Запись архива

Google DeepMind представила Gemini 3.7 Flash: сильнее в коде, агентах и веб-разработке при сниженной цене

Google DeepMind анонсировала Gemini 3.7 Flash — модель для кодинга, веб-разработки и агентных сценариев. Заметный рост по бенчмаркам, вдвое более низкая стартовая цена и интеграция с Gemini Spark.

Иллюстрация к анонсу Gemini 3.7 Flash: код на экране, интерфейсы агентов и логотип Gemini
Иллюстрация к анонсу Gemini 3.7 Flash: код на экране, интерфейсы агентов и логотип Gemini
Imagen destacada del articulo fuente

Google DeepMind 13 августа 2026 года представила Gemini 3.7 Flash — модель из массовой линейки Flash, заявленную как «самую интеллектуальную рабочую лошадку» компании для кодинга и агентных сценариев. Релиз вышел всего через три недели после Gemini 3.6 Flash; в Google объясняют такой темп обратной связью разработчиков и алгоритмическими улучшениями, которые планируют переносить в будущие модели. Анонс подписан Тулси Доши, старшим директором по управлению продуктами, от имени команды Gemini.

Что изменилось по сравнению с 3.6 Flash

Производитель выделяет три направления улучшений: программная инженерия, «работа со знаниями» (финансы, право, бионауки) и веб-разработка. По словам команды, 3.7 Flash заметно сильнее в отладке и решении issues, даёт более высокую точность кода с первого прохода и лучше генерирует продакшн-код. В веб-разработке модель создаёт более функциональные макеты и завершённые приложения за меньшее число промптов, а при генерации UI показывает высокое соответствие референсу — скриншоту, изображению или целой дизайн-системе.

Отдельно в блоге отмечают улучшенный developer experience: модель лучше адаптируется к тупиковым ситуациям, уточняет намерение пользователя и точнее следует инструкциям. Больше «обдумывания» при многошаговом планировании и вызовах инструментов означает меньше ручного контроля и повторных запусков в инженерных пайплайнах. Это формулировка из анонса, которую стоит проверять на собственных задачах.

Цифры на бенчмарках

Google приводит сравнение с 3.6 Flash по пяти бенчмаркам. Наибольший относительный рост — в задачах автоматизации и обработки сложных документов:

Ключевые факты

Бенчмарк Gemini 3.7 Flash Gemini 3.6 Flash
FrontierCode 1.1 Main 43,6% 34,4%
DeepSWE v1.1 65,3% 49,0%
GDP.pdf 34,0% 22,0%
AutomationBench 30,4% 17,0%

В генерации UI модель также обходит предыдущую версию на арене WebDev Arena: Elo 1588 против 1538. GDP.pdf оценивает способность обрабатывать сложные многостраничные документы, AutomationBench — выполнение реальных бизнес-процессов с инструментальными вызовами. Во всех случаях это цифры из официального анонса Google; независимые замеры сторонних лабораторий и сообщества ещё предстоит дождаться.

Цена и доступность

До 31 декабря 2026 года действует вводная цена $0,75 за миллион входных и $3,75 за миллион выходных токенов. С 1 января 2027 года она вырастет вдвое — до $1,50 и $7,50 соответственно. В Google подч