Comparatif
Gemini 3.1 Pro vs GPT-5.5 vs Llama 4 Maverick : benchmarks PME post-avril 2026
Entre le 19 février et le 24 avril 2026, trois acteurs majeurs hors Anthropic ont publié un nouveau flagship : Gemini 3.1 Pro chez Google DeepMind, Llama 4 (Scout + Maverick) chez Meta, GPT-5.5 chez OpenAI. Pour une PME qui doit choisir une stack hors Claude, le marché a été redessiné en 64 jours. Voici la grille comparative en données officielles, et les critères de décision concrets.
Tableau comparatif officiel
| Caractéristique | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.5 | Llama 4 Maverick |
|---|---|---|---|
| Date de publication | 19 février 2026 | 23 avril (ChatGPT) / 24 avril (API) 2026 | avril 2026 |
| Architecture | Dense (non publiée) | Dense (non publiée) | MoE 17 B actifs / 128 experts (400 B total) |
| Contexte input | 1 M tokens | 1,05 M tokens | non publié explicitement |
| Output max | 65 K tokens | 128 K tokens | non publié explicitement |
| Modalités input | Texte, image, audio, vidéo, code | Texte + image | Texte + image (early fusion native) |
| Tarif observé input | ~2 $/M (≤ 200 K), 4 $/M (> 200 K) | 5 $/M (≤ 272 K), 10 $/M (> 272 K) | open weights — coût = infra |
| Tarif observé output | ~12 $/M (≤ 200 K), 18 $/M (> 200 K) | 30 $/M (≤ 272 K), 45 $/M (> 272 K) | open weights — coût = infra |
| Licence | Propriétaire Google | Propriétaire OpenAI | Llama Community License (commercial libre sous conditions) |
| Hébergement on-premise | Vertex AI privé / Gemini Enterprise | Régional EU (+10 %) | Oui, complet sur 1 H100 host |
Performance pure : où chaque modèle gagne
Gemini 3.1 Pro : leader benchmarks raisonnement
Sur les benchmarks publiés par Google :
- ARC-AGI-2 : 77,1 % (raisonnement abstrait, plus de 2x le score Gemini 3 Pro à 3 mois d’écart)
- GPQA Diamond : 94,3 % (questions scientifiques niveau doctorat — record sur ce benchmark à fin avril 2026)
- Leader sur la majorité des benchmarks publiés par Google dans le post de release
L’angle “raisonnement profond” est la promesse principale, avec un mode Deep Think plus poussé pour les tâches difficiles, et des niveaux de “thinking” configurables côté inférence (Low / Medium / High dans l’API Studio).
GPT-5.5 : le modèle agentique structuré
GPT-5.5 ne mise pas sur un score benchmark unique mais sur l’ergonomie agentique production :
- 1,05 M contexte avec 128 K d’output (le plus large des trois)
- MCP tools natif (Model Context Protocol Anthropic, validé par OpenAI) → interopérabilité assistants
- Function calling, structured outputs, computer use, hosted shell, apply patch, skills — un toolkit complet pour agents de production
- Knowledge cutoff 1er décembre 2025
C’est le modèle le plus directement intégrable pour les PME qui ont déjà du code agentique GPT-5.x — la migration coûte un changement de model ID et un re-test des prompts. Voir le détail du nouveau pricing GPT-5.5 pour le calcul de migration.
Llama 4 Maverick : open weights, multimodal natif
Maverick est l’option souveraineté :
- 17 milliards de paramètres actifs par token (sur 400 B total) → coût d’inférence proche d’un dense 30 B
- 128 experts (vs 16 chez Scout)
- Multimodalité native par early fusion : pas un encodeur vision séparé bricolé sur un LLM, mais un modèle entraîné conjointement sur texte + image
- 200 langues pré-entraînées (dont > 100 avec ≥ 1 milliard de tokens chacune)
- Déploiement sur 1 host H100 (jusqu’à 8 GPU) selon Meta
- Selon Meta, dépasse GPT-4o et Gemini 2.0 Flash sur “a broad range of widely reported benchmarks”
⚠️ Maverick ne dépasse pas GPT-5.5 ou Gemini 3.1 Pro frontalement — c’est la génération précédente (4o, 2.0 Flash) qui est battue. Sur la frontière de qualité 2026, Maverick reste derrière mais ouvre une option open-weights qu’aucun concurrent propriétaire ne propose.
Quel modèle pour quel use case PME
| Cas d’usage | Modèle recommandé | Pourquoi |
|---|---|---|
| Chat support multi-langue, volume élevé | Llama 4 Scout (auto-hébergé) ou Mistral Small 4 | Coût marginal nul/très faible |
| Vision OCR (factures, documents scannés) | Gemini 3.1 Pro | Multimodal complet incluant audio/vidéo, traitement long contexte |
| Code agentique production avec MCP | GPT-5.5 | Ergonomie outils + MCP natif + 128 K output |
| Recherche scientifique / R&D | Gemini 3.1 Pro | GPQA Diamond 94,3 %, Deep Think, contexte 1 M |
| Audit codebase complète (200-500 K tokens) | GPT-5.5 | Contexte 1,05 M + output 128 K |
| Souveraineté UE / données sensibles RGPD | Llama 4 Scout/Maverick auto-hébergé | Pas de transit cloud, fine-tuning libre |
| Multilingue (français + langues rares) | Llama 4 | 200 langues pré-entraînées (best-in-class open) |
| Workflow > 1 M tokens contexte | GPT-5.5 | Seul à dépasser 1 M (1,05 M) |
Pour le comparatif Gemini face à Anthropic spécifiquement, voir l’article Gemini 3.1 Pro vs Claude Sonnet 4.6 qui couvre l’arbitrage Google ↔ Anthropic. L’article Claude Opus 4.7 donne le détail Anthropic post-22 avril.
Coût total : trois mondes différents
L’arbitrage budget-qualité ne se fait pas dans la même unité selon le modèle :
- Gemini et GPT-5.5 : coût au token, élastique. À 1 M tokens d’input + 100 K output / mois, on est sur ~120 $ Gemini vs ~270 $ GPT-5.5.
- Llama 4 : coût initial GPU (1 H100 ≈ 30-40 K $ d’achat ou ~3 $/h en location cloud), coût marginal 0 au token, mais coût opérationnel d’ops (monitoring, mise à jour, sécurité). Rentable à partir de 50-100 M tokens / mois sur l’API.
- Régional EU : Gemini via Vertex AI EU, GPT-5.5 avec data residency (+10 %), Llama 4 100 % chez vous.
Limites et angles morts à connaître
- Pas tous les benchmarks sont auto-comparables : un score ARC-AGI-2 mesuré par Google sur Gemini ≠ score Maverick mesuré par Meta sur le même benchmark, en absence de protocoles cross-évaluation tiers.
- Knowledge cutoff : Gemini 3.1 Pro n’a pas de cutoff publié sur la model card lue (à vérifier sur la doc API), GPT-5.5 = 1er déc. 2025, Llama 4 cutoff non publié.
- Llama 4 Behemoth (le top de la gamme Meta) n’est pas encore sorti à fin avril 2026 — il pourrait redistribuer les cartes sur la frontière qualité.
- MCP côté Gemini : pas de support natif documenté à ce jour (vs GPT-5.5 et Claude). Si MCP est dans votre stack, c’est un frein structurel pour Gemini.
- Gemini 3.1 Pro est en GA depuis le 19/02/2026 selon la model card DeepMind, distribué via Gemini App, Vertex AI, Google AI Studio et Gemini Enterprise — exploitable en production immédiatement.
FAQ
Pourquoi exclure Anthropic de cette comparaison ?
Cet article cible explicitement les PME qui arbitrent une stack non-Anthropic, soit pour des raisons de souveraineté (Anthropic = US, Llama 4 hébergeable EU), de coût (Sonnet 4.6 ≠ Llama auto-hébergé), ou de complétude multimodale (audio/vidéo native chez Gemini, pas chez Claude). Pour le panorama complet incluant Claude, voir Mistral Large 3 vs Claude Sonnet 4.6.
Llama 4 Maverick est-il vraiment open-source au sens Apache ?
Non. Maverick est sous Llama Community License, qui autorise l’usage commercial mais avec des restrictions (notamment pour les grandes plateformes de plus de 700 M MAU, qui doivent demander une licence séparée). Pour une PME standard < 700 M utilisateurs actifs, l’usage est libre — mais ce n’est pas Apache 2.0 strict comme Mistral Small 4.
Quel modèle a le meilleur français écrit ?
Sur le français écrit, les benchmarks publics convergent vers : Gemini 3.1 Pro et GPT-5.5 sont au coude-à-coude sur la rédaction longue formelle ; Llama 4 Maverick gère bien le français standard mais montre des limites sur l’argot et l’idiomatique récent. Pour une PME francophone, l’écart est ténu sur la rédaction marketing, plus visible sur la traduction littéraire ou juridique.
Le mode Deep Think de Gemini 3.1 Pro est-il facturé séparément ?
Le mode Deep Think utilise plus de tokens “thinking” (raisonnement interne), donc consomme plus à l’output dans la facturation token-par-token. Google ne publie pas (à fin avril 2026) un toggle tarifaire séparé Deep Think on/off — c’est l’API caller qui contrôle le thinking_level, et la facturation suit le volume effectif consommé.
Llama 4 Behemoth, c’est pour quand ?
Meta a annoncé Behemoth comme “still in training” lors de la sortie d’avril 2026, sans calendrier public. Les commentateurs spéculent sur fin 2026 ou début 2027. À ne pas confondre avec Maverick et Scout, déjà en production.