Google DeepMind lançou o Gemini 3.7 Flash em 13 de agosto, três semanas após o Gemini 3.6 Flash. O ritmo de lançamentos é parte tão importante da história quanto o próprio modelo.
O que mudou
Os maiores ganhos estão em tarefas agênticas e de documentos. O AutomationBench, que mede automação de fluxos de trabalho empresariais, subiu para 30,4%, ante 17,0%. O DeepSWE v1.1, que cobre engenharia de software de longo horizonte, avançou para 65,3%, ante 49,0%. A compreensão de documentos GDP.pdf chegou a 34,0%, ante 22,0%; a qualidade de código de produção do FrontierCode 1.1, a 43,6%, ante 34,4%; e o Elo do WebDev Arena, a 1588, ante 1538.
O preço
As tarifas introdutórias são de US$ 0,75 por milhão de tokens de entrada e US$ 3,75 por milhão de saída, válidas até 31 de dezembro de 2026, quando sobem para US$ 1,50 e US$ 7,50. Mesmo na tarifa padrão, isso é aproximadamente metade da geração Flash anterior — um corte de preço e um salto de capacidade no mesmo lançamento, padrão que fez dos modelos da classe Flash a opção padrão para loops de agentes de alto volume.
Distribuição no primeiro dia
O modelo já está disponível no Google AI Studio, no Android Studio, na Gemini Enterprise Agent Platform e por meio do Spark para assinantes dos planos AI Pro e Ultra em 160+ países. No mesmo dia, o GitHub o adicionou ao seletor de modelos do Copilot em oito superfícies — VS Code, Visual Studio, JetBrains, Xcode, Eclipse, a CLI, o agente na nuvem e o app do Copilot — cobrando o preço de tabela do provedor, e não um multiplicador por solicitação premium. A Vercel o colocou no AI Gateway com 50% de desconto.
A ressalva sobre os números
Todos esses benchmarks foram publicados pelo fornecedor e executados pelo Google contra seu próprio modelo anterior. A reprodução independente normalmente leva semanas para acompanhar um lançamento, e o AutomationBench, em particular, tem pouco histórico externo.