Tarjeta modelo DeepMind Gemini 3.5 Flash. · fuente
Tarjeta modelo DeepMind Gemini 3.5 Flash. · fuente
Tarjeta modelo DeepMind Gemini 3.5 Flash. · fuente
Tarjeta modelo DeepMind Gemini 3.5 Flash. · fuente
Estimate from the version's published specs, benchmarks and reviews, 0-5; scores are only comparable within one criteria year. Scored as launched (19 May 2026). Reasoning: Artificial Analysis Intelligence Index 55 at launch (AA launch article; ahead of Grok 4.3 53). Coding null: no Terminal-Bench 4.0; Google published Terminal-bench 2.1 76.2% (Terminus-2) and SWE-Bench Pro 55.1%; AA's own Coding Index was 45, not an anchor figure. Context 1M tokens. Price $1.50 in / $9 out per 1M = $3.375 blended (AA; 3x Gemini 3 Flash). Speed over 280 output tokens/s measured by Artificial Analysis at launch. Input text, image, video, speech (AA). Pin sourceUrl is TechCrunch; the model card is used here as maker page and was opened this run.[3]
Gemini 3.5 Flash scores 55 on the Artificial Analysis Intelligence Index, up 9 points from Gemini 3 Flash, driven primarily by agentic performance gains and hallucination reduction.
Gemini 3.5 Flash burns through so many more tokens on agent-based tasks that total costs end up 75 percent higher than Gemini 3.1 Pro, according to Artificial Analysis.
Gemini tracked each stream independently while periodically merging findings into an evolving assessment summary.
That speed is central to Flash's design for agentic work, where multiple AI agents run at the same time on long-running tasks, according to Kavukcuoglu.
| Gemini 3.5 Flash: The new leader in intelligence versus speed · 19 may 2026 | 0.80 |
|---|---|
| With Gemini 3.5 Flash, Google bets its next AI wave on agents, not chatbots · 19 may 2026 | 0.40 |
| Google's Gemini 3.5 Flash follows Anthropic and OpenAI in making newer AI models significantly pricier · 20 may 2026 | -0.30 |
| 5 prompts that show how the new Gemini 3.5 Flash is its best AI model yet · 21 may 2026 | 0.40 |
Fotos de lectores, separadas de los medios con fuentes del pin. Valora lo que comiste o viste y, en un pin de restaurante, etiqueta los platos directamente en tu foto.
La primera entrada es siempre la fuente del pin. La confianza global es una media ponderada de la firmeza con la que cada referencia respalda las horas de inicio y fin usadas arriba; una referencia cuenta la mitad por cada 180 días que sea más antigua que la más reciente.
TechCrunch informa de que Google lanzó Gemini 3.5 Flash el martes 19 de mayo de 2026 en su conferencia anual para desarrolladores I/O; la ficha del modelo 3.5 Flash de Google DeepMind[3] se publicó el mismo día.
The Wikipedia article lists Gemini 3.5 Flash as released on 19 May 2026, based on Gemini 3 Flash.
DeepMind's model card, published 19 May 2026, gives the benchmark results against Gemini 3 Flash, 3.1 Pro, Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.7 and GPT-5.5.
¿Falta algo o hay un error? Dilo con tus palabras: un enlace que respalde este pin, otra fecha de inicio o fin y por qué, o un dato que falta o está mal. La IA lo contrasta con las fuentes del pin, busca otras mejores y añade cualquier página que te dé la razón. Las fuentes del propio pin siguen contando más. La IA también mira las imágenes: una que muestra otra cosa, o la muestra mal, pasa al final o se sustituye.
Título original: Gemini 3.5 Flash Released
| Benchmark | Gemini 3.5 Flash | Gemini 3 Flash | Gemini 3.1 Pro | Claude Sonnet 4.6 | Claude Opus 4.7 | GPT-5.5 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Terminal-bench 2.1 (programación agéntica en terminal, arnés Terminus-2) | 76.2% | 58.0% | 70.3% | — | 66.1% | 78.2% |
| SWE-Bench Pro (Public) (tareas variadas de programación agéntica, un solo intento) | 55.1% | 49.6% | 54.2% | — | 64.3% | 58.6% |
| MCP Atlas (flujos de trabajo de varios pasos con MCP) | 83.6% | 62.0% | 78.2% | 69.5% | 79.1% | 75.3% |
| Toolathlon (uso general de herramientas en el mundo real) | 56.5% | 49.4% | — | — | — | 55.6% |
| OSWorld-Verified (uso agéntico del ordenador) | 78.4% | 65.1% | 76.2% | 72.5% | 78.0% | 78.7% |
| Finance Agent v2 (análisis financiero y toma de decisiones) | 57.9% | 42.6% | 43.0% | 51.0% | 51.5% | 51.8% |
| GDPval-AA (trabajo del conocimiento de valor económico, Elo) | 1656 | 1204 | 1314 | 1676 | 1753 | 1769 |
| CharXiv Reasoning (síntesis de información a partir de gráficos complejos, sin herramientas) | 84.2% | 80.3% | 83.3% | 72.4% | 82.1% | 84.1% |
| MMMU-Pro (comprensión y razonamiento multimodal, sin herramientas) | 83.6% | 81.2% | 80.5% | 74.5% | 75.2% | 81.2% |
| Blueprint-Bench 2 (razonamiento espacial agéntico, puntuación normalizada) | 33.6% | 0.0% | 26.5% | 6.7% | 24.5% | 36.2% |
| MRCR v2 (8-needle) (rendimiento en contexto largo, 128k (media)) | 77.3% | 67.2% | 84.9% | 84.9% | 59.3% | 94.8% |
| MRCR v2 (8-needle) (rendimiento en contexto largo, 1M (puntual)) | 26.6% | 22.1% | 26.3% | — | — | — |
| Humanity’s Last Exam (razonamiento académico (conjunto completo, texto + MM)) | 40.2% | 33.7% | 44.4% | 33.2% | 46.9% | 41.4% |
| ARC-AGI-2 (puzles de razonamiento abstracto) | 72.1% | 33.6% | 77.1% | 58.3% | 75.8% | 84.6% |