Gemini 3.5 Flash вошла в тройку лидеров по ключевым метрикам программирования и логики. Платформа Vals AI опубликовала результаты тестов новой модели от Google. Она поддерживает контекстное окно в 1 млн токенов и выдает до 66 тысяч токенов в ответе. Модель заняла первые места в бенчмарках MMMU и Finance Agent v2, а также взяла третью строчку в SWE-bench и LiveCodeBench.
Главное преимущество обновления — скорость генерации. При сопоставимом качестве ответов модель работает в 2-3 раза быстрее конкурентов. По соотношению цены и качества новая версия практически идентична Claude Sonnet 4.6 и тяжелой Gemini 3.1 Pro. Использование приставки Flash здесь отражает именно скорость вывода, а не радикальную экономию на API.
Высокие результаты в сложных логических тестах вроде GPQA Diamond достигаются за счет параметра Reasoning Effort, установленного в значение high. Это делает модель подходящим инструментом для работы с массивами технического контекста с минимальной задержкой и высокой точностью.
Поделиться:
taste-skill: можно ли запрограммировать хороший вкус для AI-агентов
Каталог публичных воркфлоу для Claude Code: от разделения 34k-строчных файлов до портирования Bun на Rust