Google запускает Gemini 3.7 Flash для программирования и ИИ-агентов

Google представила Gemini 3.7 Flash, позиционируя её как самую мощную модель в высокопроизводительном семействе Flash для разработки программного обеспечения, ИИ-агентов и сложной интеллектуальной работы. Релиз состоялся всего через три недели после Gemini 3.6 Flash и учитывает отзывы разработчиков, а также включает новые алгоритмические улучшения, которые, по словам Google, могут повлиять и на будущие модели. Ключевое предложение — сочетание более высокой производительности и снижения эксплуатационных расходов: в течение ознакомительного периода, который продлится до конца года, использование модели стоит $0,75 за миллион входных токенов и $3,75 за миллион выходных токенов, что Google называет половиной первоначальной стоимости Gemini 3.6 Flash. Google представляет Gemini 3.7 Flash как ориентированную на промышленное использование модель, которая одновременно повышает функциональность, надёжность и доступность.

Наиболее значительные заявленные улучшения касаются программирования и задач разработки ПО. По данным Google, Gemini 3.7 Flash лучше справляется с отладкой, устранением проблем и созданием корректного кода с первой попытки. Модель набрала 43,6% в тесте FrontierCode 1.1 Main по сравнению с 34,4% у Gemini 3.6 Flash, а её результат в DeepSWE v1.1 вырос с 49,0% до 65,3%. Google трактует эти результаты как свидетельство того, что модель способна создавать более готовое к промышленному использованию ПО и сокращать количество исправлений, повторных попыток и вмешательств со стороны разработчиков. Компания также утверждает, что модель эффективнее реагирует на препятствия, запрашивает уточнения при неоднозначности запроса, точнее следует инструкциям и уделяет больше внимания многоэтапному планированию и использованию инструментов.

Веб-разработка — ещё одно ключевое направление. Gemini 3.7 Flash предназначена для создания более функциональных макетов и приложений с полным набором возможностей при меньшем количестве запросов. Если предоставить ей скриншот, изображение или целостную дизайн-систему в качестве примера, она, как утверждается, воспроизводит задуманный интерфейс с более точным визуальным соответствием и более близким функциональным паритетом. В WebDev Arena от Arena.ai её рейтинг Elo достиг 1588, увеличившись с 1538 у Gemini 3.6 Flash. Google продемонстрировала приложения — от играбельной 3D-игры, созданной по текстовому запросу, до интерактивных лендингов, собранных совместно работающими субагентами. В этих примерах Gemini 3.7 Flash выступала в роли оркестратора, а другие системы создавали визуальные ресурсы, персонажей, текстуры и компоненты интерфейса с эффектом параллакса.

Модель также ориентирована на профессиональную работу с большим объёмом документов в финансах, юриспруденции и биологических науках. В GDP.pdf — бенчмарке, предназначенном для проверки обработки сложных документов, — Gemini 3.7 Flash набрала 34,0% против 22,0% у предшественницы. Её результат в AutomationBench вырос с 17,0% до 30,4%, что указывает на повышение эффективности при выполнении реалистичных бизнес-процедур, требующих нескольких взаимосвязанных действий. В одной из демонстраций статический годовой отчёт был преобразован в интерактивную историю данных с динамическими диаграммами и обобщёнными выводами. В другой мультимодальное понимание модели использовалось в цикле из трёх агентов для помощи в обучении робототехнической модели. Более широкая цель — перейти от отдельных ответов к системам, способным интерпретировать сложные материалы, планировать рабочий процесс, вызывать инструменты и выполнять полезную работу с меньшим контролем.

Google утверждает, что более дисциплинированное выполнение задач моделью должно упростить масштабную эксплуатацию приложений на базе агентов. Gemini 3.7 Flash предназначена не просто для создания текста или кода, но и для распознавания препятствий, сохранения исходного намерения на протяжении нескольких этапов и более надёжного выбора или вызова инструментов. Это важно для промышленных агентов, где небольшая ошибка на одном этапе может нарушить весь рабочий процесс. Компания сообщает, что первые клиенты отмечают значительно более высокую точность и лучшие результаты по сравнению с Gemini 3.6 Flash при сохранении относительно низкой стоимости одного токена.

Gemini Spark стала одним из первых продуктов Google, внедривших новую модель. Spark, представленная на Google I/O как персональный агент, способный непрерывно работать под управлением пользователя, доступна подписчикам Google AI Pro и Ultra более чем в 160 странах. Ожидается, что благодаря Gemini 3.7 Flash Spark будет эффективнее справляться с интеллектуальной работой и точнее использовать инструменты в приложениях Google Workspace. Google выделяет такие практические задачи, как сбор файлов в одном месте, составление черновиков электронных писем и обновление проектных документов или отчётов о статусе, включая рабочие процессы, объединяющие несколько различных навыков.

Релиз также включает пересмотренные меры безопасности. Google заявляет, что усилила механизмы защиты от злоупотреблений, связанных с химическими, биологическими, радиологическими и ядерными угрозами, а также наступательной киберактивностью, сохранив при этом возможности законного применения в рамках своих программ биоустойчивости и кибербезопасности. Дополнительная техническая информация и сведения о безопасности доступны в карточке модели. Эти защитные меры отражают возросшую автономность моделей, ориентированных на агентов, чья способность планировать и использовать инструменты может усиливать как полезные, так и вредоносные действия.

Gemini 3.7 Flash доступна разработчикам через Gemini API в Google AI Studio и Android Studio, а изучить её возможности в ориентированных на агентов рабочих процессах можно с помощью Google Antigravity. Корпоративные клиенты могут получить доступ к ней через Gemini Enterprise Agent Platform и приложение Gemini Enterprise. Пользователи могут работать с ней через Spark в приложении Gemini, если у них есть подписка Google AI Pro или Ultra и они находятся в поддерживаемой стране. В совокупности эти каналы распространения показывают, что Google намерена сделать модель общей основой для инструментов разработчиков, корпоративных агентов и персональной автоматизации, а не узкоспециализированным решением для программирования.