vals à 52,3 % (premier du classement général), le benchmark de recherche juridique de Vals à 55,8 % (ex æquo en tête) et Agents' Last Exam v1.1 à 71,6 %.
Les niveaux de raisonnement passent de trois à quatre : au-dessus de low, medium et high, xhigh fait son apparition. Selon Google, les niveaux progressent de manière « fluide et prévisible », de sorte que l'utilisateur n'attend et ne paie que pour la profondeur de raisonnement dont la tâche a besoin.
Le plus frappant reste la comparaison avec la maison. D'après l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis cité par Google, Hydrogen obtient 51 points au niveau high par défaut, contre 50 pour Argon ; avec xhigh, il monte à 54. Un modèle positionné sur l'« exécution rapide » dépasse donc, dès son réglage par défaut, le modèle de pointe de la même génération.
Face aux modèles de la même gamme de prix
Du côté des chiffres de tiers : l'évaluation publiée par Artificial Analysis sur les réseaux sociaux place Hydrogen en xhigh un point sous Claude Sonnet 5.5 (max) et GPT-6.1 Sol (max) ; le coût par tâche représente environ 32 % de celui de Sonnet 5.5, mais environ 2,5 fois celui de GPT-6.1 Sol. Autrement dit, face au modèle intermédiaire d'Anthropic, il est nettement moins cher ; face à cette catégorie d'OpenAI, il n'a pas d'avantage de prix.
Côté outils de programmation, Cursor indique qu'Hydrogen est déjà disponible sur sa plateforme et obtient 54,3 % à CursorBench avec l'effort par défaut, contre 39,6 % pour 3.8 Flash. Ces chiffres viennent de Cursor et ne figurent pas dans le blog de Google.
Comparons aussi les prix avec les modèles frères. Gemini 4 Carbon est facturé pendant sa période promotionnelle 2 dollars en entrée et 10 dollars en sortie par million de jetons, puis passera à 4 et 20 dollars à partir de décembre. Sur la base du tarif standard après hausse, le prix unitaire d'Hydrogen représente environ 37,5 % de celui de Carbon. De son côté, Google conclut, dans un test avec l'orchestrateur d'Antigravity, que lorsque Hydrogen sert de côté exécutant, le taux de réussite des tâches est « proche de Carbon », avec en moyenne 24 % de quota consommé en moins et 19 % de rapidité en plus.
Où l'utiliser
Les développeurs peuvent l'appeler via la Gemini API, AI Studio et Android Studio ; les utilisateurs en entreprise le trouveront dans l'API, le menu déroulant des modèles, Google Antigravity et Google Sheets avec les abonnements commerciaux éligibles. Dans l'application Gemini, il figure dans le menu déroulant des modèles ; les utilisateurs gratuits n'ont pas à le choisir, le système le leur attribue automatiquement lorsqu'il juge la requête adaptée. Dans la Recherche Google, le déploiement auprès des utilisateurs du monde entier est en cours.
Gemini dans Antigravity et Sheets est d'abord réservé aux abonnés payants de Google AI Pro et Ultra. Le blog ne mentionne pas Vertex AI et ne précise pas de limites d'appels d'API pour l'offre gratuite.
Sur la sécurité, Google affirme que, par rapport à 3.8 Flash, les actions outrepassant les autorisations dans les tâches d'agents ont diminué jusqu'à 81 %, les comportements déviants et les « raccourcis » dans les évaluations d'appel d'outils et de programmation ont été réduits au douzième, et le score à l'évaluation interne d'honnêteté des agents atteint 96,7 %. Il s'agit de tests menés par Google lui-même ; la fiche du modèle est publique, mais aucune reproduction par un tiers n'est encore disponible.
Sources : blog officiel de Google, Artificial Analysis, CocoLoop, Cursor ; les tarifs d'API, la longueur de contexte et les scores de benchmark ont été vérifiés auprès du blog officiel de Google, et le coût par tâche des modèles de même gamme suit la méthode publiée par Artificial Analysis.