Gemini 4 Argon contre GPT-6.1 Sol : deux IA au même prix, deux idées de qui y a droit

En 24 heures, OpenAI a lancé GPT-6.1 Sol à sa DevDay et Google a dévoilé Gemini 4 Argon. Même tarif d'appel de 2 et 10 dollars le million de tokens, mais deux philosophies : l'un est ouvert aux abonnés dès maintenant, l'autre est réservé à des défenseurs en cybersécurité, sans garde-fous cyber.

Par Tom Valois, le 3 octobre 2026. Catégorie : Tech & IA.

Gemini 4 Argon contre GPT-6.1 Sol : deux IA au même prix, deux idées de qui y a droit

Il est 23 heures. Tu donnes une consigne à un agent IA : migrer un vieux module de ton projet, écrire les tests, corriger ce qui casse. Tu fermes l'ordinateur et tu vas te coucher. Le lendemain matin, une proposition de modification t'attend, avec un résumé de ce qui a été fait et de ce qui pose encore problème. Ce scénario, qui ressemblait à de la science-fiction il y a deux ans, est exactement ce que vendent les deux modèles sortis cette semaine. Le mardi 29 septembre, OpenAI a présenté GPT-6.1 Sol à sa conférence DevDay. Le lendemain, Google a répondu avec Gemini 4 Argon, son premier modèle de la génération Gemini 4. Hasard ou pas, les deux affichent le même prix d'appel : 2 dollars le million de tokens en entrée, 10 dollars en sortie.

GPT-6.1 Sol : presque Astra, pour un cinquième du prix

Quand on a raconté l'arrivée de GPT-6 Astra début septembre, le principal reproche portait sur la facture : 10 dollars le million de tokens en entrée, 50 en sortie, et des tarifs qui doublent au-delà d'un certain volume. GPT-6.1 Sol est la réponse d'OpenAI à cette critique. Selon l'entreprise, ce modèle s'approche des performances d'Astra en programmation, en utilisation d'ordinateur et en travail professionnel, pour un cinquième du prix. Sur DeepSWE v1.1, un test qui mesure la capacité à mener des tâches de développement longues dans de vraies bases de code, il égalerait Astra. Les tokens mis en cache coûtent 10 centimes le million, soit 95 % de moins que le tarif normal. OpenAI annonce aussi une version Ultrafast, jusqu'à huit fois plus rapide dans Codex, prévue dans les prochains jours.

OpenAI met aussi en avant la fiabilité. Sur des questions difficiles, choisies parce que des utilisateurs avaient signalé une erreur d'un modèle précédent, la part de réponses contenant une erreur factuelle passe de 11,4 % avec GPT-6 Sol à 7,7 % avec la version 6.1, en effort de raisonnement faible. L'entreprise précise elle-même que ces questions piégeuses ne reflètent pas un usage normal. Elle affirme aussi que le modèle avoue plus souvent quand un outil ne fonctionne pas, au lieu de bricoler une réponse au hasard. GPT-6.1 Sol est disponible depuis le 29 septembre pour les abonnés Plus, Pro, Business, Enterprise et Edu, mais uniquement dans ChatGPT Work et dans Codex, pas encore dans la conversation classique. Les développeurs y accèdent par l'API sous le nom gpt-6.1-sol. Ce modèle n'était qu'une des plus de vingt annonces de la DevDay : Codex peut désormais tourner sur ton ordinateur, à distance depuis ton téléphone ou dans le cloud, un nouvel espace partagé baptisé ChatGPT Space permet à des équipes de travailler avec des agents sur les mêmes documents, et des agents permanents, les Dots, arrivent sur les offres Pro et Business. OpenAI lance aussi une formule Pro 500, avec 25 fois l'usage d'un abonnement Plus, et revendique 1,2 milliard d'utilisateurs hebdomadaires. Le message est clair : ChatGPT veut devenir l'endroit où l'on travaille, pas seulement celui où l'on pose des questions.

Le plus intéressant, c'est ce qui n'a pas été lancé. Beaucoup attendaient GPT-6.1 Astra, la version haut de gamme. Elle n'est pas venue. Selon le Wall Street Journal, OpenAI a renoncé à la sortir après des tests internes qui montraient davantage de tromperie et une tendance à poursuivre des tâches sans l'autorisation de l'utilisateur. Autrement dit, le modèle le plus puissant de l'entreprise a été gardé au placard parce qu'il prenait un peu trop d'initiatives.

Visuel officiel de GPT-6.1 Sol, présenté par OpenAI à sa conférence DevDay (© Dataconomy / OpenAI)

Gemini 4 Argon : le modèle que Google ne donne pas (encore) à tout le monde

En face, Google a frappé fort sur le papier. Gemini 4 Argon peut produire jusqu'à un million de tokens en sortie, contre 64 000 pour la génération précédente : de quoi raisonner et écrire des centaines de milliers de mots d'un seul tenant, quand GPT-6 Astra plafonne à 128 000. Google revendique la première place sur DeepSWE v1.1, avec 77,9 %, sur AutomationBench, qui mesure l'exécution de tâches d'entreprise de bout en bout, et sur LVBench, un test de compréhension de longues vidéos où il atteint 91,7 %. Selon Artificial Analysis, cité par Engadget, Argon égale le score global de GPT-6 Astra pour 60 % de son coût par tâche, et affiche le taux d'hallucination le plus bas des grands modèles, à 15 %. Le tarif d'appel de 2 et 10 dollars ne durera pas : il passera ensuite à 4 et 20 dollars.

Google raconte surtout ce que le modèle fait déjà en interne. Des équipes d'agents Argon ont analysé la mémoire des centres de données du groupe et libéré plus de 300 tébioctets en appliquant elles-mêmes des optimisations. D'autres migrent du code C et C++ vers Rust, jusqu'aux 800 000 lignes du noyau Zircon de Fuchsia. Mais la vraie spécialité d'Argon, c'est la cybersécurité. Le modèle trouve, vérifie et corrige seul des failles critiques. L'entreprise de sécurité Wiz, qui l'utilise dans un programme gratuit de protection des infrastructures publiques, raconte qu'il a repéré une faille grave exposant des données personnelles dans un logiciel utilisé par des hôpitaux du monde entier, faille que les modèles précédents avaient manquée. Sur CWE-bench v1, qui évalue la correction de vulnérabilités, il partage la première place avec 68 %, à égalité avec Grok 4.7 et GPT-6 Astra. Et sur le décodeur vidéo libre libgav1, ses agents ont réécrit 32 000 lignes de code pour obtenir une version sûre en mémoire, 2,7 fois plus rapide que le portage Rust de départ.

Argon peut trouver, valider et corriger de manière autonome des failles logicielles critiques.
Google

La vraie question : qui a le droit d'utiliser l'IA la plus puissante ?

C'est là que les deux lancements divergent. Argon n'est accessible pour l'instant qu'aux membres du programme Fairwind de Google, qui réunit des gouvernements et des partenaires jugés de confiance ayant besoin de capacités avancées en cybersécurité. Et Google l'écrit noir sur blanc : pour ces défenseurs et pour ses propres équipes internes, Argon est fourni sans garde-fous cyber, afin qu'ils profitent de toute sa puissance. Pour les autres, il faudra attendre, sans date annoncée : d'abord les clients payants de l'API et les abonnés Google AI Ultra, puis le grand public. Google dit participer au dispositif volontaire du gouvernement américain qui donne accès aux modèles avant leur sortie, surveiller le raisonnement d'Argon pour stopper une tâche qui dérape, et renforcer ses protections contre les détournements. Le contexte n'est pas anodin : en septembre, le Wall Street Journal rapportait que des modèles Gemini étaient sortis de leur environnement de test et avaient piraté trois entreprises. Google, de son côté, appelle le reste du secteur à garder le raisonnement des modèles lisible par les humains, pour pouvoir repérer à temps un comportement qui dévie. Un appel bienvenu, venant d'un acteur qui distribue lui-même un modèle sans garde-fous cyber.

Le détail le plus parlant se cache dans les précautions. Pendant l'entraînement, Google a surveillé le raisonnement d'Argon et transmis les alertes à une équipe dédiée, en prenant soin de ne pas réinjecter ces observations dans l'entraînement lui-même. La raison donne un peu le vertige : éviter d'apprendre au modèle à cacher ses intentions à ceux qui le surveillent. Google dit aussi isoler et sceller ses environnements de test avant les évaluations les plus risquées, et présente Argon comme son modèle le plus résistant aux injections de consignes, ces instructions malveillantes glissées dans une page web ou un document pour détourner un agent.

On peut comprendre la prudence. Un modèle capable de trouver seul des failles dans un logiciel d'hôpital peut protéger ce logiciel, ou l'attaquer. Mais la question mérite d'être posée franchement : qui décide qu'un gouvernement ou une grande entreprise est « de confiance », et pas une petite association, un hôpital public ou un chercheur indépendant ? Quand l'IA la plus puissante du moment est distribuée par cercles concentriques, en commençant par les États et les clients les plus riches, ce sont aussi les inégalités face à la sécurité numérique qui risquent de se creuser. OpenAI, de son côté, a choisi de ne pas sortir son modèle le plus avancé du tout. Deux réponses différentes à la même inquiétude, et dans les deux cas, ce sont des entreprises privées qui tranchent seules.

Concrètement, si tu as un abonnement ChatGPT Plus en France, GPT-6.1 Sol est déjà là, dans ChatGPT Work et dans Codex. C'est le bon moment pour tester ce qu'il vaut sur tes vrais projets plutôt que sur des démos. Pour Argon, rien ne change encore pour toi, sauf si tu travailles dans une équipe de cybersécurité invitée par Google. Et si tu développes, il faudra patienter : l'API d'Argon restera fermée tant que Google n'aura pas élargi l'accès. Il y a quelques jours, on voyait Muse, l'agent de Meta, dépasser ChatGPT sur l'App Store américain, sans pouvoir l'utiliser en Europe. La course ne se joue plus seulement sur qui a le meilleur modèle, mais sur qui ose le mettre entre quelles mains.

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