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Gemini 3.6 Flash

多模态大模型编程大模型Gemini 3.6

Gemini 3.6 Flash

发布时间: 2026-07-21更新于: 2026-07-21 23:34:14.653289
在线体验GitHubHugging FaceCompare
模型参数
未披露
上下文长度
1M
中文支持
不支持
推理能力

Google 于 2026 年 7 月 21 日正式发布的 GA 多模态 Flash 模型:1M 上下文、64K 最大输出,支持 Computer Use(Preview),标准 API 价格为每百万 tokens 输入 $1.50、输出 $7.50。

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 3.6 Flash

模型基本信息

推理过程
支持
思考模式
思考水平 · 中 (Medium) (默认)思考水平 · 高 (High)
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
2026-07-21
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
总参数 / 激活参数
暂无数据 / 不涉及
知识截止
暂无数据
Gemini 3.6 Flash

开源和体验地址

代码开源状态
不开源
预训练权重开源
不开源
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
Hugging Face
暂无开源HuggingFace地址
Gemini 3.6 Flash

官方介绍与博客

官方论文
DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
Gemini 3.6 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。
标准模式
类型适用条件输入输出
文本-$1.50/ 1M$7.50/ 1M
批量模式
类型适用条件输入输出
文本-$0.750/ 1M$3.75/ 1M
flex
类型适用条件输入输出
文本-$0.750/ 1M$3.75/ 1M
priority
类型适用条件输入输出
文本-$2.70/ 1M$13.50/ 1M
缓存定价Prompt缓存
类型有效期写入读取
文本--$0.075/ 1M
Gemini 3.6 Flash

评测结果

Gemini 3.6 Flash 当前已收录的代表性评测结果包括 OSWorld-Verified(3 / 23,得分 83)、SWE-Bench Pro - Public(11 / 53,得分 58.70)、MLE-Bench(1 / 3,得分 63.90)。 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。

思考模式
工具使用

编程与软件工程

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
SWE-Bench Pro - Public
思考模式工具
58.70
11 / 53
DeepSWE
思考模式工具
49
12 / 18

AI Agent - 工具使用

共 3 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
OSWorld-Verified
思考模式工具
83
3 / 23
TerminalBench 2.1
思考模式工具
78
13 / 27
MLE-Bench
思考模式工具
63.90
1 / 3

生产力知识

共 1 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
GDPval-AA v2
思考模式
1421
2 / 4

长上下文

共 2 项评测
评测名称 / 模式
得分
排名/总数
91.80
1 / 3
54
1 / 3

和其他模型对比

Gemini 3.6 Flash

发布机构

Gemini 3.6 Flash

模型解读

正式发布与定位

Gemini 3.6 Flash 是 Google 于 2026 年 7 月 21 日正式发布并提供生产使用的 GA 多模态模型,稳定 API 标识为 gemini-3.6-flash。它面向智能体时代的真实工作负载,重点提升代码生成、知识工作、多模态与空间推理,以及复杂编码循环中的智能体执行效率。Google 表示,该模型相较 Gemini 3.5 Flash 在 Artificial Analysis Index 上平均减少 17% 的输出 tokens,并以更少的推理步骤、对话轮次和工具调用完成多步工作流。

规格与能力

官方模型页确认其输入上下文上限为 1,048,576 tokens,最大输出为 65,536 tokens;支持文本、图像、视频、音频和 PDF 输入,输出文本。模型支持 Thinking、函数调用、代码执行、File Search、Google Search 与 Maps grounding、结构化输出、URL Context、上下文缓存及 Computer Use(Preview),并支持 Batch、Flex 和 Priority 推理。默认 thinking level 为 medium,复杂任务可切换为 high

官方评测

Google DeepMind 官方模型卡给出的成绩包括 SWE-Bench Pro (Public) 58.7%、Terminal-bench 2.1(Terminus-2 harness)78.0%、DeepSWE v1.1 49%、MLE-Bench 63.9%、OSWorld-Verified 83.0% 和 GDPval-AA v2 1421。相应的 Gemini 3.5 Flash 对照成绩为 55.1%、76.2%、37%、49.7%、78.4% 和 1349。Google 同时说明它在代码修改精度、执行循环、机器学习研究、计算机操作和知识工作方面有所提升。

访问与价格

模型自发布日起可通过 Google AI Studio 的 Gemini API 使用,并进入 Gemini 应用、Gemini Enterprise Agent Platform、Gemini Enterprise 应用和 Google Antigravity。Gemini Developer API 的标准付费价格为每百万 tokens 输入 1.50 美元、输出 7.50 美元(包含 thinking tokens),上下文缓存读取为 0.15 美元;Batch 与 Flex 档均为输入 0.75 美元、输出 3.75 美元。模型权重未公开,使用时应遵守 Google Gemini API 的服务条款。

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