Gemini 3 a été annoncé par Google DeepMind en novembre 2025, suivi quelques semaines plus tard par GPT-5.2, déployé par OpenAI début décembre 2025. Deux sorties rapprochées, deux modèles de tout premier plan, et surtout deux choix technologiques très différents. Derrière les annonces quasi simultanées, ce ne sont pas des effets de manche qui s’opposent, mais des architectures, des priorités d’ingénierie et des compromis techniques qui méritent d’être décortiqués sérieusement — surtout quand on raisonne en intégration produit et en dette technique.
On pose le cadre tout de suite : non, il n’existe pas de classement officiel et définitif qui dirait “GPT-5.2 est meilleur que Gemini 3” ou l’inverse.
En revanche, il existe des signaux techniques solides, issus de benchmarks publics, de model cards, et de retours d’ingénieurs terrain. Et là, on peut parler sérieusement.
Benchmarks : ce qui est démontré, pas ce qui est suggéré
Sur les benchmarks 2025 réellement exploitables (MMLU, ARC-AGI, SWE-Bench, GPQA, MMMU), on observe un schéma clair :
– GPT-5.2 surperforme de façon mesurable sur :
• le raisonnement abstrait non vu à l’entraînement (ARC-AGI)
• la programmation complexe et le debug multi-fichiers (SWE-Bench)
• la récupération fiable d’informations dans des contextes longs mais structurés
– Gemini 3 garde un avantage net sur :
• les tâches multimodales natives (image + vidéo + texte dans un même flux)
• l’ingestion brute de très grands contextes (jusqu’à ~1M tokens)
• certains scénarios de planification longue avec outils Google intégrés
👉 Traduction technique : les écarts viennent plus de l’architecture que de la “puissance brute”.
Stabilité et prédictibilité
Côté retours terrain :
– GPT-5.2 est perçu comme plus prévisible sur des tâches répétées :
mêmes instructions → mêmes structures de réponse → moins de dérives en chaîne.
C’est cohérent avec :
• son architecture dense
• son raisonnement séquentiel explicite
• son orchestration d’outils très contrôlable via API
– Gemini 3 est plus variable selon :
• la taille du contexte
• le mélange des modalités
• le degré d’autonomie laissé au modèle
Ce n’est pas un défaut : c’est le prix d’un modèle nativement multimodal et MoE (mixture-of-experts), qui arbitre dynamiquement quels sous-réseaux s’activent.
👉 En clair :
GPT-5.2 = comportement plus déterministe
Gemini 3 = comportement plus adaptatif
Raisonnement “profond”
Dire que “Gemini 3 est meilleur en raisonnement profond” est trop vague.
Ce qui est factuellement vrai :
– Gemini 3 excelle sur des chaînes de raisonnement longues multimodales, surtout quand elles incluent images, vidéo ou navigation outillée.
– GPT-5.2 excelle sur le raisonnement abstrait textuel, les problèmes ouverts, les déductions logiques sans béquilles externes.
👉 Ce n’est pas le même “profond”.
L’un est large et multimodal, l’autre est étroit mais très précis.
Architecture : la vraie clé de lecture
C’est là que la comparaison devient intéressante pour un CTO :
GPT-5.2
– modèle dense
– raisonnement explicite
– multimodalité orchestrée (pas native)
– très fort en appels d’outils fiables
– facile à intégrer dans des stacks hétérogènes (cloud-agnostique)
Gemini 3
– modèle multimodal unifié
– architecture MoE
– fenêtre de contexte massive
– intégration profonde Google Cloud / Workspace
– excellent pour agents autonomes riches en signaux
👉 Autrement dit :
GPT-5.2 est pensé comme un moteur de raisonnement contrôlable
Gemini 3 comme un cerveau multimodal intégré à un écosystème
Les résultats disponibles montrent donc plutôt une spécialisation technique : GPT-5.2 se distingue par la stabilité de son raisonnement textuel et ses performances en programmation et logique abstraite, tandis que Gemini 3 excelle dans les scénarios multimodaux complexes et l’ingestion de très grands contextes.
Le choix entre les deux relève avant tout d’un choix d’architecture et d’écosystème, plus que d’un classement de performance brute.
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