Бенчмарки Gemini 3.5 Flash: окно в 1 млн токенов, топовые позиции в SWE-bench и фокус на скорость

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:
Ещё из архива
Все публикации
Интервью с Владимиром Аюевым: графический язык бигтеха, студия SASHA и дизайн-образование
1 месяц назад
Jockey от TwelveLabs: ИИ-агент для семантического поиска по видеоархивам и извлечения метаданных
1 месяц назад
Архитектура винной этикетки: баланс наборного шрифта и каллиграфии в кейсе Winecraft
1 месяц назад
Оптимизация контекста в Claude Code: как работает кэширование промптов и за что мы платим
1 месяц назад
Архитектура памяти для LLM-агентов: от базового SQLite до Graph RAG
1 месяц назад