Le Gemini qui succède au Gemini 4 Carbon : une fuite, aucune spécification et une cadence de 28 jours

Juste après 02:00 UTC le 29 octobre — le soir du 28 octobre en Californie, le jour où Google a annoncé son nouveau modèle de pointe — le compte @kimmonismus a publié une phrase sans rien d’autre à l’appui que cette phrase : « ils ont un autre modèle Gemini non publié qui est encore meilleur que Carbon. » Aucun nom de code, aucun benchmark, aucune date, aucune capture d’écran, aucune seconde source. La seule proposition vérifiable dans ce même post est la partie que tout le monde savait déjà : Gemini 4 Carbon avait pris la première place de l’Artificial Analysis Intelligence Index v5.0 ce jour-là, avec un score de 59. Et le modèle sur lequel Carbon est construit, Gemini 4 Argon, avait été annoncé vingt-huit jours plus tôt et avait atteint la disponibilité générale il y a quinze jours.

Il s’agit donc d’un article de type « ce que nous savons à ce stade » sur un modèle qui n’a ni nom, ni score, ni date — et la façon honnête de l’écrire consiste à distinguer trois types de preuves. Ce que Google a publié, c’est un article de blog, un prix et un plan d’accès. Ce que des mesures indépendantes ajoutent, c’est une position au classement et un coût par tâche. Ce que l’article affirme, c’est qu’il existe quelque chose de plus rapide au sein du laboratoire. Seuls les deux premiers peuvent être vérifiés, et seul le troisième constitue une nouveauté pour quiconque n’a pas suivi la cadence.

La revendication, et ce qu’elle contient réellement

Le post compte quatre propositions et une seule d’entre elles est une affirmation sur un futur modèle. Il dit, dans l’ordre : un autre Gemini non dévoilé existe ; il est meilleur que Carbon ; Carbon est numéro un sur l’Artificial Analysis Index ; et cela ressemble à une étape significative vers l’auto-amélioration récursive. La troisième proposition est vérifiable et vraie. Les deux premières ne sont pas attribuées. La quatrième est une interprétation, et c’est la partie que la direction de Google elle-même a été la plus prudente à nuancer — plus de détails ci-dessous.

Ce que la publication ne contient pas compte autant que ce qu’elle contient. Il n’y a pas de nom de code interne, ce qui est inhabituel pour cette histoire en particulier : la fuite Carbon qui a précédé le lancement en comportait un, ainsi qu’un nom de plateforme et une poignée de citations d’employés. Il n’y a aucun artefact du type qui a accompagné chaque fuite crédible de Gemini cette année — une pull request de framework, une entrée de registre de modèles, un alias d’arène, un Helm chart. Il n’y a ni date, ni taille, ni liste de modalités, ni indication permettant de savoir si l’affirmation vient d’une personne au sein de Google, d’un partenaire ou d’une inférence à partir du lancement lui-même. Les réponses sous la publication sont des plaisanteries, dont une qui dit « Gemini [masqué] n’est pas encore là, cela dit », ce qui est le juste degré de confiance à tirer de ce fil.

Il vaut également la peine de dater précisément le « aujourd’hui », car c’est le seul horodatage de l’histoire qui puisse être fixé avec certitude. La publication a été mise en ligne à 02:06 UTC le 29 octobre. À Mountain View, cela correspond à 19:06 le 28 octobre — le jour même où Google a publié l’annonce Carbon et le jour même où Artificial Analysis a publié son article classant Carbon en première position. L’affirmation sur le classement n’est pas un scoop ; c’est le lancement, reformulé après dîner.

Ce que Google a publié le 28 octobre, et ce qu’il n’a pas publié

Le document principal est court et d’une précision inhabituelle concernant l’accès. Koray Kavukcuoglu, vice-président senior de Google DeepMind et architecte en chef de l’IA, a publié « Gemini 4 Carbon : notre prochain modèle de frontière » sur blog.google le 28 octobre 2026. Il y décrit Carbon comme « notre modèle le plus puissant, doté de capacités de cybersécurité et à long horizon à la pointe de la technologie », indique qu’il est construit sur Gemini 4 Argon, qui « a été lancé il y a deux semaines », et déclare que Carbon « se classe n° 1 sur la v5.0 récemment mise à jour de l’Artificial Analysis Intelligence Index, avec un score de 59 ».

Le paragraphe consacré à l’accès est celui qu’il faut lire deux fois. Google dit qu’il rendra Carbon disponible « à un sous-ensemble de cyberdéfenseurs » à partir de cette semaine-là, puis « ouvrira progressivement l’accès à d’autres partenaires de confiance via notre Fairwind Program », et seulement ensuite le proposera « aux développeurs, aux entreprises et aux consommateurs via nos surfaces produit dès que possible ». C’est une séquence qui ne contient aucune date au-delà de la première étape. Au 30 octobre, il n’existe toujours aucun identifiant public de modèle, aucun point de terminaison et aucun moyen d’appeler Carbon via une API — ce qui correspondait aussi à l’état du modèle au moment où l’article ci-dessus a été rédigé.

Ce que l’article ne contient pas, c’est une spécification. Aucun nombre de paramètres, aucune description de l’architecture, aucune fenêtre de contexte, aucun rapport technique, et aucune mention d’un modèle plus récent que Carbon. L’interprétation d’Ars Technica, rapportée en même temps que le lancement, est que Carbon pourrait être une mise à niveau post-entraînement d’Argon plutôt qu’une nouvelle architecture ; Google ne se prononce ni dans un sens ni dans l’autre. L’absence d’un successeur ne prouve pas qu’il n’y en a pas — les entreprises ne pré-annoncent pas le prochain checkpoint dans l’article de lancement du modèle actuel — mais cela signifie que la seule déclaration de première main dans cette histoire concerne Carbon.

Ce que la mesure indépendante apporte

Artificial Analysis est ce qui se rapproche le plus d’un arbitre neutre dans cette histoire, avec la réserve habituelle qu’il mène ses propres évaluations plutôt que de rejouer le tableau fournisseur de qui que ce soit. Son compte rendu du 28 octobre place Gemini 4 Carbon à 59 sur l’Intelligence Index v5.0, premier des modèles qu’il suit, devant Claude Opus 5.5 à 58 et GPT-6 Astra à 57. Il note que Carbon arrive en tête de quatre des neuf évaluations constitutives — HLE-Diamond, Terminal-Bench-Science, AA-Omniscience et AutomationBench-AA — ce qui est une affirmation plus restrictive que « meilleur modèle », et plus utile.

C’est dans ce même article que le récit de lancement trouve son contrepoids. Carbon est deuxième, et non premier, sur le Coding Agent Index, avec 59, contre Claude Opus 5.5 avec Claude Code à 62. Il est deuxième sur Terminal-Bench 4.0 et deuxième sur FrontierCode v1.1. Sur AA-Briefcase, l’Elo du travail intellectuel, il atteint 1609 et reste derrière Grok 4.7, Muse Wonder et Kimi K3.1 Pro. Son coût mesuré est de 7,76 $ par tâche de l’Intelligence Index, soit environ 23 % de moins que les 10,04 $ d’Opus 5.5 — un gain d’efficacité que la présentation « numéro un » occulte.

Un point méthodologique doit accompagner chaque chiffre de cet article. Artificial Analysis a refondu l’Index en v5.0 le 27 octobre, remplaçant 60 % du composite par des ensembles de tests privés ou non divulgués et en changeant plusieurs évaluations constitutives. Les scores antérieurs à cette refonte ne sont pas sur la même échelle : les 59 de Carbon ne peuvent donc pas être soustraits d’un chiffre plus ancien d’Argon, et tout article qui vous présente un gain de neuf points à travers la refonte compare deux règles différentes. Les chiffres v5.0 de cet article sont tous issus de l’exécution post-refonte.

Et le détail qui compte le plus pour cet article : l’analyse d’Artificial Analysis mentionne exactement deux modèles Gemini, Carbon et Argon. Il n’y a aucune ligne anonyme au-dessus de Carbon, aucune entrée « Gemini preview », rien d’anonyme à 60 ou au-dessus. Si un modèle plus puissant était déjà mesuré quelque part publiquement, c’est le premier endroit où il ferait surface.

Pourquoi un checkpoint plus récent en laboratoire est plausible

L’affirmation n’est pas invraisemblable, et la raison en est arithmétique plutôt qu’une connaissance interne. Gemini 4 Argon a été annoncé le 30 septembre et a atteint sa disponibilité générale le 13 octobre. Carbon a été annoncé le 28 octobre — vingt-huit jours après l’annonce d’Argon et quinze jours après sa GA. Le propre article de Google place cet écart au centre : Carbon « illustre le rythme auquel nous repoussons la frontière vers l’avant. » Sundar Pichai a décrit les sorties, dans son propre post sur X, comme un rythme de publications périodiques de modèles plutôt que des lancements générationnels ponctuels.

Les reportages du début octobre éclairent les rouages derrière ce rythme. L’article de Business Insider du 9 octobre, fondé sur des documents internes et des messages d’employés, citait une série de jalons — Argon, Barium, Carbon — et rapportait que « Barium-B » était la version interne diffusée publiquement sous le nom d’Argon. Carbon était testé sur la plateforme de codage interne de Google, Jetski, où un employé a écrit que, pour le codage, il « donne l’impression d’être Opus 5.5 » et un autre que « Carbon est vraiment bon ». Une troisième note interne utilisait l’étiquette « Next » que l’entreprise réserve aux mises à jour de Gemini : « Le nouveau modèle Gemini pro next est plutôt sympa. » Google a refusé de commenter.

Ce compte rendu constitue le soutien structurel le plus solide dont dispose l'article du 29 octobre, et il vaut la peine d'être précis sur ce qu'il soutient. Il établit que Google faisait tourner plusieurs checkpoints en parallèle et les livrait à intervalles rapprochés, ce qui est exactement le régime dans lequel un checkpoint plus récent et meilleur existe avant d'être annoncé. Il n'établit pas qu'un tel checkpoint existe aujourd'hui, ni que quiconque en dehors de l'entreprise l'ait vu, ni qu'il soit meilleur que Carbon plutôt que simplement différent. Une cadence rapide rend l'affirmation probable ; elle ne la rend pas sourcée.

Les noms qui circulent sont des inventions, et le tableau périodique explique pourquoi

Cherchez le successeur et vous le trouverez nommé. Vous verrez « Gemini 5 », généralement associé à l’affirmation de dix billions de paramètres, à une date de 2027 et à du matériel TPU V8. Vous verrez « Krypton », et parfois « Dysprosium », dérivés des noms de code à thème élémentaire de la gamme Gemini 4. Aucun de ces noms n’est apparu dans un document Google, un billet de blog, une fiche d’API ou une déclaration de dirigeant. Google n’a jamais utilisé publiquement « Gemini 5 » ; la couverture médiatique qui le présente comme un produit connu relève d’une extrapolation à partir d’un schéma de dénomination.

Le motif lui-même est plus ténu qu’il n’y paraît. L’argon est l’élément 18, le baryum est l’élément 56, le carbone est l’élément 6. Ce n’est pas une séquence, et ce n’est ni un compte à rebours ni une feuille de route — ce sont trois éléments choisis pour des raisons que personne à l’extérieur de l’entreprise ne connaît. Le contre-exemple le plus probant est Barium-B, un nom interne devenu Argon, un nom public totalement différent. Il a déjà été démontré que les noms de code de ce programme se dissocient des noms de produits, ce qui signifie que même une véritable fuite d’un nom de code ne vous dirait pas quel nom portera le modèle lors de sa sortie — et un nom de code deviné ne vous apprend absolument rien.

Il existe un précédent de la manière dont ces suppositions tournent mal, et il est récent. Le 21 octobre, une argumentation largement diffusée affirmait que l’alias gemini-4-argon avait discrètement commencé à servir les poids de Carbon, déduit du comportement de l’arène plutôt que d’un quelconque changement publié. Cela n’a jamais été confirmé, et le lancement sept jours plus tard décrivait Carbon comme un modèle distinct avec son propre nom et sa propre annonce. L’inférence à partir du comportement a déjà produit une réponse confiante et erronée une fois ce mois-ci.

« RSI » est le mot le plus faible de la publication.

La moitié de l’affirmation relative à l’auto-amélioration récursive a une origine traçable, et il s’agit d’une boutade. Lorsque l’article de Business Insider du 9 octobre a été publié, Vedant Misra — un chercheur de Google DeepMind — a répondu sur X avec la phrase « Have you heard of recursive self improvement », sans point d’interrogation. C’est la graine à partir de laquelle ce cadrage s’est développé, et c’est une plaisanterie sur le reportage, non une révélation sur la boucle d’entraînement.

La direction de Google en a dit davantage depuis, et cela va dans l’autre sens. Sergey Brin a déclaré début octobre que Google « commençait à monter sur ce tapis roulant du RSI », et que « nos chercheurs et le modèle travaillent main dans la main pour produire la prochaine version du modèle ». Sundar Pichai, dans le Big Technology Podcast la semaine précédant le lancement de Carbon, a été plus prudent : « Nous sommes assez loin de l’état final du RSI. La bonne façon de le décrire, c’est : il y a des boucles de RSI aux côtés des chercheurs en IA dans divers aspects du développement de modèles. Je dirais qu’on a presque des agents qui aident les chercheurs en IA, d’une certaine manière automatisée, à travailler ensemble pour construire ces modèles. » Il s’attendait à ce que ce continuum continue de s’améliorer au fil de l’année prochaine.

Le propre billet de lancement de Google utilise la même formulation prudente : « Nos chercheurs et nos modèles travaillent main dans la main pour faire progresser les capacités plus rapidement. » Cette phrase est une description de l’outillage — des agents qui assistent les personnes qui construisent des modèles — et c’est la déclaration du fournisseur la plus proche de l’affirmation de RSI. Ce n’est pas une déclaration selon laquelle un modèle aurait conçu son successeur, et personne chez Google n’a fait une telle déclaration.

La distinction mérite un paragraphe à elle seule, car c’est la différence entre une histoire de rythme et une histoire de capacité. Un rapport de Gladstone AI cité dans le même article de Business Insider a révélé que la plupart des chercheurs interrogés chez Anthropic et DeepMind s’attendent à des RSI dans un délai de trois à douze mois. Une enquête sur les attentes n’est pas un résultat. Ce qui est observable, c’est l’intervalle : 28 jours entre l’annonce d’Argon et celle de Carbon, et un nouveau modèle en tête d’un index indépendant au terme de cet intervalle. C’est une cadence rapide. Que ce soient des humains ou des modèles qui aient effectué les itérations, c’est précisément le point qu’aucun observateur extérieur ne peut vérifier, et une seule publication qui l’affirme ne comble pas l’écart.

Ce qu’il faudrait surpasser pour être « meilleur que Carbon »

Si l’affirmation est réelle, elle a un tableau de scores à franchir, et chacune de ses lignes est publiée. C’est la partie utile de l’histoire, même si le modèle reste sans nom : cela fait passer « meilleur » du statut d’adjectif à celui d’un ensemble de seuils.

• Intelligence Index v5.0 — Gemini 4 Carbon 59, premier au classement général ; un successeur devrait obtenir 60 ou plus sur la même grille d’évaluation postérieure au 27 octobre, et non sur l’ancienne.

• Les quatre évaluations dans lesquelles Carbon est déjà en tête — HLE-Diamond, Terminal-Bench-Science, AA-Omniscience et AutomationBench-AA ; un checkpoint plus récent qui gagne un point au global tout en perdant l'une de ces évaluations est un modèle différent, pas un modèle strictement meilleur.

• Coding Agent Index — Carbon 59, deuxième derrière Claude Opus 5.5 à 62, donc « meilleur en codage » signifie dépasser 62, pas dépasser Carbon.

• Les propres chiffres de cybersécurité de Google, exécutés sans garde-fous — SEC-bench Pro 88,2 %, ExploitGym 54,8 %, CWE-bench 71,0 % ; ils sont rapportés par le fournisseur, non reproduits par un tiers quelconque, et ce sont les chiffres face auxquels un successeur serait commercialisé.

• Prix — 2 $ par million de tokens d’entrée et 10 $ par million de tokens de sortie pendant la période de lancement, passant ensuite à 4 $ et 20 $, avec 95 % de réduction sur l’entrée mise en cache ; un successeur vendu plus cher n’est pas automatiquement le meilleur achat, et un modèle vendu moins cher compterait davantage qu’un point sur l’Index.

• Accès — la même porte d'accès. Carbon est aujourd'hui réservé à Fairwind ; un modèle plus puissant derrière une porte d'accès plus restrictive ne change rien qu'un développeur puisse exploiter.

Ce que vous pouvez réellement appeler aujourd'hui

Carbon n’est pas invoquable. Argon l’est. Gemini 4 Argon est disponible en général depuis le 13 octobre sous le nom gemini-4-argon, au même palier introductif — 2 $ par million de jetons en entrée, 10 $ par million en sortie — et c’est le seul palier Gemini 4 doté d’un point de terminaison public. Si le choix qui se présente à vous est « attendre le modèle sans nom » ou « livrer en s’appuyant sur quelque chose qui répond aujourd’hui », la seconde option dispose d’une chaîne de modèle, d’un prix et d’un historique de deux semaines ; la première dispose d’un article.

Ni Carbon ni Argon ne figurent au catalogue d’OrcaRouter en date du 30 octobre — nous avons vérifié, et il n’existe aucune entrée google/gemini-4-* vers laquelle router, donc rien ici ne doit être interprété comme une offre de servir l’un ou l’autre. Ce que le catalogue propose bien de la part de Google, c’est la gamme 3.x, dont google/gemini-3.8-flash, qui constitue le minimum pratique pour les travaux nécessitant aujourd’hui un modèle Google. Vous pouvez voir les modèles que nous routons dans le catalogue, et ce qui compte ici relève du calendrier plutôt que d’une préférence : lorsque Google ouvrira Carbon — ou quel que soit le nom du prochain checkpoint — il arrivera comme un identifiant supplémentaire derrière une clé que vous détentez déjà, facturé au tarif catalogue avec 0 % de marge répercutée, aux côtés d’une chaîne de bascule qui maintient le modèle en place en service si le nouveau palier s’avère plus lent ou limité en débit le jour venu. Tester un modèle non annoncé est une décision de routage ; parier un chemin de production sur un tel modèle ne l’est pas.

Qu’est-ce qui pourrait faire passer ceci d’une publication à un fait ?

Cinq éléments sont vérifiables, et quatre d’entre eux sont gratuits. Une ligne au-dessus de Carbon dans l’Artificial Analysis Intelligence Index, selon la même grille d’évaluation v5.0. Une entrée Gemini anonyme sur LMArena, qui est le moyen par lequel Carbon lui-même a d’abord produit des sorties publiques avant son lancement. Un nouvel identifiant dans la liste des modèles de l’API Gemini de Google, qui fait la différence entre un checkpoint et un produit. Une annonce d’extension Fairwind sur le blog de Google, qui est le mécanisme par lequel tout modèle Gemini 4 à accès restreint est parvenu aux développeurs jusqu’à présent. Et une seconde publication indépendante, avec ses propres sources plutôt qu’une paraphrase du même billet.

Tant qu’au moins l’un de ces éléments n’est pas apparu, le résumé honnête est celui que les faits étayent : Google a livré un modèle de pointe le 28 octobre, premier d’un classement indépendant et deuxième de celui consacré aux agents de codage, en a limité l’accès aux défenseurs cyber, l’a proposé à un tarif d’introduction de 2 $/10 $, et a décrit un rythme de publications périodiques qui rend probable un nouveau jalon. Un seul message affirme que ce prochain jalon est meilleur. La cadence est l’élément sur lequel vous pouvez planifier ; la comparaison est celui sur lequel vous ne pouvez pas, car le modèle qu’elle décrit n’a ni nom, ni score, ni date — et dans un marché où le modèle appelable est toujours celui qui détermine votre facture, un successeur sans nom n’est pas une raison de retarder quoi que ce soit.