Gemini 3.5 Flash 是什么模型？
Gemini 3.5 Flash 是Google Deep Mind于 2026-06-20 发布的多模态大模型。支持文本、图像、视频、音频输入和文本输出，上下文窗口为 1M，主要能力包括推理大模型、多语言。页面已收录官方资料、API 定价、公开评测，便于核对规格和使用成本。
GE
Gemini 3.5 Flash
发布时间: 2026-06-20更新于: 2026-08-23知识截止: 2025-01浏览量: 1,842
模型参数
暂无数据
上下文长度
1M
多语言支持
支持
推理能力
4/5
Gemini 3.5 Flash 是 Google 于 2026 年 5 月 19 日 I/O 大会发布并当天全球开放的多模态模型，API 标识 gemini-3.5-flash。由于同场宣布的 Gemini 3.5 Pro 持续跳票，它在相当长时间里实际承担了 Gemini 旗舰的角色。规格为 1,048,576 tokens 输入上下文、65,536 tokens 最大输出，知识截止 2025 年 1 月，支持文本、图像、视频、音频和 PDF 输入并输出文本，但不支持音频生成、图像生成和 Live API。官方称其每秒输出 token 数比其他前沿模型快约 4 倍。成绩方面 Terminal-Bench 2.1 76.2%、MCP Atlas 83.6%、CharXiv Reasoning 84.2%，横向榜单上强于常识推理与工具编排（SimpleBench 排 67 个模型第 4）、弱于仓库级编程（DeepSWE 37 分排 27 个第 23）。标准价每百万 tokens 输入 1.50 美元、输出 9.00 美元；但后续的 3.6 Flash 与 3.7 Flash 在更便宜的同时成绩全面更高，新项目建议直接选后两者。
数据优先来自官方发布（GitHub、Hugging Face、论文），其次为评测基准官方结果，最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
Gemini 3.5 Flash
模型基本信息
推理过程
支持
思考模式
思考水平 · 高 (High) (默认)常规模式思考水平 · 低 (Low)
上下文长度
1M tokens
最大输出长度
64K tokens
模型类型
多模态大模型
输入/输出模态
文本、图像、音频、视频 → 文本
发布时间
2026-06-20
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
否
总参数 / 激活参数
暂无数据 / 不适用
知识截止
2025-01
Gemini 3.5 Flash
开源和体验地址
Gemini 3.5 Flash
官方介绍与博客
DataLearnerAI博客
暂无
Gemini 3.5 Flash
API接口信息
接口速度
4/5
💡默认单位：$/100万 tokens。若计费单位不同，则以供应商公开的原始标注为准。
表中「—」表示该模态在此方向不计费，或供应商未公开对应价格。
Gemini 3.5 Flash
评测结果
Gemini 3.5 Flash 当前已收录的代表性评测结果包括 GPQA Diamond（23 / 271，得分 92.80）、SimpleBench（8 / 92，得分 76.70）、MCP-Atlas（6 / 41，得分 83.60）。 本页还汇总了参数规模、上下文长度与 API 价格，便于结合评测结果与部署约束一起判断模型适配度。
文本向量检索
共 4 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
AI Agent - 工具使用
共 4 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
长上下文
共 2 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
和其他模型对比
Gemini 3.5 Flash
发布机构
Google Deep Mind
查看发布机构详情 Gemini 3.5 Flash
模型解读
被 Pro 的缺席推上主力位置的一代 Flash
Gemini 3.5 Flash（API 标识 gemini-3.5-flash）是 Google 在 2026 年 5 月 19 日 I/O 大会上随 Gemini 3.5 系列一同发布的模型，并且当天就面向全球开放——同场宣布的 Gemini 3.5 Pro 说是「下个月推出」，结果至今未见。这个背景很重要：在相当长一段时间里，3.5 Flash 实际上承担了 Gemini 系列旗舰的角色，而不只是一个「快而便宜的小号」。
Google 当时主推的卖点是打破速度与质量的取舍：官方称它在每秒输出 token 数上比其他前沿模型快约 4 倍，同时保持与更大旗舰模型可比的表现。发布即上线的渠道包括 Gemini App、Google 搜索的 AI Mode、Google Antigravity、Google AI Studio 与 Android Studio 中的 Gemini API，以及 Gemini Enterprise 系列产品。
能做什么，不能做什么
规格上，它提供 1,048,576 tokens 输入上下文与 65,536 tokens 最大输出，知识截止时间为 2025 年 1 月。输入模态相当全：文本、图像、视频、音频和 PDF；输出只有文本。
支持的能力包括思考（Thinking）、函数调用、代码执行、结构化输出、Google 搜索与 Maps grounding、上下文缓存、File Search、URL Context，以及处于预览阶段的 Computer Use。需要明确的三个「不支持」是：不能生成音频、不能生成图像、不接入 Live API——这几件事要交给 Gemini 系列里的专用模型。
评测：擅长「想清楚」和「用工具」，不擅长啃仓库
官方发布时给出的成绩是 Terminal-Bench 2.1 76.2%、MCP Atlas 83.6%、CharXiv Reasoning（多模态）84.2%、GDPval-AA 1656 Elo。后来 Gemini 3.6 Flash 的模型卡里又把它作为对照基线，补出了几个数字：SWE-Bench Pro (Public) 55.1%、DeepSWE v1.1 37%、MLE-Bench 49.7%、OSWorld-Verified 78.4%、GDPval-AA v2 1349。
把它放进 DataLearner 的横向榜单看，能力分布相当分化：常识推理与工具编排是强项——SimpleBench 76.70 在 67 个模型中排第 4，MCP-Atlas 83.60 在 38 个模型中排第 4，GPQA Diamond 92.80 在 226 个模型中排第 19；而仓库级编程和真实生产力任务是短板——DeepSWE 37 分在 27 个模型中排第 23，GDPval-AA v2 1349 在 13 个模型中排第 11。
这个反差对选型很有指导意义：让它做多步工具调用、检索问答、文档与多模态理解是合适的；指望它独立完成跨文件的仓库级重构，则会明显吃力。
价格，以及一个现实的迁移建议
Gemini Developer API 的标准价为每百万 tokens 输入 1.50 美元、输出 9.00 美元（输出含 thinking tokens），上下文缓存读取 0.15 美元。
但如果你是在今天做选型，需要知道后面发生了什么：Google 于 2026 年 7 月 21 日发布 Gemini 3.6 Flash，输出价降到 7.50 美元，且官方称在 Artificial Analysis Index 上平均少用 17% 的输出 tokens，各项对照成绩全面高于 3.5 Flash；8 月 13 日又发布 Gemini 3.7 Flash，2026 年底前推广价低至输入 0.75 美元、输出 3.75 美元。也就是说，3.5 Flash 目前在这三代 Flash 里既不是最便宜的，也不是最强的。新项目建议直接用 3.6 或 3.7 Flash，本条目更适合作为版本追溯和历史对照来看。
模型权重未公开，使用需遵守 Google Gemini API 服务条款。
官方来源
Gemini 3.5 Flash
常见问题
Gemini 3.5 Flash 支持哪些输入和输出模态？
当前官方资料记录其支持文本、图像、视频、音频输入，并生成文本输出。
Gemini 3.5 Flash 的上下文窗口和最大输出是多少？
上下文窗口为 1M，最大输出为 64K。未公开或无法确认的规格不做推测。
Gemini 3.5 Flash 适合哪些任务？
根据已收录的官方能力标签，它适合推理大模型、多语言相关任务；实际效果应结合具体工作流验证。
Gemini 3.5 Flash 是否提供 API，价格如何查看？
页面已收录 DeepMind 的 3 条定价规则。价格可能随地域、上下文档位、缓存和时间变化，应以页面价格表及官方计费页为准。
Gemini 3.5 Flash 是否开源？
代码与模型权重按 不开源 记录；使用前仍应核对官方许可原文。
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