Google · 모델

Gemini 3.5 Flash

API출시 2026년 5월 19일Google/gemini-3.5-flash공식 문서 ↗

종합 레이팅1227 · 44위레이팅 벤치 29개

컨텍스트 창1.0M최대 출력 66K

가격 (입력 / 출력, 1M 토큰)$1.50 / $9.00혼합 $3.38

파라미터—

라이선스commercial API

벤치 점수32개코딩·에이전트·추론·지식·멀티모달·과학·보안·속도·비용

AI AI 해설

2026년 10월 9일 생성

멀티모달 벤치가 돋보이지만 코딩·과학 레이팅은 신중히 볼 모델

포지션

상용 API 모델로 종합 레이팅 1106(55위), 가중 비교 9.4다. 레이팅은 같은 벤치 비교로 만든 상대 지표이며, 에이전트 1038(30위), 멀티모달 1079로 집계됐다.

벤치마크

MMMU-Pro는 LLM Stats 집계에서 83.6%(미검증), 1/61이다. Terminal-Bench 2.0은 76.2%(미검증), 5/40이며 OSWorld-Verified는 78.4%(미검증), 12/26이다.

코딩·전문 분야

코딩 레이팅은 976(64위), 과학·보안은 944다. SWE-bench Pro는 Public 731 프로필에서 55.1%, 41/63이며, LLM Stats 집계에서는 55.1%(미검증), 39/55다. 서로 다른 프로필의 순위는 직접 비교하기 어렵다.

도입 조건

컨텍스트 1.0M, 최대 출력 66K를 지원한다. 가격은 1M 토큰 기준 입력 $1.50, 출력 $9.00이며 라이선스는 commercial API다. 다수 벤치가 미검증으로 표시돼 실제 업무 평가는 별도로 필요하다.

수집된 벤치·가격·출시 숫자만 입력으로 받아 LLM이 작성했고, 입력에 없는 숫자가 나오면 폐기합니다. 사용 결정은 원문 출처와 직접 평가로 확인하세요.

분야별 레이팅

비슷한 모델과 비교 →

분야	레이팅	분야 순위	벤치 수
코딩	1015	83	5
에이전트	1057	43	7
추론·지식	1172	50	11
멀티모달	1145	14	3
과학·보안	1105	28	3

차트를 불러오는 중입니다…

분야 레이팅은 그 분야 벤치에서의 비교만으로 계산합니다. 회색 선은 종합 1위 모델입니다.

벤치마크 점수

32개 · 프로필별 순위

코딩

벤치	프로필	점수	순위	백분위	출처
Terminal-Bench Hard	Artificial Analysis	39.4%	29 / 93	69	확인됨 ↗
SWE-bench Pro	Public 731	55.1%	41 / 63	35	확인됨 ↗
SWE-bench Pro	LLM Stats 집계	55.1%	39 / 55	30	자기보고 ↗
Terminal-Bench 2.0	LLM Stats 집계	76.2%	5 / 40	90	자기보고 ↗
DeepSWE 1.1	LLM Stats 집계	37%	36 / 39	8	인용 ↗

에이전트

벤치	프로필	점수	순위	백분위	출처
Toolathlon	LLM Stats 집계	56.5%	13 / 38	68	자기보고 ↗
MCP Atlas · Public	LLM Stats 집계	83.6%	5 / 36	89	자기보고 ↗
OSWorld-Verified	LLM Stats 집계	78.4%	12 / 26	56	자기보고 ↗
Finance Agent v2	LLM Stats 집계	57.9%	2 / 21	95	인용 ↗
Legal Agent Benchmark	LLM Stats 집계	0.8%	10 / 14	31	인용 ↗
GDPval-AA v2	OpenAI 공개 평가	1,349	7 / 8	14	인용 ↗
Finance Agent	LLM Stats 집계	57.9%	5 / 8	43	자기보고 ↗

추론·지식

벤치	프로필	점수	순위	백분위	출처
Humanity's Last Exam	Artificial Analysis	41.3%	28 / 141	81	확인됨 ↗
Intelligence Index	Artificial Analysis	33.6	40 / 141	72	확인됨 ↗
AA-LCR	Artificial Analysis	74.3%	68 / 139	51	확인됨 ↗
CritPT	Artificial Analysis	10.9%	43 / 139	70	확인됨 ↗
GPQA Diamond	Artificial Analysis	92.1%	20 / 130	85	확인됨 ↗
IFBench	Artificial Analysis	74.6%	20 / 97	80	확인됨 ↗
τ²-Bench Telecom	Artificial Analysis	95.6%	12 / 96	89	확인됨 ↗
Humanity's Last Exam	LLM Stats 집계	40.2%	34 / 64	48	자기보고 ↗
LiveBench	LLM Stats 집계	75.0%	10 / 23	59	인용 ↗
MRCR v2 (8-needle)	LLM Stats 집계	26.6%	16 / 22	29	자기보고 ↗
ARC-AGI v2	LLM Stats 집계	72.1%	5 / 14	69	자기보고 ↗
Blueprint-Bench 2	LLM Stats 집계	33.6%	2 / 2	0	자기보고 ↗

멀티모달

벤치	프로필	점수	순위	백분위	출처
MMMU-Pro	Artificial Analysis	83.9%	7 / 69	91	확인됨 ↗
MMMU-Pro	LLM Stats 집계	83.6%	1 / 61	100	자기보고 ↗
CharXiv-R	LLM Stats 집계	84.2%	18 / 48	64	자기보고 ↗

과학·보안

벤치	프로필	점수	순위	백분위	출처
AA-Omniscience Accuracy	Artificial Analysis	51.1%	17 / 139	88	확인됨 ↗
AA-Omniscience Index	Artificial Analysis	20.8	20 / 139	86	확인됨 ↗
GeneBench Pro	OpenAI 공개 평가	8.1%	6 / 7	17	인용 ↗

속도·비용

벤치	프로필	점수	순위	백분위	출처
Artificial Analysis Output Speed	Artificial Analysis	195 tok/s	13 / 108	89	확인됨 ↗
Artificial Analysis Time to First Chunk	Artificial Analysis	12.68초	76 / 108	30	확인됨 ↗

순위는 같은 프로필(같은 문항·하네스·출처)에서 측정된 모델 중 위치입니다. * 는 자기보고·인용 등 검증되지 않은 값입니다.

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