Google a repoussé Gemini 3.5 Pro à juillet 2026 : faut-il s'inquiéter ?
Gemini 3.5 Pro, attendu fin juin, ne sortira finalement qu'en juillet 2026. Derrière ce simple report de calendrier se cache une histoire beaucoup plus intéressante : une fuite de chercheurs vers OpenAI et Anthropic, 225 milliards de dollars envolés en une séance boursière, et une question qui dépasse largement Google — qui contrôle réellement la frontière de l'IA en 2026 ?
Gemini 3.5 Pro, attendu fin juin, ne sortira finalement qu'en juillet 2026. Derrière ce simple report de calendrier se cache une histoire beaucoup plus intéressante : une fuite de chercheurs vers OpenAI et Anthropic, 225 milliards de dollars envolés en une séance boursière, et une question qui dépasse largement Google — qui contrôle réellement la frontière de l'IA en 2026 ?
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Ce qui vient officiellement de se passer
Gemini 3.5 Pro devait sortir en juin 2026. C'est en tout cas ce que Sundar Pichai lui-même avait promis sur scène, lors de la conférence Google I/O du 19 mai, en annonçant que le modèle arriverait "le mois prochain".
Juin est arrivé. Puis juin est reparti. Et Gemini 3.5 Pro n'est toujours pas disponible au public.
Selon plusieurs sources reprises par Business Insider et confirmées par d'autres médias spécialisés, Google a discrètement repoussé la disponibilité générale du modèle à juillet 2026, invoquant le besoin d'intégrer davantage de retours utilisateurs et d'améliorer les performances sur les tâches longues et les usages agentiques. Fin juin, le modèle restait cantonné à un accès limité via Vertex AI, réservé à une poignée de clients entreprise triés sur le volet, ainsi qu'aux plateformes de test Antigravity et LMArena.
Sur le papier, un report de quelques semaines n'a rien de dramatique. Les grands modèles de fondation glissent régulièrement de quelques jours ou de quelques semaines par rapport à leur calendrier initial. Mais ce report-là arrive au pire moment possible pour Google, et c'est précisément ce qui en fait une histoire qui mérite d'être racontée en détail.
Parce qu'en l'espace de dix jours à peine, Google a cumulé trois mauvaises nouvelles simultanées : le report du modèle censé incarner sa réponse à la concurrence, le départ de plusieurs chercheurs parmi les plus respectés de l'industrie vers OpenAI et Anthropic, et une chute boursière d'environ 225 milliards de dollars de valorisation en une seule séance.
Pris séparément, chacun de ces événements serait anecdotique. Pris ensemble, ils dessinent une question beaucoup plus large : Google est-il encore capable de tenir le rythme de la course à l'IA de frontière qu'il a lui-même largement contribué à lancer ?
Le calendrier exact du report
Pour bien comprendre l'ampleur de la situation, il faut revenir sur la chronologie précise des événements.
Le 19 mai 2026, lors de Google I/O, Sundar Pichai présente Gemini 3.5 Pro comme la prochaine évolution majeure de la famille Gemini, aux côtés de Gemini 3.5 Flash. Le message est clair : le modèle Pro doit arriver "le mois prochain", c'est-à-dire en juin.
Dans la foulée, Google lance effectivement Gemini 3.5 Flash en accès général. Le modèle est positionné comme rapide, économique, et taillé pour le code et les usages agentiques. Il surpasse Gemini 3.1 Pro sur plusieurs benchmarks de codage tout en étant environ quatre fois plus rapide.
Mais Gemini 3.5 Pro, lui, reste bloqué en préversion entreprise sur Vertex AI. Les semaines passent. Les marchés de prédiction, qui donnaient entre 50 et 55 % de chances à une sortie avant le 30 juin, finissent par se retourner : le 30 juin arrive, et il ne se passe rien.
Selon les informations reprises par plusieurs médias tech fin juin, Google confirme alors en interne — sans communication officielle publique — que le lancement grand public est repoussé à juillet 2026. Un porte-parole de Google, sollicité sur le sujet, a pour sa part "refusé de commenter" les informations relatives au nouveau calendrier.
Ce silence officiel n'est pas anodin. Il illustre une réalité simple : Google navigue actuellement en terrain miné, et toute communication publique sur un nouveau report ajouterait de l'huile sur un feu déjà bien alimenté par l'actualité des départs de chercheurs et la réaction des marchés.
Les raisons avancées pour justifier le report
D'après les informations disponibles à ce stade, plusieurs raisons techniques sont avancées pour expliquer ce délai.
La première concerne les retours des testeurs précoces. Gemini 3.5 Pro est actuellement utilisé par un nombre restreint de clients entreprise via Vertex AI, ainsi que par des testeurs sur Antigravity, l'environnement de développement de Google, et sur LMArena, la plateforme de benchmarking communautaire. Ces retours auraient mis en évidence des axes d'amélioration, notamment sur la gestion des tâches longues et complexes — exactement le type d'usage où les modèles agentiques sont censés exceller.
La deuxième raison concerne la consommation de tokens. Certains utilisateurs de Gemini 3.5 Flash ont signalé une consommation de tokens jugée excessive, ce qui peut faire grimper les coûts de manière significative sur des prompts longs ou des tâches étendues. Google chercherait à corriger ce problème avant de le reproduire, potentiellement à plus grande échelle encore, sur la version Pro.
La troisième raison, plus structurelle, concerne le positionnement même du modèle. Gemini 3.5 Pro est conçu pour exceller sur le raisonnement à long contexte et l'exécution de tâches agentiques complexes — pas simplement pour répondre rapidement à des questions ponctuelles. Or c'est précisément sur ce terrain que se joue actuellement la compétition la plus féroce entre laboratoires d'IA. Livrer un modèle qui sous-performe sur les tâches agentiques pourrait faire beaucoup plus de dégâts pour l'image de Google qu'un report de quelques semaines.
Cette dernière raison mérite d'être soulignée, car elle révèle un changement de logique dans l'industrie tout entière. Il y a encore deux ans, la métrique reine restait la qualité des réponses conversationnelles. Aujourd'hui, la vraie bataille se joue sur la capacité d'un modèle à planifier, utiliser des outils, maintenir le contexte sur plusieurs étapes, et mener à bien des tâches complexes de bout en bout, sans supervision constante. Un simple report de calendrier, vu sous cet angle, devient presque un aveu implicite : Google préfère perdre quelques semaines plutôt que de perdre la bataille des agents dès le lancement.
Le vrai sujet : une fuite de talents sans précédent
Le report en lui-même ne serait probablement pas devenu une histoire aussi importante s'il n'était pas arrivé au même moment qu'une vague de départs particulièrement spectaculaire.
Selon Business Insider, quatre chercheurs seniors de l'équipe Gemini ont annoncé leur départ de Google au cours de la même semaine, entre le 21 et le 27 juin 2026, pour rejoindre OpenAI et Anthropic. Deux noms, en particulier, ont retenu l'attention de toute l'industrie.
Noam Shazeer, vice-président ingénierie travaillant sur Gemini et co-auteur du papier de recherche "Attention Is All You Need" — le texte fondateur de 2017 qui a introduit l'architecture Transformer sur laquelle repose la quasi-totalité des grands modèles de langage actuels — quitterait Google pour OpenAI.
John Jumper, chercheur chez Google DeepMind dont les travaux sur AlphaFold ont contribué à l'obtention du prix Nobel de chimie 2024, quitterait de son côté Google pour rejoindre Anthropic.
Ces deux départs, à eux seuls, suffiraient à faire les gros titres de n'importe quelle semaine dans l'industrie de l'IA. Mais ils s'inscrivent en réalité dans un mouvement plus large : selon d'autres rapports, l'équipe de codage IA de Google aurait perdu six chercheurs au cours des cinq derniers mois, au profit de Meta, OpenAI et Anthropic.
Perdre un chercheur reconnu, c'est un sujet de conversation en interne. Perdre Shazeer et Jumper la même semaine, c'est un sujet de marché. Et c'est exactement ce qui s'est produit.
Le choc boursier : 225 milliards de dollars envolés
Le 22 juin 2026, l'action Alphabet a chuté de 5 % en une seule séance, effaçant environ 225 milliards de dollars de capitalisation boursière — la pire chute enregistrée par le titre depuis plus d'un an.
Cette réaction des marchés ne s'explique pas uniquement par les départs de chercheurs. Elle reflète une inquiétude plus large des investisseurs : la crainte que Google, malgré des moyens colossaux, ne parvienne plus à retenir les talents qui ont historiquement défini sa position de leader en recherche fondamentale sur l'IA.
Il est important de garder ces chiffres en perspective. Google DeepMind conserve un avantage structurel considérable : une puissance de calcul massive, une distribution inégalée via Search, Android et Workspace, et une activité cloud déjà installée chez la plupart des grandes entreprises qui cherchent à déployer de l'IA. Rien de tout cela ne disparaît du jour au lendemain à cause d'un report de calendrier ou de quelques départs, aussi médiatisés soient-ils.
Mais la dynamique narrative compte, elle aussi, énormément dans ce marché. Et sur ce plan précis, la séquence de juin 2026 a clairement tourné en défaveur de Google : Anthropic a gagné un lauréat Nobel et de la traction sur le codage, OpenAI a récupéré le co-inventeur du Transformer, et Google, de son côté, a récolté un report et une série de titres peu flatteurs.
Gemini 3.5 Flash : ce qu'on peut déjà utiliser en attendant
Il serait néanmoins injuste de résumer la situation de Google à ces seules mauvaises nouvelles. Pendant que Gemini 3.5 Pro reste en préversion, Gemini 3.5 Flash, lui, est bel et bien disponible en accès général — et les retours sur ce modèle sont plutôt solides.
Flash surpasse Gemini 3.1 Pro sur plusieurs benchmarks de codage et de tâches agentiques, tout en étant environ quatre fois plus rapide. Sa tarification s'établit autour de 1,50 dollar pour un million de tokens en entrée et 9 dollars pour un million de tokens en sortie — un tarif qui a triplé par rapport au palier Flash précédent, ce qui illustre à quel point la puissance de calcul nécessaire pour ce type de modèle reste coûteuse, même sur un niveau censé rester "léger".
Pour la grande majorité des usages quotidiens — écriture, recherche rapide, questions générales, automatisation simple — Flash couvre déjà l'essentiel des besoins. Le modèle Pro devient réellement pertinent uniquement pour des cas d'usage spécifiques : fenêtre de contexte massive, raisonnement approfondi sur des tâches complexes, ou traitement de documents et de bases de code particulièrement volumineux.
Autrement dit, si vous êtes un utilisateur ou une petite structure qui n'a pas besoin de capacités de pointe extrêmes, l'absence de Gemini 3.5 Pro ne change quasiment rien à votre quotidien dès aujourd'hui.
Ce que Gemini 3.5 Pro promet vraiment
Une partie de l'attente autour de Gemini 3.5 Pro se justifie néanmoins par des spécifications réellement impressionnantes, déjà confirmées par Google.
Le modèle proposerait une fenêtre de contexte de deux millions de tokens, ce qui représente le double de celle de Claude Opus 4.8 et dépasse la quasi-totalité des modèles actuellement en accès général. Concrètement, cela signifie la capacité d'analyser des documents extrêmement longs, de raisonner sur des bases de code entières plutôt que sur des fragments isolés, ou de maintenir un contexte cohérent sur des sessions d'agents qui s'étalent sur de nombreuses étapes.
Le modèle intègre également un mode baptisé Deep Think, l'équivalent chez Google du raisonnement étendu que l'on retrouve désormais chez la plupart des laboratoires de pointe, dans une logique proche de ce que propose OpenAI avec ses propres modes de raisonnement approfondi.
Sur le papier, ces deux caractéristiques ne sont pas de simples arguments marketing. Elles répondent directement aux limites actuelles des modèles disponibles sur le marché lorsqu'il s'agit de traiter des tâches véritablement longues et complexes — exactement le type de travail que les entreprises cherchent aujourd'hui à automatiser via des agents IA.
C'est d'ailleurs précisément parce que ces promesses sont ambitieuses que Google semble avoir préféré prendre plus de temps plutôt que de livrer une version encore instable de ces fonctionnalités.
Où se situe Google face à OpenAI et Anthropic
Le report de Gemini 3.5 Pro arrive dans un contexte de marché particulièrement tendu, où les positions respectives des trois grands laboratoires évoluent rapidement.
Selon le rapport "State of AI 2026" publié par la société d'analyse Sensor Tower, ChatGPT dominait le marché mondial des assistants IA avec 46 % de part de marché en mai 2026, contre 28 % pour Gemini et 10 % pour Claude. Le rapport souligne toutefois que Gemini, malgré cet écart encore important, s'impose comme le principal challenger de ChatGPT.
Le signal le plus intéressant concerne néanmoins la progression de Claude sur le marché américain : sa part y serait passée de 5 % en décembre dernier à 14 % en mai 2026, portée notamment par ses performances sur le codage et la recherche approfondie.
Sur le terrain spécifique du codage, justement, l'écart de performance entre laboratoires reste net. Selon un rapport de Nikkei, Claude Mythos 5 a obtenu un score de 80,3 % sur le benchmark SWE-Bench Pro, contre 58,6 % pour GPT-5.5 d'OpenAI et 55,1 % pour Gemini 3.5 Flash de Google — un écart de plus de vingt points de pourcentage que Nikkei a qualifié de difficile à combler en une seule génération de modèles.
Pour Google, ce contexte ajoute une pression supplémentaire au calendrier de Gemini 3.5 Pro. Le modèle est censé représenter la réponse de l'entreprise sur exactement ce terrain — le raisonnement complexe et les tâches agentiques — là où l'écart avec la concurrence semble aujourd'hui le plus marqué.
Le facteur réglementaire, un angle mort trop souvent ignoré
Il existe un autre élément de contexte, moins souvent évoqué, mais qui prend une importance croissante en 2026 : la disponibilité des modèles d'IA de pointe ne dépend plus uniquement de décisions commerciales. Elle dépend désormais aussi de décisions gouvernementales.
Fin juin 2026, GPT-5.6 d'OpenAI reste verrouillé pour l'accès public, réservé à environ une vingtaine de partenaires approuvés par le gouvernement américain, en raison d'un seuil informel lié aux capacités de cybersécurité du modèle. De son côté, Claude Fable 5 d'Anthropic a été suspendu par une directive gouvernementale américaine — une première pour un modèle d'IA commercial déployé à grande échelle — après avoir affiché des performances jugées trop élevées sur des benchmarks de cybersécurité offensive.
Dans ce contexte très particulier, Gemini 3.5 Pro se retrouve dans une position presque paradoxale : c'est actuellement le seul grand modèle de frontière à ne faire l'objet d'aucune restriction gouvernementale. Une explication technique avancée pour ce statut repose sur les scores de cybersécurité : Gemini 3.1 Pro, le modèle de production le plus récent de Google avant la sortie de 3.5 Pro, aurait obtenu 70,7 % sur le benchmark Terminal-Bench 2.1, soit plus de dix-huit points de pourcentage en dessous du score obtenu par GPT-5.6 sur son évaluation interne de capture-the-flag.
Ce facteur change en partie la lecture du report de Gemini 3.5 Pro. D'un côté, l'absence de restriction gouvernementale représente un avantage commercial réel pour Google, qui peut continuer à distribuer son modèle le plus avancé sans entrave, là où ses concurrents directs sont freinés par des décisions politiques échappant totalement à leur contrôle. De l'autre, cette situation soulève une question ouverte : que se passera-t-il si Gemini 3.5 Pro, une fois lancé et évalué sur ses propres capacités de cybersécurité, venait à franchir à son tour ce seuil informel encore non écrit officiellement par les autorités américaines ?
Personne, à ce stade, ne peut répondre avec certitude à cette question — pas même, semble-t-il, Google lui-même.
Un report anodin ou un signal plus profond ?
C'est probablement la question centrale de toute cette histoire, et elle mérite d'être posée avec nuance plutôt qu'avec des conclusions hâtives.
Pris isolément, un report de quelques semaines sur un modèle de fondation n'a strictement rien d'exceptionnel. Gemini Ultra 1.5 avait lui-même connu un report de trois mois en 2026, avant de finir par sortir et de livrer des performances solides. La pratique consistant à promettre une date puis à la manquer légèrement est devenue, il faut bien le reconnaître, un schéma récurrent dans l'industrie tout entière, chez tous les grands laboratoires.
Mais la combinaison des trois éléments — le report, la fuite de talents, et la réaction des marchés — transforme une simple actualité produit en un véritable test de crédibilité pour Google sur la frontière de l'IA.
Si Gemini 3.5 Pro livre effectivement en juillet les capacités promises — fenêtre de contexte de deux millions de tokens, raisonnement Deep Think solide, performances agentiques compétitives face à Claude et GPT — alors juin 2026 restera probablement dans les mémoires comme une mauvaise quinzaine, rapidement oubliée. Si le modèle venait en revanche à décevoir, ou pire, à connaître un nouveau glissement de calendrier, les questions concernant la capacité de Google à retenir ses meilleurs chercheurs et à tenir le rythme de la concurrence deviendraient nettement plus difficiles à balayer d'un revers de main.
Ce que cela change concrètement pour vous, dès maintenant
Au-delà de l'analyse stratégique, il reste une question très pragmatique : que doit faire, concrètement, un développeur ou un utilisateur qui suit ce dossier ?
La première recommandation, assez évidente, consiste à ne pas construire son calendrier ou son architecture produit en misant sur une date de disponibilité de juillet comme une certitude absolue. Google a déjà manqué deux échéances majeures cette année sur ce dossier précis. Juillet reste, à ce stade, une orientation communiquée en interne — pas un engagement contractuel.
La deuxième recommandation consiste à évaluer honnêtement si vous avez réellement besoin des capacités spécifiques de la version Pro. Pour l'écrasante majorité des usages — rédaction, recherche, support client automatisé, prototypage rapide — Gemini 3.5 Flash, déjà disponible, couvre largement les besoins, à un coût nettement inférieur.
La troisième recommandation concerne la fenêtre de contexte massive annoncée pour Gemini 3.5 Pro. Avant de rebâtir toute une architecture produit autour de ces deux millions de tokens promis, il vaut mieux vérifier que ce besoin est réellement justifié par votre cas d'usage, et que l'équation économique tient la route au tarif annoncé — une charge de travail générant dix millions de tokens de sortie par jour, par exemple, représenterait un coût quotidien de l'ordre de 600 dollars au tarif actuellement évoqué pour la version Pro.
Enfin, il reste utile de surveiller l'actualité des départs de chercheurs chez Google au cours des prochaines semaines. Quatre départs en une semaine constituent un signal notable. Une dizaine de départs supplémentaires sur un mois changerait en revanche complètement la nature de la conversation, et deviendrait un facteur à intégrer sérieusement dans toute réflexion de long terme sur la fiabilité d'une plateforme.
Ce que cette séquence révèle sur l'industrie de l'IA en 2026
Au-delà du cas spécifique de Google, cette séquence illustre trois transformations structurelles qui touchent désormais l'ensemble de l'industrie de l'IA de frontière.
La première, c'est que la compétition ne se joue plus uniquement sur les benchmarks publiés au moment d'un lancement. Elle se joue aussi, de manière presque continue, sur la rétention des chercheurs capables de produire la prochaine génération de percées. Un laboratoire peut disposer de ressources financières illimitées et perdre malgré tout la course, simplement parce que les personnes qui savent réellement construire ces modèles choisissent d'aller ailleurs.
La deuxième, c'est que la disponibilité d'un modèle dépend désormais de deux couches de décision distinctes : la décision commerciale de l'entreprise qui le développe, et, de plus en plus, la décision réglementaire d'un gouvernement qui évalue ses capacités selon des critères encore largement non écrits. Cette double dépendance introduit un niveau d'incertitude inédit dans la planification produit, pour les entreprises comme pour les développeurs qui construisent au-dessus de ces modèles.
La troisième, enfin, c'est que le narratif compte presque autant que la technologie elle-même sur ce marché. Un report de quelques semaines, en soi, ne change rien aux capacités réelles de Google DeepMind. Mais combiné à une séquence de mauvaises nouvelles, il alimente une perception qui, elle, a des conséquences bien réelles — sur la confiance des investisseurs, sur les choix de plateforme des entreprises clientes, et sur l'attractivité de l'entreprise auprès des meilleurs talents.
Faut-il vraiment s'inquiéter pour Google ?
La réponse honnête est nuancée, et mérite d'être formulée sans céder ni à la panique ni à la minimisation.
Non, Google ne s'effondre pas. L'entreprise conserve des avantages structurels que ni OpenAI ni Anthropic ne possèdent au même niveau : une puissance de calcul massive et largement internalisée, une distribution sans équivalent à travers Search, Android, Chrome et Workspace, et une activité cloud déjà profondément intégrée chez un nombre considérable d'entreprises clientes. Gemini 3.5 Flash, disponible dès aujourd'hui, démontre par ailleurs que la recherche fondamentale de Google reste solide.
Mais non, il ne s'agit pas non plus d'un non-événement à ignorer complètement. La séquence de juin 2026 constitue le test de crédibilité le plus sérieux que Google ait connu depuis le lancement de la course moderne à l'IA de frontière. Le calendrier a glissé. Des chercheurs emblématiques sont partis vers des concurrents directs. Les marchés ont réagi de manière sévère. Et le lancement de juillet, qui semblait initialement n'être qu'une actualité produit parmi d'autres, est en train de devenir l'un des événements les plus surveillés de toute l'année dans l'industrie de l'IA — non pas tant pour ce que Gemini 3.5 Pro sera capable de faire, mais pour ce que son report a déjà révélé sur la pression que subit actuellement Google.
FAQ
Gemini 3.5 Pro est-il déjà disponible en juillet 2026 ?
À la date de publication de cet article, non. Google cible une disponibilité générale en juillet 2026, mais aucune date précise n'a été communiquée officiellement, et l'entreprise a déjà manqué son échéance initiale de juin.Peut-on tester Gemini 3.5 Pro dès maintenant ?
Un accès limité existe via Vertex AI pour certains clients entreprise sélectionnés, ainsi que via les plateformes Antigravity et LMArena. L'accès public grand public n'est en revanche pas encore ouvert.Quelle est la différence entre Gemini 3.5 Flash et Gemini 3.5 Pro ?
Flash est déjà disponible, plus rapide et moins coûteux, pensé pour le code et les usages agentiques courants. Pro vise des capacités supérieures, avec notamment une fenêtre de contexte de deux millions de tokens et un mode de raisonnement approfondi baptisé Deep Think, destinés aux tâches longues et complexes.Pourquoi les départs de chercheurs chez Google font-ils autant parler ?
Parce qu'ils concernent des figures particulièrement emblématiques de la recherche en IA — dont un co-auteur du papier fondateur sur l'architecture Transformer et un scientifique associé à un prix Nobel — et qu'ils surviennent au même moment qu'un report de produit et qu'une chute boursière significative.Gemini 3.5 Pro risque-t-il d'être restreint par le gouvernement américain, comme d'autres modèles récents ?
Aucune restriction n'est actuellement en vigueur sur les modèles Gemini. Le seuil informel appliqué par les autorités américaines semble aujourd'hui lié aux performances en cybersécurité offensive, un domaine sur lequel les modèles Gemini affichent pour l'instant des scores inférieurs à ceux de certains concurrents restreints. Cette situation pourrait toutefois évoluer une fois Gemini 3.5 Pro pleinement évalué.Faut-il attendre Gemini 3.5 Pro avant de choisir un modèle IA pour son projet ?
Cela dépend entièrement du besoin réel. Pour la majorité des usages courants, les modèles déjà disponibles — Gemini 3.5 Flash inclus — suffisent largement. Attendre ne se justifie que pour des cas d'usage nécessitant spécifiquement une fenêtre de contexte massive ou un raisonnement particulièrement poussé sur des tâches longues.Conclusion
Un report de calendrier de quelques semaines n'aurait, à lui seul, jamais mérité une analyse aussi détaillée. Ce qui rend cette histoire réellement intéressante, c'est tout ce qui l'entoure : une fuite de talents vers des concurrents directs, une réaction boursière sévère, et un contexte réglementaire inédit où la disponibilité d'un modèle d'IA dépend désormais autant de décisions gouvernementales que de choix d'ingénierie.
Pour les utilisateurs et les développeurs, le message pratique reste simple : les outils déjà disponibles aujourd'hui couvrent l'immense majorité des besoins, et il n'y a aucune urgence à tout suspendre en attendant un lancement dont la date elle-même reste incertaine. Pour Google, en revanche, l'enjeu dépasse largement Gemini 3.5 Pro. Juillet 2026 est en train de devenir bien plus qu'une date de sortie de produit — c'est le moment où l'entreprise devra démontrer qu'elle reste capable de tenir la frontière de l'IA, sur le terrain technique comme sur le terrain humain.
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