Gemini 4 Hydrogen arrive dans GitHub Copilot : ce que vos équipes doivent régler avant le 14 décembre

Le 13 novembre 2026, GitHub a rendu Gemini 4 Hydrogen, le modèle rapide de la génération 4 de Google, disponible dans GitHub Copilot pour les plans Pro, Pro+, Max, Business et Enterprise. Le même jour, il a fixé au 14 décembre le retrait de Gemini 3.8 Flash, avec cinq autres modèles¹². Une équipe qui a figé un modèle dans ses agents a une vérification à faire, et la bascule a un coût : Hydrogen est facturé deux fois plus cher au token que le tarif promotionnel de 3.8 Flash³. Ce retrait ne vaut que pour Copilot : l'API Gemini continue de servir 3.8 Flash. Cet article s'adresse aux équipes qui administrent ou budgètent Copilot ; une application qui appelle Gemini directement n'a pas d'échéance au 14 décembre.

Ce que GitHub a ouvert le 13 novembre

GitHub présente Hydrogen comme « Google's latest Flash model », conçu pour le code agentique rapide, l'usage d'outils et les workflows en plusieurs étapes, avec un meilleur suivi des instructions que Gemini 3.8 Flash¹. Le modèle apparaît dans le sélecteur de VS Code, Visual Studio, des IDE JetBrains, de Xcode et d'Eclipse, dans Copilot CLI, le coding agent, l'application GitHub Copilot, github.com, GitHub Mobile (iOS et Android) et le Copilot SDK. Le déploiement est progressif : un développeur peut ne pas le voir tout de suite.

Pour Business et Enterprise, l'accès passe par la model policy des réglages de Copilot. Un nouveau modèle y est activé par défaut, sauf si un administrateur a coupé l'activation globale ou désactivé ce modèle précis¹. Le plan gratuit ne figure pas dans la liste, et au 15 novembre la documentation de GitHub ne compte pas Hydrogen parmi les modèles de la sélection automatique, où 3.8 Flash est le seul modèle Gemini⁴.

Gemini 4 Hydrogen, le modèle rapide de la génération 4

Google a présenté le modèle la veille, le 12 novembre, dans un billet de Koray Kavukcuoglu, SVP de Google DeepMind et Chief AI Architect de Google, qui en fait « our daily driver for agentic workflows »⁵. Le partage des rôles est explicite : Gemini 4 Carbon et Gemini 4 Argon traitent le raisonnement long sur les problèmes les plus durs ; Hydrogen exécute vite, seul ou comme moteur d'exécution à leurs côtés. La model card de Google DeepMind le dit « adapted from Gemini 4 Carbon »⁶. Le suivi de Carbon et de ses annonces est tenu dans notre article Gemini 4 Carbon.

Les mesures se lisent selon qui mesure :

• Mesure indépendante. Artificial Analysis donne à Hydrogen 51 points sur son Intelligence Index v5.0.1 au niveau de réflexion par défaut (high), 54 en xhigh. Argon obtient 50 en high : le modèle rapide passe devant le modèle frontier sorti un mois plus tôt⁷.
• Chiffres de Google. Des tâches terminées environ 2,5 fois plus vite qu'avec 3.8 Flash, et 57 % sur Terminal-Bench 4.1 contre 18,2 % pour 3.8 Flash⁵. La model card place Claude Sonnet 5.5 devant sur ce même test (63,9 %), et Hydrogen devant sur SWE-sweep, un banc où l'agent doit trouver et corriger seul le plus de bugs possible dans un dépôt réel : 13,5 %, contre 3,1 % pour Claude Sonnet 5.5 et 5,8 % pour GPT-6.1 Terra. Google a mesuré Hydrogen avec son propre harnais, Antigravity CLI, et repris les deux autres scores du classement public⁶.

Aucune mesure indépendante d'Hydrogen dans Copilot n'est publiée au 15 novembre. Côté Google, le modèle accepte texte, images, audio et vidéo, partage une fenêtre de 1 048 576 tokens entre entrée et sortie, propose quatre niveaux de réflexion (low, medium, high par défaut, xhigh) et sort en disponibilité générale sur Gemini Enterprise Agent Platform, emplacement « eu » compris⁸. GitHub ne publie pas la fenêtre de contexte retenue dans Copilot.

Le prix de Gemini 4 Hydrogen dans Copilot : le double de 3.8 Flash

Depuis juin 2026, le chat, le mode agent, la revue de code et Copilot CLI consomment des AI Credits calculés au token (1 crédit = 0,01 $), et chaque modèle a son tarif ; les complétions de code restent hors décompte³. La page « Models and pricing » de GitHub, consultée le 15 novembre, donne pour le million de tokens :

Le token non mis en cache coûte donc deux fois plus cher sur Hydrogen. La lecture en cache reste à 0,075 $. Data Studios a proposé le 14 novembre un scénario de session d'agent : 20 appels de 30 000 tokens en entrée, dont 70 % lus en cache, et 1 500 tokens en sortie par appel. Recalculé aux prix de GitHub, il coûte 0,5265 $ (52,65 crédits) sur Hydrogen contre 0,279 $ (27,9 crédits) sur 3.8 Flash, soit 89 % de plus⁹. Sur un siège Business, qui inclut 19 $ de crédits par mois, cela fait environ 36 sessions de ce type au lieu de 68. C'est une simulation : l'écart réel dépend du taux de cache de vos dépôts et du niveau de réflexion, high par défaut, qui gonfle la sortie. Mesurez plutôt le coût par tâche réussie.

Six modèles quittent Copilot le 14 décembre

GitHub retire six modèles de toutes les expériences Copilot (Copilot Chat, éditions en ligne, modes ask et agent, complétions de code)² :

Pour Business et Enterprise, les remplaçants sont activés par défaut, sauf si l'administrateur a coupé l'activation globale ou désactivé le modèle ; il faut alors les activer dans les model policies. Rien n'est à faire pour retirer les anciens².

Un retrait propre à Copilot

Google n'annonce aucune date d'arrêt pour gemini-3.8-flash dans l'API Gemini¹⁰, et Gemini Enterprise Agent Platform le maintient au moins jusqu'au 2 septembre 2027 ; Argon y est garanti au moins jusqu'au 13 octobre 2027¹¹. Une application qui appelle 3.8 Flash directement n'a donc pas d'échéance au 14 décembre. Elle en a une au 1er janvier 2027 : ce jour-là, la grille de l'API aligne 3.8 Flash sur Hydrogen, 1,50 $ en entrée et 7,50 $ en sortie, avec une lecture de cache deux fois plus chère (0,15 $ contre 0,075 $)¹². À prix égal, comparez-les alors sur le taux de tâches réussies.

La famille Gemini compte aujourd'hui deux générations qui se chevauchent, avec des statuts différents selon l'endroit où l'on appelle le modèle :

Ce que ça change, selon votre rôle

• Administrateur Copilot (Business, Enterprise) : ouvrez la model policy avant le 14 décembre. Si l'activation globale des nouveaux modèles est coupée, activez Hydrogen, et Carbon si vos équipes utilisaient Argon. Recherchez ensuite les configurations qui nomment un modèle retiré : agents personnalisés, workflows, intégrations du Copilot SDK. GitHub ne dit pas comment se comportera une configuration qui appelle un modèle disparu.
• CTO, lead dev : comparez Hydrogen à 3.8 Flash sur une vingtaine de tâches réelles par équipe, en relevant le taux de réussite, le nombre d'itérations et les crédits consommés. Les scores de Google et d'Artificial Analysis sont mesurés sur leurs propres jeux de tâches. Sur l'API Gemini ou Agent Platform, essayez aussi les niveaux de réflexion plus bas : le niveau high, par défaut, consomme des tokens de sortie, facturés 7,50 $ le million. Dans Copilot, GitHub ne range pas Hydrogen parmi les modèles dont le niveau de raisonnement se règle.
• Achats, contrôle de gestion : revoyez l'enveloppe de crédits avec un coût par session mesuré sur vos dépôts. Si la simulation de Data Studios se vérifie chez vous, une même enveloppe Business couvre presque deux fois moins de sessions d'agent. Un budget d'usage additionnel évite de bloquer les développeurs en fin de mois.
• DSI : Copilot met désormais face à face des modèles de plusieurs éditeurs à des prix très différents, et un fournisseur peut en retirer six avec un mois de préavis. Protégez-vous par un harnais que vous opérez vous-même : politiques de modèles, budgets, jeu de tâches de référence, configurations qui ne figent pas un nom de modèle. Notre panorama des agents de code détaille les critères de choix.

Ce qu'on ne sait pas encore

• La sélection automatique. GitHub n'a pas dit si Hydrogen y remplacera 3.8 Flash. Or la sélection automatique est le seul mode d'accès aux modèles des plans gratuits.
• La fenêtre de contexte dans Copilot. Google publie 1 048 576 tokens partagés ; GitHub ne publie pas la limite qu'il applique.
• Une mesure indépendante dans Copilot. Les chiffres de vitesse et de code viennent de Google, l'index d'Artificial Analysis est mesuré sur l'API de Google, pas dans le harnais de Copilot.
• Le remplaçant de Kimi K3. La note de GitHub indique « To be announced ».