Google випускає Gemini 3.7 Flash, нову версію своєї основної моделі ШІ, що зосереджується на кодуванні, агентних робочих процесах та інтелектуальній праці, одночасно тимчасово знижуючи ціни на API вдвічі.
Реліз відбувся лише через три тижні після випуску Gemini 3.6 Flash — це незвично короткий термін, який Google пояснює відгуками розробників та алгоритмічними покращеннями.
Для корпоративних розробників важливішою може бути комбінація цих інтелектуальних досягнень зі зниженими витратами на інференс: до кінця 2026 року Gemini 3.7 Flash коштуватиме 0,75 долара за мільйон вхідних токенів і 3,75 долара за мільйон вихідних токенів.
З 1 січня 2027 року ціни зростуть до 1,50 долара за мільйон вхідних токенів і 7,50 долара за мільйон вихідних токенів. Це означає, що поточна знижка є тимчасовою, але вона дає командам, які розгортають кодування та бізнес-агенти з високим обсягом, кілька місяців, щоб оцінити, чи обіцяне Google зменшення повторних спроб та ручного нагляду призведе до зниження загальних операційних витрат.
Запуск також підкреслює швидку ітерацію Google у лінійці Flash, тоді як наступна флагманська модель Pro залишається відсутньою. Google не надав дату випуску Gemini 3.5 Pro разом із оголошенням у четвер, як повідомляє Reuters, незважаючи на те, що модель раніше описувалася як така, що проходить партнерське тестування. Axios також зазначив, що 3.7 Flash з’являється перед очікуваним релізом Pro.
Тритижневе оновлення, зосереджене на виконанні роботи
Google описує Gemini 3.7 Flash як свою «найінтелектуальнішу робочу модель для кодування та агентів». Компанія стверджує, що модель краще адаптується, коли стикається з перешкодами, уточнює наміри за необхідності та з більшою точністю дотримується інструкцій.
Ці вдосконалення важливіші за оцінки бенчмарків. В корпоративному кодувальному агенті модель, яка робить менше непотрібних змін, відновлюється після помилок і надійніше виконує багатоетапні плани, може зменшити кількість людських втручань, необхідних для завершення завдання. Той самий принцип застосовується до бізнес-агентів, що працюють з документами та додатками, де неправильний виклик інструменту або погано інтерпретована інструкція може зірвати корисний робочий процес.
Google стверджує, що 3.7 Flash «думає більш ретельно», докладаючи більше зусиль до багатоетапного планування та викликів інструментів. Її заявлена мета – більш дисципліноване виконання з меншою кількістю повторних спроб та меншим ручним наглядом.
Це цікава еволюція порівняно з Gemini 3.6 Flash. Документація розробника Google описувала 3.6 як таку, що зменшує кроки міркувань, розмовні цикли та виклики інструментів порівняно з попередніми моделями, намагаючись обмежити спіральне розгортання циклу виконання. З 3.7 акцент зміщується на достатнє зусилля для планування при покращенні якості виконання — потенційно більш корисна оптимізація, ніж просто мінімізація кількості кроків, які робить агент.
Google DeepMind повідомила у дописі, що супроводжує реліз, що 3.7 Flash демонструє досягнення у налагодженні та вирішенні проблем, генерує більш функціональні веб-макети та додатки з меншою кількістю запитів, а також покращує міркування та точність у реальних бізнес-робочих процесах.
Досягнення в кодуванні суттєві, але не універсальні
Бенчмарки Google показують значне поколіннєве покращення в кількох тестах програмної інженерії.
На FrontierCode 1.1 Main, який вимірює якість виробничого коду, Gemini 3.7 Flash набирає 43,6% порівняно з 34,4% для Gemini 3.6 Flash. Це також трохи перевищує 42,7% Claude Sonnet 5 та 41,3% GPT-5.6 Terra, які повідомляє Google.
На DeepSWE v1.1, оцінці програмної інженерії з довгим горизонтом, 3.7 Flash досягає 65,3% порівняно з 49,0% її попередника. GPT-5.6 Terra залишається попереду з 69,6% у таблиці Google.
Веб-розробка демонструє ще одне помітне зростання. Gemini 3.7 Flash отримує Elo-оцінку 1588 на Code Arena, порівняно з 1538 для 3.6 Flash, 1541 для Claude Sonnet 5 і 1523 для GPT-5.6 Terra. Google стверджує, що нова модель може створювати більш функціональні макети та повнофункціональні додатки за меншу кількість запитів, одночасно більш точно дотримуючись еталонних скріншотів, зображень та систем дизайну.
Ширша таблиця бенчмарків є більш змішаною, що важливо для підприємств, які оцінюють модель проти конкретних робочих навантажень, а не шукають одну «найкращу» модель.
Gemini 3.7 Flash набирає 85,8% на Terminal-bench 2.1, порівняно з 87,4% для GPT-5.6 Terra. Terra також лідирує в порівняннях Google на Terminal-bench 3.0 та OSWorld-2.0. Claude Sonnet 5 лідирує в завданнях мультимодального робочого столу та операційної системи Agent’s Last Exam з показником 33,3% успішних проходжень, порівняно з 26,3% для Gemini 3.7 Flash.
Іншими словами, власні результати Google не показують, що 3.7 Flash універсально замінює дорожчих конкурентів. Натомість вони свідчать про модель, яка стала значно більш конкурентоспроможною в кодуванні та роботі агентів, займаючи при цьому нижчий ціновий сегмент.
Корпоративні робочі процеси можуть бути важливішим тестом
Покращення поширюються за межі розробки програмного забезпечення.
На AutomationBench, який Google описує як вимірювання автоматизації корпоративних робочих процесів, Gemini 3.7 Flash набирає 30,4%, різко зростаючи з 17,0% для 3.6 Flash. Таблиця Google показує Claude Sonnet 5 на рівні 10,7% та GPT-5.6 Terra на рівні 23,6%.
Модель також досягає 34,0% на GDP.PDF, оцінці складного розуміння PDF, порівняно з 22,0% для 3.6 Flash, 28,0% для Claude Sonnet 5 та 24,7% для GPT-5.6 Terra.
Ця комбінація є актуальною для корпоративних агентів, оскільки багато практичних розгортань вимагають більше, ніж просто генерації тексту чи коду. Агент може потребувати інтерпретації довгої звіту, виявлення релевантної інформації, вибору інструменту для виклику, оновлення іншої системи та створення документа для перегляду людиною. Надійність усієї цієї ланцюжка може бути важливішою за продуктивність ізольованого бенчмарку міркувань.
Google втілює цю тезу на практиці з Gemini Spark. Підписники Google AI Pro та Ultra можуть використовувати 3.7 Flash у Spark, персональному ШІ-агенті компанії. Google стверджує, що оновлення покращує роботу Spark зі знаннями та використанням інструментів у додатках Google Workspace, включаючи робочі процеси, що консолідують файли, створюють чернетки електронних листів та оновлюють документи зі статусом.
Для підприємств 3.7 Flash також доступний через Gemini Enterprise Agent Platform та Gemini Enterprise.
Ціна стає частиною конкуренції моделей
Початкова ціна Gemini 3.7 Flash є помітною ставкою на впровадження моделі в корпоративні робочі процеси.
До 31 грудня розробники платитимуть 0,75 долара за мільйон вхідних токенів і 3,75 долара за мільйон вихідних токенів. Кешування контексту коштуватиме 0,075 долара за мільйон токенів протягом початкового періоду. Google стверджує, що стандартні ціни подвоїться 1 січня 2027 року до 1,50 долара за вхідні та 7,50 долара за вихідні, а кешування контексту зросте до 0,15 долара.
Для порівняння, стандартна ціна API Gemini 3.6 Flash становить 1,50 долара за мільйон вхідних токенів і 7,50 долара за мільйон вихідних токенів. Таблиця бенчмарків Google показує Claude Sonnet 5 по 2 та 10 доларів відповідно, тоді як GPT-5.6 Terra коштує 2 та 12 доларів.
Економіка стає більш вираженою для автономних агентів, оскільки один запит користувача може генерувати довгу послідовність викликів моделі, токенів міркувань та взаємодій з інструментами. Модель, яка коштує менше за токен, але вимагає значно більше повторних спроб, може виявитися не такою вже й дешевою.
Навпаки, комбінація Google нижчої початкової ціни за токен та заявлених покращень у точності першого прогону може суттєво змінити вартість роботи кодувальних агентів або агентів обробки документів з високим обсягом, якщо ці досягнення перенесуться на виробництво.
Це той показник, який в кінцевому підсумку потрібно буде протестувати корпоративним командам: не ціна за мільйон токенів ізольовано, а вартість за успішно виконане завдання.
Перестановка в ШІ Google підвищує ставки для Gemini
Gemini 3.7 Flash з’являється на тлі ширшої дискусії про те, чи втрачає Google позиції на передовій ШІ. Компанія не випустила Gemini 3.5 Pro, незважаючи на те, що в травні заявила, що флагманська модель з’явиться наступного місяця.
До липня Google повідомила, що вона все ще проходить партнерське тестування і буде широко доступна, коли буде готова; у четвер announcement не було жодних додаткових термінів. Таким чином, остання випущена Google загального призначення модель Pro залишається Gemini 3.1 Pro, представлена в лютому.
Reuters повідомив у липні, що Gemini 3.5 Pro не досягла своєї початкової мети після того, як не досягла внутрішніх цілей, особливо в кодуванні, навіть коли Google почала тренувати те, що вона називає своєю найамбітнішою моделлю — Gemini 4.
Затримка збігається з великим переглядом керівництва Google AI, оголошеним минулого тижня.
Співзасновник Google DeepMind і лауреат Нобелівської премії Деміс Хассабіс відмовився від щоденного контролю над відомим підрозділом AI DeepMind компанії, щоб стати його головою і, одночасно, обійняти посаду головного наукового співробітника Alphabet.
Тим часом, колишній технічний директор DeepMind Корай Кавукчуоглу тепер керує підрозділом як старший віце-президент, підпорядковуючись безпосередньо генеральному директору Сундару Пічаї.
Кавукчуоглу контролює розробку моделей Gemini, передові дослідження, додаток Gemini та команди розробників — ефективно консолідуючи весь ланцюжок Gemini під більш орієнтованим на продукт оператором.
Головний науковий співробітник Джефф Дін, співлідер Gemini Оріол Віньялс, Куок Ле та Санджай Гемават покинули компанію, щоб заснувати дослідницький стартап Discovery Loop.
Ці звільнення послідували за переходом співлідера Gemini Ноама Шазіра до OpenAI та відходом лауреата Нобелівської премії з AlphaFold Джона Джампера до Anthropic. Reuters повідомив, що внутрішні розбіжності, обмежений розподіл обчислювальних ресурсів та бюрократія Google сприяли повільнішим релізам та слабкостям у кодуванні.
Зовнішні інтерпретації варіюються від організаційного ремонту до більш фундаментального відступу.
SemiAnalysis стверджує, що Google все більше пріоритезує високоприбутковий бізнес постачання хмарної інфраструктури для ШІ-компаній — включаючи конкурентів Gemini — над тим, щоб зберігати свої моделі на абсолютному фронті. Цей аналіз також стверджував, що Google фактично скасувала 3.5 Pro, хоча Google цього не підтвердила і продовжує описувати модель як затриману.
The Verge запропонував більш зважену оцінку: звільнення та затримки моделей є серйозними, але Google зберігає величезні переваги завдяки Пошуку, Workspace, Android, Cloud, власним ШІ-чіпам та розповсюдженню серед споживачів. Google стверджує, що додаток Gemini перевищив 950 мільйонів щомісячних користувачів, забезпечуючи охоплення, яке не залежить виключно від володіння моделлю з найвищим рейтингом.
Поточні бенчмарки також показують компанію, яка відстає від загальних лідерів, але залишається цілком конкурентоспроможною. Artificial Analysis ставить Claude Opus 5 на 63 місце в загальному індексі інтелекту моделей, тоді як Google повідомляє про оцінку 56 для Gemini 3.7 Flash — покращення з 52 для 3.6 Flash, але не повернення на вершину.
Ранні результати людських уподобань Arena є більш сприятливими, попередньо ранжуючи 3.7 Flash на дев’ятому місці загалом і восьмому за веб-розробкою.
Отримана картина полягає не в тому, що Google покинула передовий ШІ, а в тому, що вона стала сильнішою у швидкому випуску ефективних моделей Flash, водночас маючи труднощі з доставкою преміум-флагмана, необхідного для відновлення широкого лідерства. Gemini 4 тепер слугуватиме найчіткішим тестом того, чи реорганізація керівництва виправить цей недолік виконання.
Доступно зараз у всьому стеку розробника Google
Розробники можуть отримати доступ до Gemini 3.7 Flash через Gemini API в Google AI Studio та Android Studio, а також у середовищі Antigravity від Google. Підприємства можуть розгортати його через Gemini Enterprise Agent Platform та Gemini Enterprise, тоді як споживачі з підписками Google AI Pro або Ultra можуть отримати доступ до моделі через Spark у підтримуваних країнах.
Google також випускає оновлені засоби захисту, що охоплюють хімічні, біологічні, радіологічні та ядерні ризики, а також зловживання кіберзлочинністю, за даними компанії.
Незвично швидкий стрибок від Gemini 3.6 Flash до 3.7 Flash вказує на цикл розробки моделей, де алгоритмічні покращення можуть досягати виробничих продуктів без очікування нового флагманського покоління. Ars Technica також відзначив тритижневий інтервал між двома релізами, тоді як Google стверджує, що техніки, що стоять за оновленням, будуть використані в майбутніх моделях.
Для розробників такий швидший темп створює власне операційне питання. Моделі можуть швидко покращуватися, але виробничі команди все одно повинні тестувати нові релізи на своїх власних репозиторіях, запитах, схемах інструментів та сценаріях збоїв перед зміною розгортання.
Gemini 3.7 Flash дає цим командам особливо сильний стимул провести цю оцінку. Власні дані Google показують значні покращення у виробничому кодуванні, веб-розробці, розумінні документів та автоматизації робочих процесів, не претендуючи на лідерство скрізь. За своєю початковою ціною Google фактично робить ставку на те, що розробники цінуватимуть модель, яка є достатньо конкурентоспроможною з дорожчими системами, будучи при цьому достатньо дешевою для багаторазового запуску в агентах.
Чи виживе ця перевага після повернення до повної ціни в січні, залежатиме менше від рейтингів у лідерах, ніж від того, наскільки надійно 3.7 Flash завершуватиме реальну роботу.
Дізнатися більше на: venturebeat.com