Gemini 3.7 Flash: характеристики, тесты, цены и сравнение моделей
Проверенный анализ Gemini 3.7 Flash: контекст 1M, выход 64K, возможности, официальные цены, сравнение с 3.6 Flash, Claude Sonnet 5, GPT-5.6 Terra и Muse Spark 1.2, а также миграция.
Google выпустила Gemini 3.7 Flash 13 августа 2026 года — всего через три недели после Gemini 3.6 Flash. Модель общедоступна под стабильным ID gemini-3.7-flash и позиционируется как самая мощная Flash-модель Google для программирования, агентов, мультимодального анализа и надежного многошагового выполнения.
Главное изменение — не увеличение контекста и не раскрытие числа параметров. Gemini 3.7 Flash сохраняет класс 1M входных и 64K выходных токенов, но, по данным Google, заметно улучшает код, работу с инструментами, интеллектуальные задачи, документы и управление компьютером. Вводная цена также осталась на уровне 3.6 Flash.
В этом материале официальные характеристики, опубликованные Google тесты, временная цена и текущая доступность в Modelflare рассматриваются отдельно. Изменяемые данные проверены 15 августа 2026 года.
Краткие характеристики Gemini 3.7 Flash
| Параметр | Официальное значение |
|---|---|
| Дата выпуска | 13 августа 2026 года |
| Статус API | Общая доступность; стабильный ID |
| ID модели | gemini-3.7-flash |
| Основа | Gemini 3.6 Flash с алгоритмическими улучшениями |
| Входные форматы | Текст, изображения, видео, аудио и PDF |
| Выходной формат | Текст |
| Максимальный вход | 1 048 576 токенов |
| Максимальный выход | 65 536 токенов |
| Уровни рассуждения | low, medium, high; документированный уровень по умолчанию — medium |
| Срез знаний | Март 2026 года; в отдельных областях возможен январь 2025 года |
| Число параметров | Не раскрыто |
| Последнее обновление документации | Август 2026 года |
Поддерживаются кэширование контекста, выполнение кода, Computer Use в preview, поиск файлов, функции, Google Maps и Search Grounding, структурированный вывод, thinking и URL Context. Доступны режимы Batch, Flex и Priority. Генерация аудио, изображений и Live API не поддерживаются.
Что реально изменилось после Gemini 3.6 Flash
Gemini 3.7 Flash — итерация 3.6 Flash, а не новый класс контекста или модальностей. Google связывает улучшения с алгоритмическими изменениями основы рассуждения и обратной связью от production-разработчиков.
Практические изменения:
- выше точность первой попытки в генерации кода и программной инженерии;
- лучше соблюдаются скриншоты, изображения и дизайн-системы при создании интерфейсов;
- надежнее планирование, вызовы инструментов, восстановление после препятствий и уточнение намерения;
- сильнее анализ сложных финансовых, юридических и бионаучных документов;
- лучше длинный контекст и агентное управление компьютером;
- до 31 декабря 2026 года вводная цена Standard совпадает с Gemini 3.6 Flash.
Таким образом, на старте 3.7 не является более дорогой заменой 3.6. Решение о миграции зависит прежде всего от поведения, задержки и совместимости, а не от надбавки за токены.
Официальные цены API
Ниже указаны цены платного уровня в долларах США. Токены тарифицируются за миллион, хранение кэша — за миллион токенов в час.
| Режим | Метрика | До 31 декабря 2026 | С 1 января 2027 |
|---|---|---|---|
| Standard | Вход | $0.75 | $1.50 |
| Standard | Выход, включая thinking-токены | $3.75 | $7.50 |
| Standard | Кэшированный вход | $0.075 | $0.15 |
| Standard | Хранение кэша в час | $0.50 | $1.00 |
| Batch | Вход | $0.375 | $0.75 |
| Batch | Выход, включая thinking-токены | $1.875 | $3.75 |
| Batch | Кэшированный вход | $0.0375 | $0.075 |
| Flex | Вход | $0.375 | $0.75 |
| Flex | Выход, включая thinking-токены | $1.875 | $3.75 |
| Flex | Кэшированный вход | $0.0375 | $0.075 |
| Priority | Вход | $1.35 | $2.70 |
| Priority | Выход, включая thinking-токены | $6.75 | $13.50 |
| Priority | Кэшированный вход | $0.135 | $0.27 |
Google Search Grounding включает 5 000 бесплатных поисковых запросов в месяц, общих для Gemini 3.x, затем стоит $14 за 1 000 запросов. Для Google Maps Grounding действует общий лимит 5 000 промптов и такая же последующая цена.
По вводной ставке Standard 100K входных и 10K выходных токенов стоят около $0.1125 без кэша, инструментов, хранения и повторов. Миллион кэшированных входных токенов плюс 100K выходных стоит около $0.45 без хранения. После окончания акции оба примера удваиваются.
Полное горизонтальное сравнение тестов
В модельной карте Google за август 2026 года сравниваются Gemini 3.7 Flash, Gemini 3.6 Flash, Claude Sonnet 5, GPT-5.6 Terra и Muse Spark 1.2. Во всех строках большее значение лучше; тире означает отсутствие опубликованного результата.
| Тест | Gemini 3.7 Flash | Gemini 3.6 Flash | Claude Sonnet 5 | GPT-5.6 Terra | Muse Spark 1.2 |
|---|---|---|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 56 | 52 | 55 | 57 | 57 |
| FrontierCode 1.1 Main | 43.6% | 34.4% | 42.7% | 41.3% | — |
| DeepSWE v1.1 | 65.3% | 48.6% | 53.8% | 69.6% | 54.9% |
| Code Arena, WebDev Elo | 1588 | 1538 | 1541 | 1523 | 1535 |
| Terminal-bench 2.1 | 85.8% | 78.0% | 80.4% | 87.4% | 82.9% |
| Terminal-bench 3.0 | 14.9% | 5.4% | 14.6% | 20.8% | — |
| AutomationBench, закрытый набор | 30.4% | 17.0% | 10.7% | 23.6% | — |
| GDPVal-AA v2, Elo | 1525 | 1422 | 1598 | 1578 | 1628 |
| Harvey LAB-AA | 90.7% | 85.1% | 90.1% | 85.2% | — |
| GDP.pdf | 34.0% | 22.0% | 28.0% | 24.7% | 16.0% |
| CharXiv Reasoning, без инструментов | 84.5% | 85.2% | 77.0% | 85.9% | — |
| CharXiv Reasoning, с инструментами | 88.7% | 89.4% | 88.3% | — | — |
| LVBench | 85.4% | 84.2% | 68.5% | 78.9% | — |
| GDM-MRCR v2, среднее 128K | 97.0% | 91.8% | 81.5% | 93.5% | — |
| OSWorld 2.0 | 47.9% | 33.8% | — | 50.2% | — |
| Agent's Last Exam | 26.3% | 24.2% | 33.3% | 28.0% | — |
| HLE-Verified | 53.6% | 51.2% | 31.0% | 51.1% | — |
| BioMysteryBench, решаемый человеком | 87.1% | 80.6% | 87.5% | 83.8% | — |
| BioMysteryBench, сложный для человека | 43.5% | 41.2% | 34.1% | 49.4% | — |
| LABBench2 | 82.1% | 76.1% | 80.1% | 81.2% | — |
Цифры полезны, но это не независимый турнир с одинаковыми условиями. Google указывает, что результаты Gemini обычно получены как pass@1 со стандартным сэмплингом. Результаты других моделей сообщены их поставщиками, если не указано обратное, и берется максимальный доступный уровень рассуждения. Часть тестов запускалась самой Google; различаются harness, инструменты, агрегация и даже число видеокадров.
Анализ возможностей и производительности
По сравнению с Gemini 3.6 Flash рост широк: FrontierCode +9,2 процентного пункта, DeepSWE +16,7, AutomationBench +13,4, GDP.pdf +12, OSWorld +14,1. Code Arena прибавляет 50 Elo, а GDM-MRCR растет с 91,8% до 97,0%.
Сравнение разных семейств сложнее:
- Gemini 3.7 Flash лидирует в FrontierCode, Code Arena, AutomationBench, Harvey LAB-AA, GDP.pdf, LVBench, GDM-MRCR, HLE-Verified и LABBench2.
- GPT-5.6 Terra остается впереди в DeepSWE, обеих версиях Terminal-bench, CharXiv без инструментов, OSWorld и сложной части BioMysteryBench.
- Claude Sonnet 5 лидирует в Agent's Last Exam и немного опережает в решаемой части BioMysteryBench.
- Muse Spark 1.2 лидирует в GDPVal-AA и делит первое место Artificial Analysis, но имеет много пропусков.
- Gemini 3.7 не всегда лучше 3.6: CharXiv ниже на 0,7 пункта с инструментами и без них.
Практически 3.7 Flash очень сбалансирован для вводной цены. Это сильный кандидат для агентов программирования, браузерных и настольных процессов, длинных документов, мультимодального анализа и массовой интеллектуальной работы. GPT-5.6 Terra стоит отдельно проверить для длительной разработки и терминала; Claude Sonnet 5 конкурентен на desktop; Muse Spark силен в knowledge work, но опубликованное сравнение неполно.
Параметры, контекст и мультимодальность
Google не раскрыла общее или активное число параметров, количество экспертов, архитектуру, размер корпуса и вычисления обучения. Официальная карта лишь говорит, что 3.7 Flash основан на 3.6 Flash и содержит алгоритмические улучшения. Любая точная оценка параметров как факт была бы спекуляцией.
Надежная часть — контракт API:
- 1 048 576 входных и 65 536 выходных токенов;
- текст, изображения, видео, аудио и PDF на входе, текст на выходе;
- уровни low, medium, high; minimal вызывает ошибку;
- функции, структурированный вывод, Search, Maps, код, поиск файлов, URL Context, кэш и Computer Use в preview;
- без Live API, генерации аудио и изображений.
Контекст 1M — емкость, а не цель. Длинные промпты по-прежнему повышают задержку и стоимость; лучшее извлечение не заменяет сохранение достоверного состояния, сжатие истории и проверку побочных эффектов инструментов.
Вызов Gemini 3.7 Flash
Стартовое руководство Google использует Interactions API и указывает medium как значение по умолчанию:
export GEMINI_API_KEY="<YOUR_GEMINI_API_KEY>"
curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-X POST \
-d '{
"model": "gemini-3.7-flash",
"input": "Review this retrying payment workflow for race conditions and propose a safe transaction boundary.",
"generation_config": {
"thinking_level": "medium"
}
}'
Modelflare предоставляет точный ID через OpenAI-совместимый Chat Completions:
export MODELFLARE_API_KEY="<YOUR_MODELFLARE_API_KEY>"
curl "https://origin.modelflare.dev/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer $MODELFLARE_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.7-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Review this retrying payment workflow for race conditions and propose a safe transaction boundary."
}
]
}'
Примеры используют разные протоколы. Не все нативные инструменты Google и поля Interactions автоматически доступны через OpenAI-совместимый адаптер.
Миграция и production
Google требует удалить temperature, top_p и top_k, заменить thinking_budget строковым thinking_level и убрать candidate_count. Многоходовые процессы Interactions должны хранить previous_interaction_id на сервере.
Перед заменой модели:
- закрепите точный ID gemini-3.7-flash и запретите тихую подмену alias;
- повторите фиксированный безопасный набор задач на текущей модели и 3.7;
- сравните low, medium и high по стоимости успешной задачи и общему времени;
- отдельно проверьте streaming, структурированный вывод, функции, мультимодальность, отмену и отказы;
- сохраняйте thought signatures и поля корреляции выбранного протокола;
- проверьте кэш, повторы, таймауты и защиту от дублирования побочных эффектов;
- записывайте модель, маршрут, вход, кэш, выход, инструменты, задержку и итоговое списание;
- сохраняйте резервный маршрут до прохождения порога на реальном трафике.
HTTP 200 доказывает только завершение запроса, но не совпадение протоколов, стабильную задержку, правильность инструментов или меньшую стоимость успешной задачи.
Gemini 3.7 Flash в Modelflare
При production-проверке 15 августа 2026 года публичный каталог Modelflare Модели и цены содержал gemini-3.7-flash в группе gemini-stable. Были указаны нативный Gemini generateContent и OpenAI Chat Completions, но не Responses.
Показанный множитель группы составлял 0.15x. Акционная цена Google, справочная цена Modelflare, доступ к группе и итоговое списание — независимые факты, способные меняться отдельно. Источник текущей истины — живая страница цен и завершенный несекретный запрос.
Для production создайте или обновите подходящий ключ, используйте точный ID и проверьте реально нужные функции протокола до переноса трафика.
Вывод
Gemini 3.7 Flash — существенное обновление 3.6 Flash по той же временной цене. Его сильная сторона — широта: production-код, web, агенты с инструментами, сложные документы, мультимодальные данные, длинный контекст и Computer Use улучшаются без premium-тарифа.
Модель выигрывает не каждый тест, число параметров неизвестно, а скидка заканчивается в 2026 году. Сравнивайте ее с текущей моделью на реальных задачах и выбирайте по доле завершения, задержке, повторам и полной стоимости, а не по одному индексу.
Официальные источники и обновление
Первичные источники:
- Google: Introducing Gemini 3.7 Flash
- Google AI: страница Gemini 3.7 Flash
- Google AI: руководство по новой модели и миграции
- Google AI: цены Gemini API
- Google DeepMind: модельная карта Gemini 3.7 Flash
- Google DeepMind: методика оценки
Обновление:
- 15 августа 2026 года: первая публикация. Проверены характеристики, возможности, методика, цены, миграция и доступность Modelflare.