- เริ่ม
- 13 ส.ค. 2026ความเชื่อมั่น 95%จาก deepmind.google
เปิดตัว Gemini 3.7 Flash
แปลอัตโนมัติจากต้นฉบับ
ชื่อต้นฉบับ: Gemini 3.7 Flash Released
- Google เปิดตัว Gemini 3.7 Flash เมื่อวันที่ 13 สิงหาคม 2026 เพียงสามสัปดาห์หลัง 3.6 Flash โดยบอกว่าเป็น “ผลโดยตรงจากข้อเสนอแนะของนักพัฒนาและนวัตกรรมด้านอัลกอริทึม”[1]
- โมเดลนี้ได้ “ความก้าวหน้าอย่างชัดเจน” เหนือ 3.6 Flash ในการดีบักและการแก้ปัญหา โดย DeepSWE v1.1 เพิ่มจาก 49.0% เป็น 65.3% และ FrontierCode 1.1 Main จาก 34.4% เป็น 43.6%[1]
- ในแอป Gemini เปิดให้ใช้ที่ Spark ก่อน สำหรับสมาชิก AI Pro และ Ultra[1]
คุณสมบัติเด่น
- ราคาเปิดตัว 0.75 ดอลลาร์ต่อโทเคนอินพุตหนึ่งล้านโทเคน และ 3.75 ดอลลาร์ต่อโทเคนเอาต์พุตหนึ่งล้านโทเคนจนถึงสิ้นปี 2026 ซึ่งเป็นครึ่งหนึ่งของราคาที่ 3.6 Flash เปิดตัว[1][2]
- WebDev Arena Elo 1588 (3.6 Flash 1538), GDP.pdf ความเข้าใจเอกสาร 34.0% เทียบกับ 22.0% และ AutomationBench 30.4% เทียบกับ 17.0%[1]
- Terminal-bench 2.1 85.8%, OSWorld-2.0 47.9% และดัชนีความฉลาดของ Artificial Analysis ที่ 56[2]
- อัปเดตมาตรการป้องกันการใช้ในทางที่ผิดด้านสารเคมี ชีวภาพ รังสี และนิวเคลียร์ รวมถึงการโจมตีทางไซเบอร์[1]
เกณฑ์วัดประสิทธิภาพ[2]
| เกณฑ์วัด | Gemini 3.7 Flash | Gemini 3.6 Flash | Claude Sonnet 5 | GPT-5.6 Terra | Muse Spark 1.2 |
|---|---|---|---|---|---|
| ราคา input ($/1M โทเคน) | $0.75* | $0.75* | $2.00 | $2.00 | $1.25 |
| ราคา output ($/1M โทเคน) | $3.75* | $3.75* | $10.00 | $12.00 | $4.25 |
| Artificial Analysis Intelligence Index (ความฉลาดของโมเดลแบบรวม) | 56 | 52 | 55 | 57 | 57 |
| FrontierCode 1.1 Main (คุณภาพโค้ดระดับใช้งานจริง คะแนน) | 43.6% | 34.4% | 42.7% | 41.3% | — |
| DeepSWE v1.1 (วิศวกรรมซอฟต์แวร์ระยะยาว) | 65.3% | 48.6% | 53.8% | 69.6% | 54.9% |
| Code Arena (การพัฒนาเว็บ Elo) | 1588 | 1538 | 1541 | 1523 | 1535 |
| Terminal-bench 2.1 (การเขียนโค้ดบนเทอร์มินัลแบบเอเจนต์) | 85.8% | 78.0% | 80.4% | 87.4% | 82.9% |
| Terminal-bench 3.0 (ความสามารถของเอเจนต์ทั่วไป) | 14.9% | 5.4% | 14.6% | 20.8% | — |
| AutomationBench (ระบบอัตโนมัติเวิร์กโฟลว์องค์กร ชุดทดสอบส่วนตัว) | 30.4% | 17.0% | 10.7% | 23.6% | — |
| GDPVal-AA v2 (งานด้านความรู้ Elo) | 1525 | 1422 | 1598 | 1578 | 1628 |
| Harvey LAB-AA (เวิร์กโฟลว์กฎหมายที่ซับซ้อน) | 90.7% | 85.1% | 90.1% | 85.2% | — |
| GDP.pdf (ความเข้าใจเอกสาร PDF ระดับผู้เชี่ยวชาญ) | 34.0% | 22.0% | 28.0% | 24.7% | 16.0% |
| CharXiv Reasoning (การสังเคราะห์ข้อมูลจากแผนภูมิซับซ้อน ไม่ใช้เครื่องมือ) | 84.5% | 85.2% | 77.0% | 85.9% | — |
| CharXiv Reasoning (การสังเคราะห์ข้อมูลจากแผนภูมิซับซ้อน ใช้เครื่องมือ) | 88.7% | 89.4% | 88.3% | — | — |
| LVBench (ความเข้าใจวิดีโอยาว) | 85.4% | 84.2% | 68.5% | 78.9% | — |
| GDM-MRCR v2 (8-needle) (ประสิทธิภาพบริบทยาว 128k (ค่าเฉลี่ย)) | 97.0% | 91.8% | 81.5% | 93.5% | — |
| OSWorld-2.0 (การใช้คอมพิวเตอร์แบบเอเจนต์) | 47.9% | 33.8% | — | 50.2% | — |
| Agent's Last Exam (งานเอเจนต์บนเดสก์ท็อปและระบบปฏิบัติการแบบหลายรูปแบบ อัตราผ่าน) | 26.3% | 24.2% | 33.3% | 28.0% | — |
| HLE-Verified (การให้เหตุผลระดับผู้เชี่ยวชาญข้ามสาขา) | 53.6% | 51.2% | 31.0% | 51.1% | — |
| BioMysteryBench (การให้เหตุผลวิจัยชีวสารสนเทศ ระดับที่มนุษย์แก้ได้) | 87.1% | 80.6% | 87.5% | 83.8% | — |
| BioMysteryBench (การให้เหตุผลวิจัยชีวสารสนเทศ ระดับที่มนุษย์ทำได้ยาก) | 43.5% | 41.2% | 34.1% | 49.4% | — |
| LABBench2 (งานวิจัยชีววิทยาในโลกจริง) | 82.1% | 76.1% | 80.1% | 81.2% | — |
แหล่งอ้างอิง 2ความเชื่อมั่น 92%ความเชื่อมั่นโดยรวม: 92%แหล่งที่มาและแหล่งอ้างอิงของหมุดยืนยันวันที่ได้ดีเพียงใดค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักว่าแหล่งอ้างอิง 2 แหล่ง รวมแหล่งที่มา สนับสนุนเวลาเริ่มและสิ้นสุดของหมุดมากเพียงใด แหล่งอ้างอิงจะมีน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุก ๆ 180 วันที่เก่ากว่าแหล่งล่าสุดแสดงหมุดทั้งหมดที่มีความเชื่อมั่น 75% ขึ้นไป
รายการแรกคือแหล่งที่มาของหมุดเสมอ ความเชื่อมั่นโดยรวมคือค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักว่าแต่ละแหล่งอ้างอิงสนับสนุนเวลาเริ่มและสิ้นสุดด้านบนมากเพียงใด แหล่งอ้างอิงจะมีน้ำหนักลดลงครึ่งหนึ่งทุก ๆ 180 วันที่เก่ากว่าแหล่งล่าสุด
- [1]90%9to5google.com/2026/08/13/gemini-3-7-flash-launch9to5google.com· โพสต์ 30 ก.ย. 2026· เริ่ม 13 ส.ค. 2026· 55% ของคะแนน
รายงานเปิดตัวของ 9to5Google ลงวันที่ 13 สิงหาคม 2026 และระบุว่า Google “ประกาศ Gemini 3.7 Flash ในวันนี้” ส่วนโมเดลการ์ดของ DeepMind[2] เผยแพร่ในวันที่ 13 สิงหาคม 2026
- [2]95%Gemini 3.7 Flash - Model Carddeepmind.google· เผยแพร่ 13 ส.ค. 2026· เริ่ม 13 ส.ค. 2026 ✓· 45% ของคะแนน
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.
เสนอการแก้ไข
มีอะไรขาดหรือผิดไหม บอกด้วยคำพูดของคุณเอง: ลิงก์ที่สนับสนุนหมุดนี้ วันที่เริ่มหรือสิ้นสุดที่ต่างออกไปพร้อมเหตุผล หรือข้อเท็จจริงที่ขาดหรือผิด AI จะตรวจสอบกับแหล่งที่มาของหมุด ค้นหาแหล่งที่ดีกว่า และเพิ่มหน้าที่สนับสนุนคุณ แหล่งที่มาของหมุดเองยังคงมีน้ำหนักมากที่สุด รูปภาพที่แสดงสิ่งอื่นหรือแสดงได้ไม่ดีก็จะถูกตรวจสอบ และเลื่อนลงหรือแทนที่
