- Google выпустила новую модель искусственного интеллекта Gemini 3 Flash, сочетающую высокий уровень рассуждений с минимальной задержкой и выгодной стоимостью.
- Gemini 3 Flash демонстрирует производительность, сопоставимую с топовыми моделями Gemini 3 Pro, превосходя при этом предыдущую версию Gemini 2.5 Pro и конкурируя с крупными frontier-моделями.
- Модель уже внедрена в ключевые продукты Google, включая Gemini API, Vertex AI и Google Search, что подчёркивает её ориентацию на интерактивные и высокочастотные сценарии использования.
Компания Google представила новую языковую модель Gemini 3 Flash, выделяющуюся уникальным сочетанием качества рассуждений, скорости отклика и оптимальной стоимости. По результатам внутренних тестов модель достигает 90.4% точности на GPQA Diamond, 33.7% на Humanity’s Last Exam без использования дополнительных инструментов и 81.2% на MMMU Pro — почти соответствуя показателям Gemini 3 Pro. При этом Gemini 3 Flash превосходит по эффективности Gemini 2.5 Pro и конкурирует с ведущими frontier-моделями, но при этом предлагается по более доступной цене.
Одной из ключевых инженерных особенностей является «управляемое мышление»: модель способна «думать дольше» на сложных задачах, при этом в среднем использует на 30% меньше токенов в сравнении с предшественником 2.5 Pro, не снижая качества ответа. Такой подход отражает стремление Google оптимизировать баланс между качеством, скоростью и затратами.
По скорости Gemini 3 Flash признана одной из самых быстрых frontier-моделей на рынке, обеспечивая до трёхкратного ускорения по сравнению с Gemini 2.5 Pro. Стоимость использования установлена на уровне $0.50 за 1 миллион входных и $3 за 1 миллион выходных токенов (для аудио — $1), что выводит эту модель в сегмент массового производства, а не только премиальных LLM.
С точки зрения применения, Gemini 3 Flash демонстрирует высокий результат в SWE-bench Verified — 78%, что превосходит показатели как серии 2.5, так и Gemini 3 Pro. Это подчёркивает её ориентацию на агентные сценарии, задачи с высокой частотой обращений и интерактивные системы, где минимальная задержка отклика критична.
Важным конкурентным преимуществом модели является её поддержка мультимодальных сценариев: видеоанализ, визуальные вопросы и ответы, извлечение данных, A/B-тестирование и игровые ассистенты. Уже сейчас Gemini 3 Flash стала моделью по умолчанию в продуктах Google, включая Gemini API, Gemini CLI, Google Antigravity, Vertex AI, Gemini Enterprise, приложение Gemini и режим AI в поиске Google.
Таким образом, запуск Gemini 3 Flash свидетельствует о продолжении эволюции искусственного интеллекта, где главными критериями становятся не только мощность моделей, но их скорость, экономичность и универсальность для широкого круга задач и пользователей.
