Google logo

Gemini 3.6 Flash

Мультимодальная
Google

Gemini 3.6 Flash — обновлённая быстрая модель Google из семейства Gemini 3.6. Показывает сильные результаты на CharXiv-R (89%) и OSWorld-Verified (83%, №3), а также хорошо справляется с задачами Terminal-Bench 2.1 (78%). Поддерживает мультимодальный ввод (текст и изображения).

Основные характеристики

Параметры
-
Контекст
1.0M
Дата выпуска
21 июля 2026 г.
Индекс
42.4

Временная шкала

Ключевые даты в истории модели
Анонс
21 июля 2026 г.
Последнее обновление
29 июля 2026 г.
Сегодня
27 октября 2026 г.

Технические характеристики

Параметры
-
Токены обучения
-
Граница знаний
1 марта 2026 г.
Семейство
-
Возможности
МультимодальностьZeroEval

Ценообразование и доступность

Вход (за 1М токенов)
$1.50
Выход (за 1М токенов)
$7.50
Макс. входящих токенов
1.0M
Макс. исходящих токенов
65.5K
Поддерживаемые возможности
Вызов функцийСтруктурированный выводВыполнение кодаПоиск в интернетеПакетная обработкаДообучение

Результаты бенчмарков

Показатели производительности модели на различных тестах и бенчмарках

Другие тесты

Специализированные бенчмарки
GDPval-AA
Методология v2, Elo-рейтинг. Оценка 1421 из 3000. • проверено
47.4%
CharXiv-R
С использованием поиска и выполнения кода. • данные разработчика
89.0%
OSWorld-Verified
Среднее по 5 запускам, одна попытка. • данные разработчика
83.0%
Terminal-Bench 2.1
Харнесс Terminus-2. • данные разработчика
78.0%
DeepSWE 1.1
Таблица лидеров DeepSWE v1.1, обвязка mini-swe-agent, высокое усилие; Pass@1 49% ± 5%. • проверено
49.0%
MLE-Bench
Частичная оценка 30, средний балл по позиции • данные разработчика
63.9%
MRCR v2 (8-needle)
1M поточечно • данные разработчика
54.0%
SWE-Bench Pro
Публичный набор, одна попытка • данные разработчика
58.7%

Лицензия и метаданные

Лицензия
Проприетарная
Дата анонса
21 июля 2026 г.
Последнее обновление
29 июля 2026 г.

Gemini 3.6 Flash: плюсы и минусы

Плюсы

  • Огромный контекст — 1M токенов: целые книги и кодовые базы за раз
  • Понимает изображения, не только текст
  • Сильнее всего в тесте CharXiv-R — 89.0%

Минусы

  • Слабее в тесте GDPval-AA — 47.4%

Похожие модели

Все модели

Рекомендации основаны на схожести характеристик: организация-разработчик, мультимодальность, размер параметров и производительность в бенчмарках. Выберите модель для сравнения или перейдите к полному каталогу для просмотра всех доступных моделей ИИ.