डीपमाइंड के जेमिनी 3.7 फ़्लैश मॉडल कार्ड तालिका से मान। · स्रोत
डीपमाइंड के जेमिनी 3.7 फ़्लैश मॉडल कार्ड तालिका से मान। · स्रोत
डीपमाइंड के जेमिनी 3.7 फ़्लैश मॉडल कार्ड तालिका से मान। · स्रोत
| नमूना | इनपुट $/1M | आउटपुट $/1M | कृत्रिम विश्लेषण इंटेलिजेंस सूचकांक |
|---|---|---|---|
| मिथुन 3.7 फ्लैश | $0.75 (प्रारंभिक) | $3.75 (प्रारंभिक) | 56 |
| मिथुन 3.6 फ्लैश | $0.75 (प्रारंभिक) | $3.75 (प्रारंभिक) | 52 |
| क्लाउड सॉनेट 5 | $2.00 | $10.00 | 55 |
| जीपीटी-5.6 टेरा | $2.00 | $12.00 | 57 |
| म्यूज़ियम स्पार्क 1.2 | $1.25 | $4.25 | 57 |
जैसा कि डीपमाइंड के मॉडल कार्ड में सूचीबद्ध है; Google की कीमत 2026 के अंत तक एक प्रारंभिक कीमत है। · स्रोत
Estimate from the version's published specs, benchmarks and reviews, 0-5; scores are only comparable within one criteria year. Scored as launched (Gemini 3.7 Flash, 13 Aug 2026): Artificial Analysis Intelligence Index 56 at high reasoning (AA article of 13 Aug; its model page now shows 39 on v4.3.2, not used); 1M-token context; launch list price was the introductory $0.75 in / $3.75 out per 1M through end of 2026 = $1.50 blended at 3:1 (scored 4.5); the standard $1.50/$7.50 = $3.00 blended would score 4; about 340 output tokens/s per AA; text, image, video, speech input. Coding null: no Terminal-Bench 4.0 at launch (Google 85.8% on Terminal-bench 2.1; 14.9% on 3.0). Reviews: AA's note, a Bijan Bowen hands-on video (summary page), buildfastwithai; one hands-on source only.[1]
Gemini 3.7 Flash (high) scores 56 on the Artificial Analysis Intelligence Index, just behind GPT-5.6 Terra (max, 57) and Muse Spark 1.2 (xhigh, 57)
Gemini 3.7 Flash is fast and comparatively inexpensive, but its hands-on coding results improve on its predecessor without reaching uniformly reliable frontier performance.
Gemini 3.7 Flash is a genuine upgrade over 3.6 Flash, with large gains on coding and agent benchmarks like DeepSWE
| Gemini 3.7 Flash: On the Intelligence vs. Time per Task Pareto frontier · 13 अग॰ 2026 | 0.40 |
|---|---|
| Gemini 3.7 Flash Review: Benchmarks, Price & the Catch (2026) · 13 अग॰ 2026 | 0.70 |
| Gemini 3.7 Flash Is Here: Testing Google's Best Model Yet (Bijan Bowen, video summary page) · 17 अग॰ 2026 | 0.20 |
पाठकों की फ़ोटो, पिन के स्रोत-आधारित मीडिया से अलग। जो आपने खाया या देखा उसे रेट करें, और रेस्तराँ पिन पर अपनी फ़ोटो पर ही डिश टैग करें।
पहली एंट्री हमेशा पिन का सोर्स होती है। कुल कॉन्फ़िडेंस एक भारित औसत है कि हर संदर्भ ऊपर इस्तेमाल किए गए शुरू और खत्म होने के समय का कितनी मज़बूती से समर्थन करता है; सबसे नए संदर्भ से हर 180 दिन पुराना होने पर किसी संदर्भ की गिनती आधी हो जाती है।
9to5Google की लॉन्च रिपोर्ट पर 13 अगस्त 2026 की तारीख है और उसमें कहा गया है कि Google ने “आज Gemini 3.7 Flash की घोषणा की”; DeepMind[2] का मॉडल कार्ड 13 अगस्त 2026 को प्रकाशित हुआ।
DeepMind's model card, published 13 August 2026, lists the introductory prices and a benchmark table against 3.6 Flash, Claude Sonnet 5, GPT-5.6 Terra and Muse Spark 1.2.
कुछ छूट गया या गलत है? अपने शब्दों में बताएं: कोई लिंक जो इस पिन का समर्थन करता हो, कोई अलग शुरुआत या खत्म होने की तारीख और उसकी वजह, या कोई तथ्य जो छूट गया हो या गलत हो। AI इसे इस पिन के सोर्स से मिलाकर जांचता है, बेहतर सोर्स खोजता है, और जो भी पेज आपकी बात का समर्थन करता है उसे जोड़ देता है। पिन के अपने सोर्स की अहमियत फिर भी सबसे ज़्यादा रहती है। AI तस्वीरें भी देखता है: जो तस्वीर कुछ और दिखाती हो या ठीक से न दिखाती हो, उसे नीचे कर दिया जाता है या बदल दिया जाता है।
मूल शीर्षक: Gemini 3.7 Flash Released
| बेंचमार्क | Gemini 3.7 Flash | Gemini 3.6 Flash | Claude Sonnet 5 | GPT-5.6 Terra | Muse Spark 1.2 |
|---|---|---|---|---|---|
| इनपुट कीमत ($/10 लाख टोकन) | $0.75* | $0.75* | $2.00 | $2.00 | $1.25 |
| आउटपुट कीमत ($/10 लाख टोकन) | $3.75* | $3.75* | $10.00 | $12.00 | $4.25 |
| Artificial Analysis Intelligence Index (समग्र मॉडल बुद्धिमत्ता) | 56 | 52 | 55 | 57 | 57 |
| FrontierCode 1.1 Main (प्रोडक्शन कोड की गुणवत्ता, स्कोर) | 43.6% | 34.4% | 42.7% | 41.3% | — |
| DeepSWE v1.1 (लंबी अवधि की सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग) | 65.3% | 48.6% | 53.8% | 69.6% | 54.9% |
| Code Arena (वेब डेवलपमेंट, Elo) | 1588 | 1538 | 1541 | 1523 | 1535 |
| Terminal-bench 2.1 (एजेंटिक टर्मिनल कोडिंग) | 85.8% | 78.0% | 80.4% | 87.4% | 82.9% |
| Terminal-bench 3.0 (सामान्य एजेंट क्षमताएं) | 14.9% | 5.4% | 14.6% | 20.8% | — |
| AutomationBench (एंटरप्राइज़ वर्कफ़्लो ऑटोमेशन, निजी सेट) | 30.4% | 17.0% | 10.7% | 23.6% | — |
| GDPVal-AA v2 (ज्ञान-कार्य, Elo) | 1525 | 1422 | 1598 | 1578 | 1628 |
| Harvey LAB-AA (जटिल कानूनी वर्कफ़्लो) | 90.7% | 85.1% | 90.1% | 85.2% | — |
| GDP.pdf (विशेषज्ञ स्तर की PDF दस्तावेज़ समझ) | 34.0% | 22.0% | 28.0% | 24.7% | 16.0% |
| CharXiv Reasoning (जटिल चार्ट से जानकारी का संश्लेषण, बिना टूल्स) | 84.5% | 85.2% | 77.0% | 85.9% | — |
| CharXiv Reasoning (जटिल चार्ट से जानकारी का संश्लेषण, टूल्स के साथ) | 88.7% | 89.4% | 88.3% | — | — |
| LVBench (लंबे वीडियो की समझ) | 85.4% | 84.2% | 68.5% | 78.9% | — |
| GDM-MRCR v2 (8-needle) (लंबे कॉन्टेक्स्ट का प्रदर्शन, 128k (औसत)) | 97.0% | 91.8% | 81.5% | 93.5% | — |
| OSWorld-2.0 (एजेंटिक कंप्यूटर उपयोग) | 47.9% | 33.8% | — | 50.2% | — |
| Agent's Last Exam (मल्टीमॉडल डेस्कटॉप और OS एजेंट कार्य, पास दर) | 26.3% | 24.2% | 33.3% | 28.0% | — |
| HLE-Verified (बहु-विषयी विशेषज्ञ तर्क) | 53.6% | 51.2% | 31.0% | 51.1% | — |
| BioMysteryBench (बायोइन्फॉर्मेटिक्स शोध तर्क, मनुष्यों द्वारा हल करने योग्य) | 87.1% | 80.6% | 87.5% | 83.8% | — |
| BioMysteryBench (बायोइन्फॉर्मेटिक्स शोध तर्क, मनुष्यों के लिए कठिन) | 43.5% | 41.2% | 34.1% | 49.4% | — |
| LABBench2 (जीव विज्ञान के वास्तविक शोध कार्य) | 82.1% | 76.1% | 80.1% | 81.2% | — |