发布日期2026-08-14 | 数据来源Google DeepMind 官网、Google AI for Developers | 话题Gemini 3.7 Flash · Google AI · Agent 能力 · API 接入Gemini 3.7 Flash 于 2026 年 8 月 13 日正式发布是 Google DeepMind 新任负责人 Koray Kavukcuoglu 上任后的首款落地模型也是 Flash 系列在仅三周内的又一次迭代——核心变化是编程与 Agent 能力的系统性跃升FrontierCode 1.1 从 34.4% 升至 43.6%超过 Claude Sonnet 5 的 42.7% 和 GPT-5.6 Terra 的 41.3%DeepSWE v1.1 从 49.0% 升至 65.3%AutomationBench 从 17.0% 跳至 30.4%模型规格为 1M token 上下文、64K 最大输出、三档 thinking 调节low/medium/high模型 ID 为gemini-3.7-flash推广定价 $0.75/$3.75 per 百万 token约 ¥5.4/¥27约为 3.6 Flash 原价的一半有效期至 2026 年 12 月 31 日2027 年起恢复双倍标准价同步推出的 Interactions API 是官方推荐的新接入方式废弃了 temperature/top_p/top_k 等传统参数。三周迭代一次这次变的是什么Gemini 3.6 Flash 于 2026 年 7 月下旬发布3.7 Flash 在仅三周后上线Google 的 Flash 系列已进入近乎月度迭代的节奏。与之前相比3.7 Flash 的变化集中在三个方向1. 编程能力提升代码调试、Web 应用生成保真度、从设计稿直接生成前端代码的还原度均有提升2. Agent 循环稳定性多步骤规划更严谨工具调用失败率下降遇阻时能主动澄清意图而非卡死循环3. 知识工作改善Harvey LAB-AA法律/专业知识问答达到 90.7%超过 Claude Sonnet 590.1%和 GPT-5.6 Terra85.2%架构参数参数量、训练数据规模未公开披露官方说明变化来自训练策略和数据改进。基准测试编程类领跑但 DeepSWE 不是最强官方公布的对比数据覆盖 3.6 Flash 升级幅度以及与同级竞品的横向比较自身升级幅度3.6 → 3.7测试集3.6 Flash3.7 Flash升幅FrontierCode 1.1 Main34.4%43.6%9.2ppDeepSWE v1.149.0%65.3%16.3ppWebDev Arena (Elo)1538158850AutomationBench17.0%30.4%13.4pp与主流竞品横向比较同一基准测试集3.7 FlashClaude Sonnet 5GPT-5.6 TerraFrontierCode 1.1 Main43.6%✓42.7%41.3%DeepSWE v1.165.3%53.8%69.6%✓WebDev Arena (Elo)1588✓15411523AutomationBench30.4%✓10.7%23.6%Terminal-bench 2.185.8%—87.4%✓Harvey LAB-AA90.7%✓90.1%85.2%HLE-Verified53.6%✓31.0%51.1%OSWorld-2.047.9%—50.2%✓整体格局FrontierCode 和 AutomationBench编程 自动化3.7 Flash 领跑DeepSWE软件工程 AgentGPT-5.6 Terra 以 69.6% 领先3.7 Flash 为 65.3%高于 Sonnet 5 的 53.8%Terminal-bench 和 OSWorld终端/桌面操作GPT-5.6 Terra 略胜。参照 DeepSeek V4 Pro同期在 DeepSWE 上的 62.7%3.7 Flash 以 65.3% 小幅领先。定价推广价腰斩年底前是窗口期类型推广价至 2026-12-312027 年起标准价输入¥5.4/M$0.75/M¥10.8/M$1.50/M输出¥27/M$3.75/M¥54/M$7.50/M注意推广价约为 3.6 Flash 原价的一半也约等于 3.7 Flash 标准价的一半——相当于在年底前买一年中半价 Pro。2027 年起自动恢复标准价无需用户操作以 API 账单为准。Browser Use开源 Agent 框架测试后表示3.7 Flash 实际成本比 3.6 Flash “低约 35%”token 效率提升 价格调整共同作用。与 Flash 系列同档位参考3.6 Flash 推广价也是 $0.75/$3.75两者同价区别在于推广价有效期3.7 Flash 明确到 12 月 31 日。API 接入Interactions API 是新推荐方式3.7 Flash 的正式接入方式是 Interactions API这是 Google 随 3.7 Flash 同步推出的新接口层fromgoogleimportgenai clientgenai.Client()interactionclient.interactions.create(modelgemini-3.7-flash,input审查以下代码找出潜在的内存泄漏,generation_config{thinking_level:medium})print(interaction.output_text)与 3.6 Flash Chat Completions 方式的主要差异项目旧方式Chat Completions新方式Interactions API参数支持temperature、top_p、top_k已废弃不支持推理控制thinking_budget数值thinking_levellow/medium/high多轮对话客户端维护 messages 数组服务端previous_interaction_id预填充支持模型对话轮次预填充已移除thinking_level 三档说明档位适用场景Token 消耗low快速问答、实时对话、数据格式转换最少medium默认代码调试、Agent 任务、多步骤规划中high复杂数学、竞赛题、架构设计最多仍需要 Chat Completions 格式如迁移中的旧系统可继续用旧接口但官方文档标注 Interactions API 为主推方向。与 DeepSeek V4 Pro 对比两款同期 Agent 模型3.7 Flash 和 DeepSeek V4 Pro 都在 2026 年 8 月发布均主打 Agent 能力可供横向参考维度Gemini 3.7 FlashDeepSeek V4 Pro上下文窗口1M tokens1M tokens最大输出64K tokens384K tokensDeepSWE65.3%62.7%FrontierCode 1.143.6%—推理档位low/medium/highNon-Think/High/Max输入定价¥5.4/M推广价¥3/M输出定价¥27/M推广价¥6/MAPI 协议Interactions API原生/ OpenAI 兼容OpenAI Anthropic 双协议选型角度DeepSeek V4 Pro 定价更低输入约 ¥3/M vs ¥5.4/M、输出长度更大384K vs 64K3.7 Flash 在 FrontierCode、AutomationBench、Harvey LAB-AA 等基准上有优势且有原生 Agent Platform 生态集成Antigravity、Android Studio 等。发布背景新 CEO 上任 Brin 施压这次发布有两条明显的外部背景线索一、Koray Kavukcuoglu 接管 Google DeepMind曾任首席科学家对 Gemini 系列有完整技术决策权。3.7 Flash 是其上任后首款正式发布的模型定位明确Coding Agent、有充分基准数据对比风格上偏工程导向。二、Sergey Brin 亲自施压据凤凰科技等多家媒体报道Brin 向 Gemini 团队明确要求加快迭代节奏。距 3.6 Flash 发布仅三周便推出 3.7是这种压力的直接体现。旗舰模型暂定 Gemini 3.5 Pro 路线仍未公布发布时间Flash 系列持续在工作型 / 高性价比定位上积累用户基础。常见问题Qgemini-3.7-flash和gemini-3.6-flash的模型 ID 能互换吗不能直接互换。3.7 Flash 引入了 Interactions API 和新的thinking_level参数废弃了temperature/top_p/top_k如果当前代码使用了这些参数并且直接替换模型 ID调用会报错。需要按 Google 官方迁移指南更新代码后才能升级。Q推广价 $0.75/$3.75 和 3.6 Flash 是同一价格为什么说腰斩3.6 Flash 发布时原价为 $1.50/$7.50推广价腰斩3.7 Flash 维持相同推广价但性能提升官方定性为3.7 Flash 等于以 3.6 Flash 推广价获得更强模型。2027 年后两款模型的标准价均为 $1.50/$7.50。Q3.7 Flash 的 1M 上下文在实际 Agent 任务中可靠吗Google 官方公布的 GDM-MRCR v2长上下文检索基准128K得分为 97.0%表明 128K 范围内检索质量稳定。1M token 全程的均匀注意力表现目前无公开独立测试数据。Q同时调用 Gemini 和 DeepSeek、Kimi 等多个模型有没有统一管理的方案需要在多个 API 平台之间切换 Key 和端点会带来一定运维成本。使用多模型聚合 MaaS 平台如七牛云 Token Planqiniu.com/ai/plan可以通过统一端点接入多款国产主流大模型代码层面只改model字段不需要为每家维护独立 Key。Q3.7 Flash 支持视频和音频输入吗DeepMind 官方页面列出 3.7 Flash 支持文本、图像、视频、音频多模态理解具体限制单次视频时长、音频时长等以 Google AI Studio 文档为准。小结Gemini 3.7 Flash 的核心价值在于编程类基准FrontierCode 1.1以 43.6% 暂列当前主流模型第一AutomationBench多步骤自动化30.4% 大幅超过同档竞品DeepSWE 65.3% 高于 Claude Sonnet 5略低于 GPT-5.6 Terra 的 69.6%推广定价延续 3.6 Flash 的腰斩策略有效期至 12 月底是年内评估 Google Agent 能力的性价比窗口。Interactions API 的推出意味着 Google 在接口层也开始向 Agent 原生方向重构temperature 等传统参数的废弃是一个明确的迁移信号。本文信息截至 2026 年 8 月 14 日以 Google AI 官方文档为准。延伸阅读Gemini 3.7 Flash 官方模型页面https://ai.google.dev/gemini-api/docs/latest-modelGoogle DeepMind 模型中心https://deepmind.google/models/gemini/Gemini Enterprise Agent Platform 文档https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/gemini/3-7-flash七牛云 Token Plan多模型统一接入https://qiniu.com/ai/plan Gemini 3.7 Flash 发布：三周迭代、价格腰斩，编程与 Agent 能力全面拆解
发布日期2026-08-14 | 数据来源Google DeepMind 官网、Google AI for Developers | 话题Gemini 3.7 Flash · Google AI · Agent 能力 · API 接入Gemini 3.7 Flash 于 2026 年 8 月 13 日正式发布是 Google DeepMind 新任负责人 Koray Kavukcuoglu 上任后的首款落地模型也是 Flash 系列在仅三周内的又一次迭代——核心变化是编程与 Agent 能力的系统性跃升FrontierCode 1.1 从 34.4% 升至 43.6%超过 Claude Sonnet 5 的 42.7% 和 GPT-5.6 Terra 的 41.3%DeepSWE v1.1 从 49.0% 升至 65.3%AutomationBench 从 17.0% 跳至 30.4%模型规格为 1M token 上下文、64K 最大输出、三档 thinking 调节low/medium/high模型 ID 为gemini-3.7-flash推广定价 $0.75/$3.75 per 百万 token约 ¥5.4/¥27约为 3.6 Flash 原价的一半有效期至 2026 年 12 月 31 日2027 年起恢复双倍标准价同步推出的 Interactions API 是官方推荐的新接入方式废弃了 temperature/top_p/top_k 等传统参数。三周迭代一次这次变的是什么Gemini 3.6 Flash 于 2026 年 7 月下旬发布3.7 Flash 在仅三周后上线Google 的 Flash 系列已进入近乎月度迭代的节奏。与之前相比3.7 Flash 的变化集中在三个方向1. 编程能力提升代码调试、Web 应用生成保真度、从设计稿直接生成前端代码的还原度均有提升2. Agent 循环稳定性多步骤规划更严谨工具调用失败率下降遇阻时能主动澄清意图而非卡死循环3. 知识工作改善Harvey LAB-AA法律/专业知识问答达到 90.7%超过 Claude Sonnet 590.1%和 GPT-5.6 Terra85.2%架构参数参数量、训练数据规模未公开披露官方说明变化来自训练策略和数据改进。基准测试编程类领跑但 DeepSWE 不是最强官方公布的对比数据覆盖 3.6 Flash 升级幅度以及与同级竞品的横向比较自身升级幅度3.6 → 3.7测试集3.6 Flash3.7 Flash升幅FrontierCode 1.1 Main34.4%43.6%9.2ppDeepSWE v1.149.0%65.3%16.3ppWebDev Arena (Elo)1538158850AutomationBench17.0%30.4%13.4pp与主流竞品横向比较同一基准测试集3.7 FlashClaude Sonnet 5GPT-5.6 TerraFrontierCode 1.1 Main43.6%✓42.7%41.3%DeepSWE v1.165.3%53.8%69.6%✓WebDev Arena (Elo)1588✓15411523AutomationBench30.4%✓10.7%23.6%Terminal-bench 2.185.8%—87.4%✓Harvey LAB-AA90.7%✓90.1%85.2%HLE-Verified53.6%✓31.0%51.1%OSWorld-2.047.9%—50.2%✓整体格局FrontierCode 和 AutomationBench编程 自动化3.7 Flash 领跑DeepSWE软件工程 AgentGPT-5.6 Terra 以 69.6% 领先3.7 Flash 为 65.3%高于 Sonnet 5 的 53.8%Terminal-bench 和 OSWorld终端/桌面操作GPT-5.6 Terra 略胜。参照 DeepSeek V4 Pro同期在 DeepSWE 上的 62.7%3.7 Flash 以 65.3% 小幅领先。定价推广价腰斩年底前是窗口期类型推广价至 2026-12-312027 年起标准价输入¥5.4/M$0.75/M¥10.8/M$1.50/M输出¥27/M$3.75/M¥54/M$7.50/M注意推广价约为 3.6 Flash 原价的一半也约等于 3.7 Flash 标准价的一半——相当于在年底前买一年中半价 Pro。2027 年起自动恢复标准价无需用户操作以 API 账单为准。Browser Use开源 Agent 框架测试后表示3.7 Flash 实际成本比 3.6 Flash “低约 35%”token 效率提升 价格调整共同作用。与 Flash 系列同档位参考3.6 Flash 推广价也是 $0.75/$3.75两者同价区别在于推广价有效期3.7 Flash 明确到 12 月 31 日。API 接入Interactions API 是新推荐方式3.7 Flash 的正式接入方式是 Interactions API这是 Google 随 3.7 Flash 同步推出的新接口层fromgoogleimportgenai clientgenai.Client()interactionclient.interactions.create(modelgemini-3.7-flash,input审查以下代码找出潜在的内存泄漏,generation_config{thinking_level:medium})print(interaction.output_text)与 3.6 Flash Chat Completions 方式的主要差异项目旧方式Chat Completions新方式Interactions API参数支持temperature、top_p、top_k已废弃不支持推理控制thinking_budget数值thinking_levellow/medium/high多轮对话客户端维护 messages 数组服务端previous_interaction_id预填充支持模型对话轮次预填充已移除thinking_level 三档说明档位适用场景Token 消耗low快速问答、实时对话、数据格式转换最少medium默认代码调试、Agent 任务、多步骤规划中high复杂数学、竞赛题、架构设计最多仍需要 Chat Completions 格式如迁移中的旧系统可继续用旧接口但官方文档标注 Interactions API 为主推方向。与 DeepSeek V4 Pro 对比两款同期 Agent 模型3.7 Flash 和 DeepSeek V4 Pro 都在 2026 年 8 月发布均主打 Agent 能力可供横向参考维度Gemini 3.7 FlashDeepSeek V4 Pro上下文窗口1M tokens1M tokens最大输出64K tokens384K tokensDeepSWE65.3%62.7%FrontierCode 1.143.6%—推理档位low/medium/highNon-Think/High/Max输入定价¥5.4/M推广价¥3/M输出定价¥27/M推广价¥6/MAPI 协议Interactions API原生/ OpenAI 兼容OpenAI Anthropic 双协议选型角度DeepSeek V4 Pro 定价更低输入约 ¥3/M vs ¥5.4/M、输出长度更大384K vs 64K3.7 Flash 在 FrontierCode、AutomationBench、Harvey LAB-AA 等基准上有优势且有原生 Agent Platform 生态集成Antigravity、Android Studio 等。发布背景新 CEO 上任 Brin 施压这次发布有两条明显的外部背景线索一、Koray Kavukcuoglu 接管 Google DeepMind曾任首席科学家对 Gemini 系列有完整技术决策权。3.7 Flash 是其上任后首款正式发布的模型定位明确Coding Agent、有充分基准数据对比风格上偏工程导向。二、Sergey Brin 亲自施压据凤凰科技等多家媒体报道Brin 向 Gemini 团队明确要求加快迭代节奏。距 3.6 Flash 发布仅三周便推出 3.7是这种压力的直接体现。旗舰模型暂定 Gemini 3.5 Pro 路线仍未公布发布时间Flash 系列持续在工作型 / 高性价比定位上积累用户基础。常见问题Qgemini-3.7-flash和gemini-3.6-flash的模型 ID 能互换吗不能直接互换。3.7 Flash 引入了 Interactions API 和新的thinking_level参数废弃了temperature/top_p/top_k如果当前代码使用了这些参数并且直接替换模型 ID调用会报错。需要按 Google 官方迁移指南更新代码后才能升级。Q推广价 $0.75/$3.75 和 3.6 Flash 是同一价格为什么说腰斩3.6 Flash 发布时原价为 $1.50/$7.50推广价腰斩3.7 Flash 维持相同推广价但性能提升官方定性为3.7 Flash 等于以 3.6 Flash 推广价获得更强模型。2027 年后两款模型的标准价均为 $1.50/$7.50。Q3.7 Flash 的 1M 上下文在实际 Agent 任务中可靠吗Google 官方公布的 GDM-MRCR v2长上下文检索基准128K得分为 97.0%表明 128K 范围内检索质量稳定。1M token 全程的均匀注意力表现目前无公开独立测试数据。Q同时调用 Gemini 和 DeepSeek、Kimi 等多个模型有没有统一管理的方案需要在多个 API 平台之间切换 Key 和端点会带来一定运维成本。使用多模型聚合 MaaS 平台如七牛云 Token Planqiniu.com/ai/plan可以通过统一端点接入多款国产主流大模型代码层面只改model字段不需要为每家维护独立 Key。Q3.7 Flash 支持视频和音频输入吗DeepMind 官方页面列出 3.7 Flash 支持文本、图像、视频、音频多模态理解具体限制单次视频时长、音频时长等以 Google AI Studio 文档为准。小结Gemini 3.7 Flash 的核心价值在于编程类基准FrontierCode 1.1以 43.6% 暂列当前主流模型第一AutomationBench多步骤自动化30.4% 大幅超过同档竞品DeepSWE 65.3% 高于 Claude Sonnet 5略低于 GPT-5.6 Terra 的 69.6%推广定价延续 3.6 Flash 的腰斩策略有效期至 12 月底是年内评估 Google Agent 能力的性价比窗口。Interactions API 的推出意味着 Google 在接口层也开始向 Agent 原生方向重构temperature 等传统参数的废弃是一个明确的迁移信号。本文信息截至 2026 年 8 月 14 日以 Google AI 官方文档为准。延伸阅读Gemini 3.7 Flash 官方模型页面https://ai.google.dev/gemini-api/docs/latest-modelGoogle DeepMind 模型中心https://deepmind.google/models/gemini/Gemini Enterprise Agent Platform 文档https://docs.cloud.google.com/gemini-enterprise-agent-platform/models/gemini/3-7-flash七牛云 Token Plan多模型统一接入https://qiniu.com/ai/plan