Google AI щойно випустила Gemini 3.7 Flash: модель для програмування й агентів за ціною $0,75 за 1 млн вхідних токенів

Google випустила Gemini 3.7 Flash, найновішу модель у своїй лінійці Flash, через три тижні після Gemini 3.6 Flash. У картці моделі її описують як удосконалення 3.6 Flash з алгоритмічними покращеннями базової системи міркування — а не як новий цикл попереднього навчання. Модель приймає текст, зображення, аудіо та відео в контекстному вікні на 1 млн токенів, повертає до 64 тис. вихідних токенів і підтримує налаштовувані конфігурації міркування, що дають змогу балансувати між якістю, вартістю та затримкою. Кінцева дата актуальності знань залишається на березні 2026 року. Покращення зосереджені у трьох сферах: програмна інженерія, робота зі знаннями на основі документів і веброзробка. Найпереконливішим аргументом є ціна. Gemini 3.7 Flash доступна за ціною $0,75 за 1 млн вхідних токенів і $3,75 за 1 млн вихідних токенів — удвічі дешевше за початкові тарифні ставки 3.6 Flash і приблизно втричі дешевше за змішану вартість Claude Sonnet 5 або GPT-5.6 Terra.

Чи придатна вона до розгортання?

Так, лише через API та для корпоративних клієнтів. Відкритих вагових коефіцієнтів немає. Доступ здійснюється через хостовані платформи: Gemini API і Google AI Studio, Google Antigravity, Android Studio, Gemini Enterprise Agent Platform і застосунок Gemini Enterprise. Споживачі отримують до неї доступ через Gemini Spark у тарифних планах Google AI Pro та Ultra.

• Відповідність компаніям: Найбільше виграють стартапи та команди середнього бізнесу, оскільки вступна ціна робить постійно активних агентів доступними без бюджету на тариф рівня Pro. Регульовані підприємства отримують контрольований шлях через Gemini Enterprise. Команди з вимогами щодо локалізації даних або ізольованих мереж не можуть скористатися рішенням — розмістити його самостійно неможливо.
• Галузі: Власний набір оцінювань Google вказує на юридичну сферу, фінансові послуги, біонауки та корпоративні операції. Показники Harvey LAB-AA, GDP.pdf і AutomationBench є тому підтвердженням.
• Застосування: Довготривалі агенти програмування, автоматизація бек-офісних процесів на основі документів, генерація інтерфейсів зі скриншотів або дизайн-систем і конвеєри перетворення PDF у структуровані дані.

Картина бенчмарків

У FrontierCode 1.1 Main, який вимірює якість виробничого коду, Gemini 3.7 Flash набирає 43,6% проти 34,4% у 3.6 Flash. У DeepSWE v1.1, оцінюванні довготривалих завдань із програмної інженерії, модель досягає 65,3%. У WebDev Arena вона отримує рейтинг Elo 1588 проти 1538, що є найвищим показником у порівняльній таблиці Google.

Результати в роботі з документами та процесами покращилися ще більше. У GDP.pdf, експертному оцінюванні розуміння PDF-документів, показник зріс із 22,0% до 34,0%. В AutomationBench, закритому наборі корпоративних робочих процесів, він зріс із 17,0% до 30,4% — випередивши Claude Sonnet 5 із результатом 10,7% і GPT-5.6 Terra з 23,6%. У завданнях довгоконтекстного пошуку GDM-MRCR v2 із контекстом 128 тис. токенів результат досягає 97,0%.

GPT-5.6 Terra випереджає модель у DeepSWE (69,6%), Terminal-bench 2.1 (87,4%), Terminal-bench 3.0 (20,8%) та OSWorld-2.0 (50,2%). У GDPval-AA v2 для роботи зі знаннями 3.7 Flash отримує 1525 Elo проти 1598 у Sonnet 5 і 1628 у Muse Spark 1.2. CharXiv Reasoning демонструє регрес: 84,5% без інструментів проти 85,2% у 3.6 Flash. В Artificial Analysis Intelligence Index 3.7 Flash набирає 56 балів проти 57 у GPT-5.6 Terra та Muse Spark 1.2.

Ціна — головний аргумент

Gemini 3.7 Flash коштує $0,75 за 1 млн вхідних токенів і $3,75 за 1 млн вихідних токенів. Ця ставка є вступною та діє до 31 грудня 2026 року; з 1 січня 2027 року вона становитиме $1,50 і $7,50 відповідно. У власній таблиці Google Claude Sonnet 5 має ціну $2,00/$10,00, а GPT-5.6 Terra — $2,00/$12,00.

За співвідношення 80/20 між вхідними та вихідними даними це означає змішану вартість $1,35 за 1 млн токенів сьогодні проти $3,60 у Sonnet 5 і $4,00 у GPT-5.6 Terra. Для команд, які запускають агентів у великих обсягах, саме співвідношення інтелекту до долара є причиною для оцінювання, а не окремі перемоги в тестах.

Основні висновки

• Gemini 3.7 Flash — це вдосконалення 3.6 Flash, а не нова базова модель, випущена лише через три тижні після попередньої.
• Покращення в програмуванні є реальними: FrontierCode — 43,6% проти 34,4%, DeepSWE — 65,3% проти 48,6%, WebDev Arena — 1588 Elo.
• Ціна є найсильнішим аргументом — $0,75/$3,75 за 1 млн токенів до 31 грудня 2026 року, після чого вона подвоїться.
• GPT-5.6 Terra все ще лідирує в агентах для роботи з терміналом і комп’ютером; CharXiv демонструє невеликий регрес.
• Лише API та корпоративний доступ. Відкритих вагових коефіцієнтів немає, тому неможливі самостійне розгортання або розгортання в ізольованій мережі.

---

Ознайомтеся з технічними деталями. Також підписуйтеся на нас у Twitter і не забудьте приєднатися до нашого ML SubReddit із понад 150 тис. учасників та підписатися на нашу розсилку. Стривайте! Ви є в Telegram? Тепер ви також можете приєднатися до нас у Telegram.

Потрібно співпрацювати з нами для просування вашого GitHub-репозиторію, сторінки на Hugging Face, релізу продукту, вебінару тощо? Зв’яжіться з нами