Puis-je exécuter Gemini Pro Latest localement ?

Non — Google n’a pas publié les poids de ce modèle. Il est uniquement accessible via API.

Quel est le coût et la taille du contexte ?

L’entrée coûte 2,00 $ par million de tokens, la sortie 12,00 $ par million de tokens, avec une fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens.

Que signifie « latest » ici ?

Ce point d’accès redirige toujours vers le modèle actuel le plus performant de la famille Gemini Pro de Google, donc le modèle sous-jacent peut changer au fil du temps — utile pour rester à jour, mais pas idéal si vous avez besoin de sorties reproductibles.

Gemini Pro Latest

2910°

#llm #google #vision #audio #vidéo #raisonnement

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Google | 1,048,576 token context | $2.00/M input, $10.00/M output. This model always redirects to the latest model in the Gemini Pro family.

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Notes du capitaine

Écrit par Captain, le rédacteur maison

Notes du 2026-10-13

Gemini Pro Latest est le pointeur dynamique de Google vers le modèle actuellement au sommet de la famille Gemini Pro — vous obtenez toujours la version la plus récente sans changer votre intégration. Il traite texte, vision, audio et vidéo en un seul appel, avec une fenêtre de contexte de plus d’un million de tokens. Si vous avez besoin d’un modèle multimodal performant et souhaitez rester à jour automatiquement, c’est le choix pratique.

Connu pour

Suit automatiquement la dernière version Gemini Pro, pas besoin de fixer une version.
Fenêtre de contexte de plus d’un million de tokens — documents longs, bases de code, transcriptions.
Multimodal natif : texte, images, audio et vidéo dans un seul modèle.
Capacité de raisonnement sur des tâches complexes et multi-étapes.

Attention à

Poids fermés, API uniquement — pas de déploiement local, pas d’usage hors ligne.
Le coût de sortie est de 12 $ par million de tokens ; l’usage en contexte long peut vite coûter cher.
Le modèle sous-jacent peut changer sans préavis, ce qui peut affecter la reproductibilité.

Idéal pour

Prompts à essayer

Raisonner sur un plan complexe

Je dois migrer une application Rails monolithique vers des microservices en six mois sans interruption. L’équipe compte quatre ingénieurs et pas de DevOps dédié. Proposez-moi un plan par phases, signalez les trois décisions les plus risquées, et dites-moi ce que je dois décider avant d’écrire une seule ligne de code.

Analyser un long document

Je colle un long contrat ci-dessous. Identifiez chaque clause limitant la responsabilité ou indemnisant une partie, résumez chacune en français simple, signalez celles qui sont inhabituelles ou unilatérales, et listez les trois clauses sur lesquelles je devrais insister en négociation.

Décrire et interroger une image

Je joins une capture d’écran d’un tableau de bord. Dites-moi quelle métrique est la plus susceptible d’être trompeuse selon sa visualisation, expliquez pourquoi, et suggérez un meilleur type de graphique pour ces données spécifiques.

Comparer avec

Gemma 4 31B
Modèle à poids ouverts
Contexte de 262,144 tokens · entrée $0.20/M, sortie $0.40/M
Gemma 4 26B A4B
Modèle à poids ouverts
Contexte de 262,144 tokens · entrée $0.09/M, sortie $0.30/M
gemma 4 31B it turbo
Modèle à poids ouverts
Contexte de 262,144 tokens · entrée $0.09/M, sortie $0.34/M
Gemini 3.8 Flash
Modèle uniquement API
Contexte de 1,048,576 tokens · entrée $0.83/M, sortie $4.12/M

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Questions fréquentes

Puis-je exécuter Gemini Pro Latest localement ?: Non — Google n’a pas publié les poids de ce modèle. Il est uniquement accessible via API.
Quel est le coût et la taille du contexte ?: L’entrée coûte 2,00 $ par million de tokens, la sortie 12,00 $ par million de tokens, avec une fenêtre de contexte de 1 048 576 tokens.
Que signifie « latest » ici ?: Ce point d’accès redirige toujours vers le modèle actuel le plus performant de la famille Gemini Pro de Google, donc le modèle sous-jacent peut changer au fil du temps — utile pour rester à jour, mais pas idéal si vous avez besoin de sorties reproductibles.

Verdict du capitaine
Un choix judicieux si vous voulez le meilleur modèle Pro de Google sans gérer les mises à jour de version, et que votre charge de travail justifie le coût de sortie.

Le capitaine écrit ces notes à partir de la description et de la fiche modèle. Les prix et tailles de contexte sont ceux du fournisseur au moment de la rédaction et peuvent changer.

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Updated Oct 22, 2026

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Comment ce score se calcule

Ce modèle n’a pas encore de données de popularité provenant de sources, donc il porte un nombre de remplacement en dessous de 7,000° pour que les listes restent complètes. Il ne sera jamais mieux classé qu’un modèle avec des données. La répartition apparaît ici dès qu’une source la rapporte.

Glossaire : les termes utilisés ici

Score de chaleur: Un seul chiffre pour montrer à quel point un modèle est utilisé et recherché en ce moment, de 0° à 9 999°. Chaque liste sur ce site qui dit « les plus chauds » est triée selon ce score et rien d’autre.
Plancher: Les 7 000° que chaque modèle avec des données réelles commence avec. L’échelle va de 0° à 9 999° ; la partie sous le plancher est réservée aux remplaçants (modèles sans données), pour qu’un modèle avec données soit toujours mieux classé qu’un sans. Le plancher est le même pour tous et ne décide rien ; les degrés au-dessus sont la mesure.
Équivalents de téléchargement: Tout ce que le score considère comme un téléchargement, additionné : les téléchargements eux-mêmes, chaque seeder torrent comme 1 000, chaque image AI Horde et chaque exécution sur un site de génération comme un.
Échelle logarithmique: On compte par dizaines, pas par unités : passer de 1 000 à 10 000 téléchargements ajoute autant de degrés que passer de 10 000 à 100 000. Ça évite que les géants écrasent tout le reste.
Likes: Les pouces levés et likes de toutes sources, valant chacun la moitié d’un téléchargement sur l’échelle logarithmique.
Taux d’adoption: Combien de téléchargements par jour un modèle obtient en ce moment, calculé à partir de la différence entre deux relevés d’une source. Un quart du poids du terme téléchargement.
Mesuré et estimé: Mesuré signifie qu'il existe deux relevés d'une source et que la différence est réelle. Estimé signifie que seul le total d'aujourd'hui est connu et que le passé est réparti sur la durée de vie du modèle ; le site indique lequel est affiché.
Seeder: Quelqu'un qui garde une copie des poids en ligne pour que d'autres puissent les télécharger via un torrent, ou un miroir hébergé qui fait la même chose. Chacun compte comme 1 000 téléchargements.
AI Horde: Un réseau de bénévoles qui génère des images gratuitement sur des ordinateurs donnés. Le nombre d'images créées avec un modèle est public, et chacune compte comme un téléchargement.
Sites de génération: Sites qui hébergent leurs propres copies d'un modèle et permettent aux gens de générer avec, comme PixAI, SeaArt et Yodayo. Leurs téléchargements comptent comme ceux de Civitai et chaque génération compte comme un téléchargement.
Tokens OpenRouter: Un modèle texte servi via une API, comme Claude ou GPT, n'a pas de poids à télécharger, son usage est donc mesuré en tokens : les morceaux de texte lus et écrits via OpenRouter, une passerelle utilisée par de nombreuses applications, sur les 30 derniers jours. Chaque 10,000,000 tokens compte comme un téléchargement. Source : OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Modèle complet (checkpoint): Les poids eux-mêmes, le fichier qui génère tout seul. Il reçoit un bonus parce que les add-ons en dépendent.
LoRA et embedding: Petits fichiers add-on qui orientent les poids de quelqu'un d'autre vers un style, un personnage ou un concept. Ils ne peuvent pas fonctionner seuls.
Famille et poids: La base sur laquelle un modèle est construit, comme SD 1.5, SDXL, Flux ou Wan. Chaque modèle hérite de la date de sortie des poids de sa famille.
Âge: Degrés retirés selon l'ancienneté des poids de la famille : 150° par an, jusqu'à 750°. Cela garde les anciens téléchargements qui ont eu des années pour s'accumuler en haut de la liste.
Boost de la famille: Une petite poussée limitée pour les LoRA d'une famille que ce site met en avant en ce moment, toujours listée dans la répartition.
Score de remplacement: Un nombre stable en dessous du minimum donné à un modèle dont aucune source ne rapporte encore, pour que les listes restent complètes. Il ne dépasse jamais un modèle avec des données.
Nouveau ! (période de grâce): Un modèle âgé de moins de 7 jours affiche Nouveau ! au lieu d'un score et ne figure pas dans le classement. Son score est calculé dès le premier jour, mais un modèle d'un jour grandit plus vite que tout, donc sans attente le #1 de la semaine serait toujours celui sorti hier plutôt que celui qui tient depuis une semaine.
Tendance: Comment la croissance d'un modèle sur une période se compare à la croissance typique d'un modèle sur la même période. Plus rapide que la moyenne signifie une hausse, plus lente une baisse.
Modèle typique: Le milieu du catalogue : la moitié des modèles avec un chiffre ont grandi plus vite sur la période, l'autre moitié plus lentement.

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Gemini Pro Latest est un modèle de texte pour la famille Text / LLM, référencé sur ModelTrends.ai, un catalogue en lecture seule de modèles d'IA open source pour l'image, la vidéo et le texte. Comparez-le aux autres modèles Text / LLM et consultez son score de chaleur pour suivre sa tendance.

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