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- 13 ago 2026AFFIDABILITÀ 95%da deepmind.google
Rilasciato Gemini 3.7 Flash
Tradotto automaticamente dall’originale
Titolo originale: Gemini 3.7 Flash Released
- Google ha lanciato Gemini 3.7 Flash il 13 agosto 2026, appena tre settimane dopo 3.6 Flash, definendolo un «risultato diretto del feedback degli sviluppatori e delle innovazioni algoritmiche»[1]
- Ottiene «forti miglioramenti» rispetto a 3.6 Flash nel debug e nella risoluzione dei problemi, con DeepSWE v1.1 che sale dal 49,0% al 65,3% e FrontierCode 1.1 Main dal 34,4% al 43,6%[1]
- Nell'app Gemini è stato distribuito prima a Spark, per gli abbonati AI Pro e Ultra[1]
Caratteristiche principali
- Prezzo introduttivo di 0,75 $ per milione di token in input e 3,75 $ per milione di token in output fino alla fine del 2026, metà del prezzo con cui era stato lanciato 3.6 Flash[1][2]
- Elo di WebDev Arena 1588 (3.6 Flash 1538); comprensione di documenti GDP.pdf 34,0% contro 22,0%; AutomationBench 30,4% contro 17,0%[1]
- Terminal-bench 2.1 85,8%, OSWorld-2.0 47,9% e un Artificial Analysis Intelligence Index di 56[2]
- Salvaguardie aggiornate contro l'uso improprio chimico, biologico, radiologico e nucleare e contro l'offesa informatica[1]
Benchmark[2]
| Benchmark | Gemini 3.7 Flash | Gemini 3.6 Flash | Claude Sonnet 5 | GPT-5.6 Terra | Muse Spark 1.2 |
|---|---|---|---|---|---|
| Input price ($/1M tokens) | $0,75* | $0,75* | $2,00 | $2,00 | $1,25 |
| Prezzo di output ($/1M token) | $3,75* | $3,75* | $10,00 | $12,00 | $4,25 |
| Artificial Analysis Intelligence Index (Intelligenza composita del modello) | 56 | 52 | 55 | 57 | 57 |
| FrontierCode 1.1 Main (Qualità del codice di produzione, punteggio) | 43,6% | 34,4% | 42,7% | 41,3% | — |
| DeepSWE v1.1 (Ingegneria del software a lungo orizzonte) | 65,3% | 48,6% | 53,8% | 69,6% | 54,9% |
| Code Arena (Sviluppo web, Elo) | 1588 | 1538 | 1541 | 1523 | 1535 |
| Terminal-bench 2.1 (Programmazione agentica da terminale) | 85,8% | 78,0% | 80,4% | 87,4% | 82,9% |
| Terminal-bench 3.0 (Capacità generali degli agenti) | 14,9% | 5,4% | 14,6% | 20,8% | — |
| AutomationBench (Automazione dei flussi di lavoro aziendali, set privato) | 30,4% | 17,0% | 10,7% | 23,6% | — |
| GDPVal-AA v2 (Lavoro di conoscenza, Elo) | 1525 | 1422 | 1598 | 1578 | 1628 |
| Harvey LAB-AA (Flussi di lavoro legali complessi) | 90,7% | 85,1% | 90,1% | 85,2% | — |
| GDP.pdf (Comprensione esperta di documenti PDF) | 34,0% | 22,0% | 28,0% | 24,7% | 16,0% |
| CharXiv Reasoning (Sintesi di informazioni da grafici complessi, senza strumenti) | 84,5% | 85,2% | 77,0% | 85,9% | — |
| CharXiv Reasoning (Sintesi di informazioni da grafici complessi, con strumenti) | 88,7% | 89,4% | 88,3% | — | — |
| LVBench (Comprensione di video lunghi) | 85,4% | 84,2% | 68,5% | 78,9% | — |
| GDM-MRCR v2 (8-needle) (Prestazioni su contesto lungo, 128k (media)) | 97,0% | 91,8% | 81,5% | 93,5% | — |
| OSWorld-2.0 (Uso agentico del computer) | 47,9% | 33,8% | — | 50,2% | — |
| Agent's Last Exam (Compiti di agenti multimodali su desktop e sistema operativo, tasso di successo) | 26,3% | 24,2% | 33,3% | 28,0% | — |
| HLE-Verified (Ragionamento esperto multidisciplinare) | 53,6% | 51,2% | 31,0% | 51,1% | — |
| BioMysteryBench (Ragionamento di ricerca in bioinformatica, risolvibile da umani) | 87,1% | 80,6% | 87,5% | 83,8% | — |
| BioMysteryBench (Ragionamento di ricerca in bioinformatica, difficile per umani) | 43,5% | 41,2% | 34,1% | 49,4% | — |
| LABBench2 (Compiti di ricerca biologica nel mondo reale) | 82,1% | 76,1% | 80,1% | 81,2% | — |
Fonti 2AFFIDABILITÀ 92%Affidabilità complessiva: 92%Quanto la fonte e le altre fonti del pin ne confermano le date.Media ponderata di quanto 2 fonti, compresa quella principale, confermano gli orari di inizio e fine del pin; una fonte conta la metà per ogni 180 giorni in più rispetto alla più recenteMostra tutti i pin con affidabilità pari o superiore al 75%
La prima voce è sempre la fonte del pin. L’affidabilità complessiva è una media ponderata di quanto ogni fonte conferma gli orari di inizio e fine indicati sopra; una fonte conta la metà per ogni 180 giorni in più rispetto alla più recente.
- [1]90%9to5google.com/2026/08/13/gemini-3-7-flash-launch9to5google.com· Postato il 30 set 2026· Inizio 13 ago 2026· 55% del punteggio
Il resoconto di lancio di 9to5Google è datato 13 agosto 2026 e dice che Google «ha annunciato oggi Gemini 3.7 Flash»; la scheda del modello di DeepMind[2] è pubblicata il 13 agosto 2026.
- [2]95%Gemini 3.7 Flash - Model Carddeepmind.google· Pubblicato il 13 ago 2026· Inizio 13 ago 2026 ✓· 45% del punteggio
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.
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