Gemini 3.7 Flash 是正式版还是预览版？
它是 GA 正式版。官方稳定 API ID 为 gemini-3.7-flash，可用于生产环境。
GE
Gemini 3.7 Flash
发布时间: 2026-08-13更新于: 2026-08-14 20:14:07.380知识截止: 2026-030
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 8 月 13 日正式发布的 GA 多模态 Flash 模型：1M 上下文、64K 最大输出，面向复杂编码与多步 Agent 工作流；2026 年底前标准 API 推广价为每百万 tokens 输入 $0.75、输出 $3.75。
数据优先来自官方发布（GitHub、Hugging Face、论文），其次为评测基准官方结果，最后为第三方评测机构数据。 了解数据收集方法
Gemini 3.7 Flash
模型基本信息
推理过程
支持
思考模式
思考水平 · 中 (Medium) (默认)思考水平 · 低 (Low)思考水平 · 高 (High)
上下文长度
1M tokens
最大输出长度
64K tokens
模型类型
多模态大模型
输入/输出模态
文本、图像、音频、视频 → 文本
发布时间
2026-08-13
模型文件大小
暂无数据
MoE架构
否
总参数 / 激活参数
暂无数据 / 不涉及
知识截止
2026-03
Gemini 3.7 Flash
开源和体验地址
代码开源状态
不开源
预训练权重开源
不开源
GitHub 源码
暂无GitHub开源地址
Hugging Face
暂无开源HuggingFace地址
Gemini 3.7 Flash
官方介绍与博客
官方论文
DataLearnerAI博客
暂无介绍博客
Gemini 3.7 Flash
API接口信息
接口速度
4/5
💡默认单位：$/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 | - | $0.750/ 1M | $3.75/ 1M |
批量模式
| 类型 | 适用条件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 文本 | - | $0.375/ 1M | $1.88/ 1M |
flex
| 类型 | 适用条件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 文本 | - | $0.375/ 1M | $1.88/ 1M |
priority
| 类型 | 适用条件 | 输入 | 输出 |
|---|---|---|---|
| 文本 | - | $1.35/ 1M | $6.75/ 1M |
缓存定价Prompt缓存
| 类型 | 有效期 | 写入 | 读取 |
|---|---|---|---|
| 文本 | - | - | $0.037/ 1M |
Gemini 3.7 Flash
评测结果
Gemini 3.7 Flash 当前已收录的代表性评测结果包括 Terminal-Bench 2.1（8 / 40，得分 85.80）、CharXiv RQ（3 / 13，得分 88.70）、GDM-MRCR v2 (8-needle, 128K)（1 / 4，得分 97）。 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。
AI Agent - 工具使用
共 7 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
编程与软件工程
共 3 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
多模态理解
共 4 项评测评测名称 / 模式
得分
排名/总数
和其他模型对比
Gemini 3.7 Flash
发布机构
Google Deep Mind
查看发布机构详情 Gemini 3.7 Flash
模型解读
正式发布与定位
Gemini 3.7 Flash 是 Google 于 2026 年 8 月 13 日正式发布的 GA 多模态推理模型，稳定 API 标识为 gemini-3.7-flash。Google 将其定位为面向编码与智能体工作流的高吞吐量主力模型，重点提升真实软件工程、网页与 UI 生成、复杂知识工作和可靠多步执行。
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 low、medium、high 三档 Thinking，默认档为 medium；同时支持函数调用、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），并可使用 Batch、Flex 和 Priority 推理。
官方评测
Google DeepMind 官方模型卡报告：Artificial Analysis Intelligence Index 56、FrontierCode 1.1 Main 43.6%、DeepSWE v1.1 65.3%、Code Arena 1588 Elo、Terminal-Bench 2.1 85.8%、Terminal-Bench 3.0 14.9%、GDPval-AA v2 1525 Elo、GDP.pdf 34.0%、GDM-MRCR v2（128K）97.0%、OSWorld 2.0 47.9% 和 HLE-Verified 53.6%。Google 的评测方法说明，大多数结果使用默认采样设置；DeepSWE 使用 high thinking 和 mini-SWE agent harness，部分工具、联网、帧数及多次运行条件因基准而异。
访问与价格
模型已在 Gemini API、Google AI Studio、Google Antigravity、Gemini Enterprise Agent Platform、Gemini Enterprise 应用和 Gemini Spark 中提供。Gemini Developer API 在 2026 年 12 月 31 日前采用推广价：标准档每百万 tokens 输入 0.75 美元、输出 3.75 美元（包含 thinking tokens），缓存读取 0.075 美元；2027 年 1 月 1 日起分别调整为 1.50、7.50 和 0.15 美元。模型权重未公开，使用时应遵守 Google Gemini API 服务条款。
Gemini 3.7 Flash
常见问题
Gemini 3.7 Flash 的上下文和最大输出是多少？
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。
Gemini 3.7 Flash 支持哪些思考档位？
支持 low、medium、high 三档，默认是 medium；minimal 不受支持。high 适合最困难的推理、数学、编码和 Agent 任务，但会使用更多 thinking tokens。
Gemini 3.7 Flash 当前 API 价格是多少？
2026 年 12 月 31 日前 Standard 推广价为每百万 tokens 输入 $0.75、输出 $3.75、缓存读取 $0.075；2027 年 1 月 1 日起分别调整为 $1.50、$7.50 和 $0.15。
Gemini 3.7 Flash 的代表性评测成绩有哪些？
官方模型卡报告 DeepSWE 65.3%、Terminal-Bench 2.1 85.8%、Code Arena 1588 Elo、GDP.pdf 34.0%、GDM-MRCR v2 128K 97.0%、OSWorld 2.0 47.9% 和 HLE-Verified 53.6% 等成绩。
Gemini 3.7 Flash 开源吗？
不开源。Google 未公开模型权重、总参数量或激活参数量；该模型通过 Gemini API 和 Google 产品提供。
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