Google · 모델

Gemini 3.7 Flash

API출시 2026년 8월 13일Google/gemini-3.7-flash공식 문서 ↗

종합 레이팅1369 · 22위레이팅 벤치 33개

컨텍스트 창1.0M최대 출력 66K

가격 (입력 / 출력, 1M 토큰)$0.500 / $3.00혼합 $1.13

파라미터—

라이선스commercial API

벤치 점수38개코딩·에이전트·추론·지식·멀티모달·과학·보안·속도·비용

AI AI 해설

2026년 10월 9일 생성

빠른 출력과 넓은 컨텍스트를 갖춘 코딩 중심 상용 API 모델

포지션

종합 레이팅 1195(12위), 가중 비교 10.4다. 분야 레이팅은 코딩 1180(6위), 추론·지식 1108(11위), 멀티모달 1066, 과학·보안 1035, 에이전트 967이다.

주요 평가

Google 공개 평가에서 Code Arena 1,588(1/4), FrontierCode 1.1 43.6%(1/4)다. Terminal-Bench 2.1은 85.8%(2/4), DeepSWE v1.1은 65.3%(2/4), Terminal-Bench 3.0은 14.9%(2/4)다. 서로 다른 프로필의 점수는 직접 비교할 수 없다.

속도와 사양

Artificial Analysis 측정 출력 속도는 324 tok/s(미검증), 첫 청크 시간은 9.06초(미검증)다. 컨텍스트 1.0M, 최대 출력 66K이며, 1M 토큰당 입력/출력 가격은 $0.500/$3.00이다.

선정 시 확인점

상용 API와 commercial API 라이선스를 제공한다. 같은 공급사에는 Gemini 3.8 Flash 등 최신 모델이 있어 함께 검토할 수 있다. 다수 Artificial Analysis 결과와 일부 집계치는 미검증이므로 공개 평가 결과와 구분해 판단해야 한다.

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	1234	13	12
에이전트	1015	57	5
추론·지식	1238	31	11
멀티모달	1148	12	3
과학·보안	1152	15	2

차트를 불러오는 중입니다…

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

벤치마크 점수

38개 · 프로필별 순위

코딩

벤치	프로필	점수	순위	백분위	출처
Terminal-Bench 2.1	Artificial Analysis	78.3%	25 / 97	74	확인됨 ↗
SciCode	Artificial Analysis	59.8%	6 / 84	94	확인됨 ↗
SWE-bench Pro	Public 731	60.4%	22 / 63	66	확인됨 ↗
Terminal-Bench 2.1	LLM Stats 집계	85.8%	12 / 43	74	자기보고 ↗
DeepSWE 1.1	LLM Stats 집계	65.3%	20 / 39	50	자기보고 ↗
FrontierCode 1.1	LLM Stats 집계	43.6%	10 / 22	57	자기보고 ↗
Terminal-Bench 2.1	Google 공개 평가	85.8%	2 / 4	67	확인됨 ↗
FrontierCode 1.1	Google 공개 평가	43.6%	1 / 4	100	확인됨 ↗
Terminal-Bench 3.0	Google 공개 평가	14.9%	2 / 4	67	확인됨 ↗
DeepSWE v1.1	Google 공개 평가	65.3%	2 / 4	67	확인됨 ↗
Code Arena	Google 공개 평가	1,588	1 / 4	100	확인됨 ↗
Terminal-Bench 3.0	LLM Stats 집계	14.9%	3 / 3	0	자기보고 ↗

에이전트

벤치	프로필	점수	순위	백분위	출처
GDPval-AA	Artificial Analysis	43.0%	34 / 104	68	확인됨 ↗
AutomationBench	LLM Stats 집계	30.4%	15 / 24	39	자기보고 ↗
Agents' Last Exam	LLM Stats 집계	26.3%	17 / 21	18	자기보고 ↗
OSWorld 2.0	LLM Stats 집계	47.9%	11 / 14	23	자기보고 ↗
GDPval-AA	LLM Stats 집계	1,525	8 / 11	30	자기보고 ↗

추론·지식

벤치	프로필	점수	순위	백분위	출처
Humanity's Last Exam	Artificial Analysis	39.0%	40 / 141	72	확인됨 ↗
Intelligence Index	Artificial Analysis	39.6	24 / 141	84	확인됨 ↗
AA-LCR	Artificial Analysis	83%	13 / 139	89	확인됨 ↗
CritPT	Artificial Analysis	9.4%	47 / 139	67	확인됨 ↗
GPQA Diamond	Artificial Analysis	92.1%	21 / 130	85	확인됨 ↗
LVBench	LLM Stats 집계	85.4%	2 / 28	96	자기보고 ↗
MRCR v2 (8-needle)	LLM Stats 집계	97%	2 / 22	95	자기보고 ↗
Artificial Analysis	LLM Stats 집계	56%	3 / 7	67	자기보고 ↗
BioMysteryBench	LLM Stats 집계	43.5%	7 / 7	0	자기보고 ↗
AA Intelligence Index	Google 공개 평가	56.0	2 / 4	67	확인됨 ↗
HLE-Verified	LLM Stats 집계	53.6%	2 / 3	50	자기보고 ↗
LABBench2	LLM Stats 집계	82.1%	2 / 2	0	자기보고 ↗
Harvey LAB-AA	LLM Stats 집계	90.7%	1 / 1	50	자기보고 ↗
WebDev Arena	LLM Stats 집계	1,588	1 / 1	50	자기보고 ↗

멀티모달

벤치	프로필	점수	순위	백분위	출처
MMMU-Pro	Artificial Analysis	84.7%	6 / 69	93	확인됨 ↗
CharXiv-R	LLM Stats 집계	88.7%	10 / 48	81	자기보고 ↗
gdp.pdf	LLM Stats 집계	34%	3 / 8	71	자기보고 ↗

과학·보안

벤치	프로필	점수	순위	백분위	출처
AA-Omniscience Accuracy	Artificial Analysis	54%	12 / 139	92	확인됨 ↗
AA-Omniscience Index	Artificial Analysis	23.7	17 / 139	88	확인됨 ↗

속도·비용

벤치	프로필	점수	순위	백분위	출처
Artificial Analysis Output Speed	Artificial Analysis	271 tok/s	6 / 108	95	확인됨 ↗
Artificial Analysis Time to First Chunk	Artificial Analysis	6.51초	72 / 108	34	확인됨 ↗

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

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