Română · beta. Traducerea a fost făcută automat și este încă în curs de revizuire. Citește pagina în engleză

Google · pașaport de model

Google: Gemini 3.5 Flash

gemini-3-5-flash

Doar în cloud
Licență Proprietary
1,048,576 context
Lansat 2026-09-13(văzut prima dată pe LMArena)

General · LMArena: 1,477#26 din 396
Cea mai bună percentilă: 95.4SimpleBench
Poziția în cohortă: 80.3mediană 60.3

Ce spun datele

Evaluat pe 18 din 27 axe urmărite. Fiecare cifră de mai jos este rezultatul publicat al modelului pe acel clasament.

Cele mai puternice axe

95.4 pct — SimpleBench (76.7%)
94.4 pct — IFBench (Artificial Analysis) (76.3%)
93.8 pct — SWE-bench Verified (79.3%)

Neuniform: 48 de puncte de percentilă între cea mai bună și cea mai slabă axă a sa — 95.4 pct pe SimpleBench față de 47.4 pct pe Document Arena.

SimpleBench95.4 pct76.7%Verifică →
IFBench (Artificial Analysis)94.4 pct76.3%Verifică →
SWE-bench Verified93.8 pct79.3%Verifică →
General93.7 pct1,477Verifică →
LiveBench91.8 pct74.6%Verifică →
GPQA Diamond91.4 pct92.8%Verifică →
Factuality Arena91.3 pct1,477Verifică →
Prompturi dificile91.2 pct1,495Verifică →
Urmarea instrucțiunilor90.9 pct1,466Verifică →
Vision Arena88 pct1,285Verifică →
FrontierMath87 pct39.0%Verifică →
SimpleQA Verified86.6 pct66.2%Verifică →
SWE-bench Verified (clasament live)86.2 pct71.8%Verifică →
Programare86.2 pct1,508Verifică →
AIME (matematică)81.5 pct95.6%Verifică →
ARC-AGI-278 pct72.1%Verifică →
WebDev Arena61.9 pct1,499Verifică →
Document Arena47.4 pct1,461Verifică →
Search ArenaNeevaluat
Agent ArenaNeevaluat
Humanity's Last ExamNeevaluat
BFCL v4 (apelare de funcții)Neevaluat
Terminal-Bench 4.0Neevaluat
MMLU-Pro (Artificial Analysis)Neevaluat
LiveCodeBench (Artificial Analysis)Neevaluat
Halucinații HHEM (Vectara)Neevaluat
Terminal-BenchNeevaluat

Percentilele reprezintă poziția modelului în populația proprie a fiecărui clasament. Axele marcate „neevaluat” nu au niciun rezultat publicat pentru acest model — este o absență a datelor, nu un scor mic.

Cum îl rulezi

Folosește-l găzduit

ID de model APIgoogle/gemini-3.5-flash

Lungime context1,048,576 tokeni

Ieșire maximă65,536 tokeni

Acceptătext, image, video, file, audio

Preț intrare$1.50 per 1M tokeni

Preț intrare din cache$0.15 per 1M tokeni

Preț ieșire$9 per 1M tokeni

Parametri API acceptați de acest endpoint

Include reasoningMax tokensReasoningReasoning effortResponse formatSeedStop sequencesStructured outputsTemperatureTool choiceTool callingTop-p

Exemplu de cerere

curl https://openrouter.ai/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENROUTER_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model":"google/gemini-3.5-flash","messages":[{"role":"user","content":"Hello"}]}'

Vezi pe OpenRouter →

Identificatorii, limitele și prețurile sunt sincronizate din sursa upstream afișată mai sus. Orice câmp nesincronizat este omis complet, nu ghicit.

The gemini-3.5-flash-high model from google has a shrunk composite score of 80.3 and a raw composite score of 85.4, with coverage on 18 of 27 axes.
pozițieVerifică →
The gemini-3.5-flash-high model from google has a standing of 80.3, compared with a cohort median standing of 60.3 across a cohort of 176 models over a 180-day window.
cohortăVerifică →

Fiecare afirmație este un fapt calculat din datele actuale ale clasamentului, formulat de un apel de model la temperatură scăzută și respins de o poartă de validare dacă vreun număr nu se află în rândul sursă. Cum funcționează clasamentele →