Der erste Eintrag ist immer die Quelle des Pins. Die Gesamtsicherheit ist ein gewichteter Durchschnitt, wie fest jeder Beleg die oben verwendeten Start- und Endzeiten stützt; ein Beleg zählt für je 180 Tage, die er älter ist als der neueste, nur halb so viel.
Der Startbericht von 9to5Google datiert vom 21. Juli 2026 und erklärt, Google habe „heute Gemini 3.6 Flash und 3.5 Flash-Lite angekündigt“; die Modellkarte von DeepMind[2] für 3.6 Flash erschien am 21. Juli 2026.
DeepMind's model card, published 21 July 2026, lists the benchmark table and the $1.50 and $7.50 per million token prices.
MarkTechPost's same-day write-up of the three-model Flash tier release.
Neural Newscast's episode "Google Ships Three New Gemini Flash Models [Model Behavior]" (2026-07-21) says: "with enterprise software. [00:48] Thatcher Collins: I'm Thatcher Collins. [00:49] Thatcher Collins: Nina, the timing of these releases is certainly noteworthy. [00:53] Thatcher Collins: Today , Google shipped Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash Lite, and a specialized security-focused version called Flash Cyber. [01:03] Thatcher Collins: This blitz comes immediately after"[1]
Fehlt etwas oder stimmt etwas nicht? Sag es in deinen eigenen Worten: ein Link, der diesen Pin belegt, ein anderes Start- oder Enddatum und warum, oder eine Angabe, die fehlt oder falsch ist. Die KI prüft es an den Quellen dieses Pins, sucht nach besseren und ergänzt jede Seite, die dich bestätigt. Die eigenen Quellen des Pins zählen weiterhin am meisten. Auch Bilder sieht sich die KI an: Eines, das etwas anderes oder die Sache schlecht zeigt, wird nach hinten gestellt oder ersetzt.
| Gemini 3.5 Flash | $1.50 | $9.00 | 55.1% | 76.2% | 49.7% |
|---|
| Gemini 3.1 Pro | $2.00 | $12.00 | 54.2% | 73.8% | 42.6% |
|---|
| GPT-5.6 Luna | $1.00 | $6.00 | 62.7% | 84.7% | 47.6% |
|---|
| Grok 4.5 | $2.00 | $6.00 | 64.7% | 83.3% | 43.2% |
|---|
| Claude Sonett 5 | $3.00 | $15.00 | 63.2% | 80.4% | 66.9% |
|---|
Wie in der Modellkarte von DeepMind aufgeführt; Preise verstehen sich ohne Caching. · Quelle
Gemini 3.6 Flash scores 50 on the Artificial Analysis Intelligence Index, matching Gemini 3.5 Flash
Gemini 3.6 Flash lands at exactly 50 points on version 4.1 of the index, the identical score its predecessor was already sitting at
Gemini 3.6 Flash is an efficiency upgrade, not an intelligence upgrade.
Gemini 3.6 Flash "delivers higher precision with fewer unwanted code edits and reduced execution loops"
| Gemini 3.6 Flash and Gemini 3.5 Flash-Lite: Halving Time per Task · 21.07.2026 | 0.00 |
|---|---|
| Gemini 3.6 Flash Scores 50 On Artificial Analysis Intelligence Index, Same As Gemini 3.5 Flash · 21.07.2026 | 0.00 |
| Google launches Gemini 3.6 Flash and 3.5 Flash-Lite, teases Gemini 4 · 21.07.2026 | 0.40 |
| Gemini 3.6 Flash vs Gemini 3.5 Flash: What Changed and Should You Upgrade? · 24.07.2026 | -0.10 |
Originaltitel: Gemini 3.6 Flash Released
| Benchmark | Gemini 3.6 Flash | Gemini 3.5 Flash | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.6 Luna | Grok 4.5 | Claude Sonnet 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Eingabepreis ($/1M Token, ohne Caching) | $1.50 | $1.50 | $2.00 | $1.00 | $2.00 | $3.00 |
| Ausgabepreis ($/1M Token) | $7.50 | $9.00 | $12.00 | $6.00 | $6.00 | $15.00 |
| SWE-Bench Pro (Public) (Vielfältige agentische Programmieraufgaben) | 58.7% | 55.1% | 54.2% | 62.7% | 64.7% | 63.2% |
| DeepSWE v1.1 (Softwareentwicklung mit langem Horizont) | 49% | 37% | 12% | 67% | 54% | 54% |
| Terminal-bench 2.1 (Agentisches Programmieren im Terminal, Terminus-2-Harness) | 78.0% | 76.2% | 73.8% | 84.7% | 83.3% | 80.4% |
| MLE-Bench (Machine-Learning-Engineering) | 63.9% | 49.7% | 42.6% | 47.6% | 43.2% | 66.9% |
| GDPVal-AA v2 (Wissensarbeit, Elo) | 1421 | 1349 | 965 | 1584 | 1535 | 1607 |
| OSWorld-Verified (Agentische Computernutzung) | 83.0% | 78.4% | 76.2% | 72.6% | — | 81.2% |
| CharXiv Reasoning (Informationssynthese aus komplexen Diagrammen, ohne Werkzeuge) | 85.2% | 84.2% | 83.3% | 82.7% | 81.6% | 77.0% |
| CharXiv Reasoning (Informationssynthese aus komplexen Diagrammen, mit Werkzeugen) | 89.4% | 84.9% | 83.2% | — | — | 88.3% |
| GDM-MRCR v2 (8-needle) (Leistung bei langem Kontext, 128k (Durchschnitt)) | 91.8% | 77.3% | 84.9% | 74.8% | 81.4% | 71.6% |
| GDM-MRCR v2 (8-needle) (Leistung bei langem Kontext, 1M (punktweise)) | 54.0% | 26.6% | 26.3% | — | — | — |