Google DeepMind ha rilasciato Gemini 3.7 Flash il 13 agosto, tre settimane dopo Gemini 3.6 Flash. La cadenza è parte della notizia tanto quanto il modello.
What moved
I maggiori progressi riguardano il lavoro agentico e quello sui documenti. AutomationBench, che misura l’automazione dei flussi di lavoro aziendali, è salito al 30,4% dal 17,0%. DeepSWE v1.1, che copre l’ingegneria software su orizzonte lungo, è passato al 65,3% dal 49,0%. La comprensione dei documenti GDP.pdf ha raggiunto il 34,0% dal 22,0%, la qualità del codice di produzione FrontierCode 1.1 il 43,6% dal 34,4%, e il punteggio Elo di WebDev Arena 1588 da 1538.
The price
Le tariffe introduttive sono di 0,75 dollari per milione di token in input e 3,75 dollari per milione in output, valide fino al 31 dicembre 2026, per poi salire a 1,50 dollari e 7,50 dollari. Anche alla tariffa standard si tratta di circa la metà della precedente generazione Flash — un taglio di prezzo e un salto di capacità nello stesso rilascio, secondo un modello che ha reso i modelli della classe Flash la scelta predefinita per i loop agentici ad alto volume.
Distribution on day one
Il modello è disponibile in Google AI Studio, Android Studio, nella Gemini Enterprise Agent Platform e tramite Spark per gli abbonati AI Pro e Ultra in 160+ paesi. Lo stesso giorno GitHub lo ha aggiunto al selettore di modelli di Copilot su otto superfici — VS Code, Visual Studio, JetBrains, Xcode, Eclipse, la CLI, l’agente cloud e l’app Copilot — con fatturazione al listino del provider anziché con un moltiplicatore per richieste premium. Vercel lo ha inserito su AI Gateway con uno sconto del 50%.
The caveat on the numbers
Tutti questi benchmark sono pubblicati dal vendor e condotti da Google contro il proprio modello precedente. La replica indipendente in genere arriva settimane dopo un rilascio, e in particolare AutomationBench ha poca storia esterna.