Google выкатил Gemini 3.7 Flash
Их прорвало что ли? Или летние нагрузки меньшие освободили GPU для тренинга?
– Цена не изменилась: $0.75 / $3.75 за 1M токенов. Для сравнения: Claude Sonnet 5 – $2 / $10, GPT-5.6 Terra – $2 / $12 (он типа круче Луны) То есть Flash в 2.5–3 раза дешевле конкурентов. Но это промо-цена до конца 2026. С января – $1.50 / $7.50. Хах, тут каждые 2 недели выходят новые модели, а они рассказывают, что будет через 5 месяцев :)
– FrontierCode 43.6% – лучший результат среди всех, включая Sonnet 5 и GPT-5.6. Огоняет флагманы конкурентов в production-коде
– AutomationBench (автоматизация enterprise-процессов): 30.4% против 10.7% у Sonnet 5
– Длинный контекст: 97% на MRCR при 128k.
– Понимание PDF (GDP.pdf): 34% – тоже лучший результат, хотя абсолютные цифры показывают, что до "решённой задачи" всем ещё далеко
Слабые места тоже есть: агентские задачи (Terminal-bench 3.0, OSWorld) – GPT-5.6 заметно впереди, а в знаниевой работе (GDPVal) лидирует Muse Spark.
Короче, перейти с 3.5/3.6 наверное стоит после тестов, для больших доков, обработок и кодовых баз должно быть норм.
https://deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-7-flash/
Их прорвало что ли? Или летние нагрузки меньшие освободили GPU для тренинга?
– Цена не изменилась: $0.75 / $3.75 за 1M токенов. Для сравнения: Claude Sonnet 5 – $2 / $10, GPT-5.6 Terra – $2 / $12 (он типа круче Луны) То есть Flash в 2.5–3 раза дешевле конкурентов. Но это промо-цена до конца 2026. С января – $1.50 / $7.50. Хах, тут каждые 2 недели выходят новые модели, а они рассказывают, что будет через 5 месяцев :)
– FrontierCode 43.6% – лучший результат среди всех, включая Sonnet 5 и GPT-5.6. Огоняет флагманы конкурентов в production-коде
– AutomationBench (автоматизация enterprise-процессов): 30.4% против 10.7% у Sonnet 5
– Длинный контекст: 97% на MRCR при 128k.
– Понимание PDF (GDP.pdf): 34% – тоже лучший результат, хотя абсолютные цифры показывают, что до "решённой задачи" всем ещё далеко
Слабые места тоже есть: агентские задачи (Terminal-bench 3.0, OSWorld) – GPT-5.6 заметно впереди, а в знаниевой работе (GDPVal) лидирует Muse Spark.
Короче, перейти с 3.5/3.6 наверное стоит после тестов, для больших доков, обработок и кодовых баз должно быть норм.
https://deepmind.google/models/model-cards/gemini-3-7-flash/