Name: Sortie de Gemini 3.5 Flash
Author: Google

Sortie de Gemini 3.5 Flash · Chronopin

IAPublié 30/09/202630/09/2026 à 20:47

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Google

Commence le 19/05/2026

Googleplex, 1600 Amphitheatre Parkway, Mountain View, California 94043, United States

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Terminal-banc 2.1 (faisceau Terminus-2)%

Gemini 3 Flash58
Claude Opus 4.766,1
Gemini 3.1 Pro70,3
GPT-5.578,2
Gemini 3.5 Flash76,2

Carte modèle DeepMind Gemini 3.5 Flash. · source

SWE-Bench Pro (Public), tentative unique%

Gemini 3 Flash49,6
Gemini 3.1 Pro54,2
GPT-5.558,6
Claude Opus 4.764,3
Gemini 3.5 Flash55,1

Carte modèle DeepMind Gemini 3.5 Flash. · source

Atlas MCP%

Gemini 3 Flash62
Claude Sonnet 4.669,5
GPT-5.575,3
Gemini 3.1 Pro78,2
Claude Opus 4.779,1
Gemini 3.5 Flash83,6

Carte modèle DeepMind Gemini 3.5 Flash. · source

GDPval-AA (Elo)Élo

Gemini 3 Flash1 204
Gemini 3.1 Pro1 314
Claude Sonnet 4.61 676
Claude Opus 4.71 753
GPT-5.51 769
Gemini 3.5 Flash1 656

Carte modèle DeepMind Gemini 3.5 Flash. · source

Language model rubric2026 criteria

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.

Noms alternatifs

Gemini 3.5 Flash
日本語
Gemini Flash
Alias

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Photos de lecteurs, distinctes des médias sourcés du pin. Notez ce que vous avez mangé ou vu et, sur un pin de restaurant, identifiez les plats directement sur votre photo.

Commentaires

Références 3CONFIANCE 85 %Confiance globale: 85%Dans quelle mesure la source et les références du pin étayent ses dates.Moyenne pondérée de la fermeté avec laquelle 3 références, source comprise, étayent les heures de début et de fin de l’épingle ; une référence compte moitié moins pour chaque tranche de 180 jours d’ancienneté par rapport à la plus récenteAfficher toutes les épingles à 75 % de confiance ou plus

La première entrée est toujours la source de l’épingle. La confiance globale est une moyenne pondérée de la fermeté avec laquelle chaque référence étaye les heures de début et de fin retenues ci-dessus ; une référence compte moitié moins pour chaque tranche de 180 jours d’ancienneté par rapport à la plus récente.

[1]90%
techcrunch.com/2026/05/19/with-gemini-3-5-flash-google-bets-its-next-ai-wave-on-agents-not-chatbots
techcrunch.com· Publié le 30 sept. 2026· Début 19 mai 2026· 39 % du score
TechCrunch rapporte que Google a lancé Gemini 3.5 Flash le mardi 19 mai 2026 lors de sa conférence annuelle pour développeurs I/O ; la fiche modèle de Google DeepMind^[3] pour 3.5 Flash est publiée le même jour.
[2]75%
Gemini (language model) - Wikipedia
en.wikipedia.org· Ajouté le 30 sept. 2026· 39 % du score
The Wikipedia article lists Gemini 3.5 Flash as released on 19 May 2026, based on Gemini 3 Flash.
[3]95%
Gemini 3.5 Flash - Model Card
deepmind.google· Publié le 19 mai 2026· Début 19 mai 2026 ✓· 23 % du score
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.

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Reviews

Gemini 3.5 Flash: The new leader in intelligence versus speed · artificialanalysis.ai · 19 mai 2026Gemini 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.
Google's Gemini 3.5 Flash follows Anthropic and OpenAI in making newer AI models significantly pricier · the-decoder.com · 20 mai 2026Gemini 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.
5 prompts that show how the new Gemini 3.5 Flash is its best AI model yet · techradar.com · 21 mai 2026Gemini tracked each stream independently while periodically merging findings into an evolving assessment summary.
With Gemini 3.5 Flash, Google bets its next AI wave on agents, not chatbots · techcrunch.com · 19 mai 2026That 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.

Sentiment au fil du tempsPositif

Sentiment

Sentiment au fil du temps
Gemini 3.5 Flash: The new leader in intelligence versus speed · 19 mai 2026	0.80
With Gemini 3.5 Flash, Google bets its next AI wave on agents, not chatbots · 19 mai 2026	0.40
Google's Gemini 3.5 Flash follows Anthropic and OpenAI in making newer AI models significantly pricier · 20 mai 2026	-0.30
5 prompts that show how the new Gemini 3.5 Flash is its best AI model yet · 21 mai 2026	0.40

Google a lancé Gemini 3.5 Flash le 19 mai 2026 lors de Google I/O, qu'il présente comme son modèle le plus puissant à ce jour pour la programmation et les agents autonomes^[1]
Koray Kavukcuoglu a affirmé qu'il « surpasse notre dernier modèle de pointe, 3.1 Pro, sur presque tous les benchmarks », qu'il est 4x plus rapide que les autres modèles de pointe, et qu'une version optimisée est 12x plus rapide à qualité égale^[1]
Il a été co-développé avec Google Antigravity ; lors d'une démonstration, des agents ont été lancés pour construire un système d'exploitation complet à partir de zéro, et Google a publié le même jour Antigravity 2.0, une application de bureau autonome^[1]
Google a indiqué qu'un futur 3.5 Pro jouerait le rôle d'« orchestrateur » avec Flash comme sous-agents, et que 3.5 dispose de protections renforcées contre les risques cyber et CBRN^[1]

Principales caractéristiques

Terminal-bench 2.1 76.2% (3 Flash 58.0%), SWE-Bench Pro 55.1% et OSWorld-Verified 78.4% pour l'utilisation d'un ordinateur^[3]
MCP Atlas 83.6%, GDPval-AA 1656 Elo pour le travail de connaissance, CharXiv Reasoning 84.2% et ARC-AGI-2 72.1%^[3]
Peut fonctionner de façon autonome pendant plusieurs heures, en s'arrêtant pour demander une consigne aux points de décision^[1]

Benchmarks^[3]

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 (programmation agentique en terminal, harnais Terminus-2)	76.2%	58.0%	70.3%	—	66.1%	78.2%
SWE-Bench Pro (Public) (tâches de programmation agentique variées, une seule tentative)	55.1%	49.6%	54.2%	—	64.3%	58.6%
MCP Atlas (flux de travail en plusieurs étapes avec MCP)	83.6%	62.0%	78.2%	69.5%	79.1%	75.3%
Toolathlon (usage d'outils généraliste en conditions réelles)	56.5%	49.4%	—	—	—	55.6%
OSWorld-Verified (utilisation agentique d'un ordinateur)	78.4%	65.1%	76.2%	72.5%	78.0%	78.7%
Finance Agent v2 (analyse financière et aide à la décision)	57.9%	42.6%	43.0%	51.0%	51.5%	51.8%
GDPval-AA (travail de connaissance à forte valeur économique, Elo)	1656	1204	1314	1676	1753	1769
CharXiv Reasoning (synthèse d'informations à partir de graphiques complexes, sans outils)	84.2%	80.3%	83.3%	72.4%	82.1%	84.1%
MMMU-Pro (compréhension et raisonnement multimodaux, sans outils)	83.6%	81.2%	80.5%	74.5%	75.2%	81.2%
Blueprint-Bench 2 (raisonnement spatial agentique, score normalisé)	33.6%	0.0%	26.5%	6.7%	24.5%	36.2%
MRCR v2 (8-needle) (performance en contexte long, 128k (moyenne))	77.3%	67.2%	84.9%	84.9%	59.3%	94.8%
MRCR v2 (8-needle) (performance en contexte long, 1M (ponctuel))	26.6%	22.1%	26.3%	—	—	—
Humanity’s Last Exam (raisonnement académique (jeu complet, texte + MM))	40.2%	33.7%	44.4%	33.2%	46.9%	41.4%
ARC-AGI-2 (puzzles de raisonnement abstrait)	72.1%	33.6%	77.1%	58.3%	75.8%	84.6%

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