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Gemini 3.5 Flash

Gemini 3.5 Flash ist Googles High-Speed multimodales Modell mit einem 1M-context window, optimiert für agentic Schleifen im Sub-Sekunden-Bereich und komplexe...

Multimodale KIAgentic Workflows1M KontextHigh-Speed LLM
google logogoogleGemini19. Mai 2026
Kontext
1.0MToken
Max. Ausgabe
66KToken
Eingabepreis
$1.50/ 1M
Ausgabepreis
$9.00/ 1M
Modalität:TextImageAudioVideo
Fähigkeiten:VisionToolsStreamingLogik
Benchmarks
GPQA
74%
GPQA: Wissenschafts-Q&A auf Hochschulniveau. Ein anspruchsvoller Benchmark mit 448 Multiple-Choice-Fragen in Biologie, Physik und Chemie, erstellt von Fachexperten. Doktoranden erreichen nur 65-74% Genauigkeit, während Laien selbst mit unbegrenztem Webzugang nur 34% schaffen (daher 'Google-sicher'). Gemini 3.5 Flash erreichte 74% bei diesem Benchmark.
HLE
34%
HLE: Expertenwissen-Reasoning. Testet die Fähigkeit eines Modells, Expertenwissen in spezialisierten Bereichen zu demonstrieren. Bewertet tiefes Verständnis komplexer Themen, die professionelles Wissen erfordern. Gemini 3.5 Flash erreichte 34% bei diesem Benchmark.
MMLU
89%
MMLU: Massives Multitask-Sprachverständnis. Ein umfassender Benchmark mit 16.000 Multiple-Choice-Fragen zu 57 akademischen Fächern wie Mathematik, Philosophie, Jura und Medizin. Testet breites Wissen und Reasoning-Fähigkeiten. Gemini 3.5 Flash erreichte 89% bei diesem Benchmark.
MMLU Pro
83%
MMLU Pro: MMLU Professional Edition. Eine erweiterte Version von MMLU mit 12.032 Fragen im schwereren 10-Optionen-Format. Umfasst Mathematik, Physik, Chemie, Jura, Ingenieurwesen, Wirtschaft, Gesundheit, Psychologie, Business, Biologie, Philosophie und Informatik. Gemini 3.5 Flash erreichte 83% bei diesem Benchmark.
SimpleQA
76.7%
SimpleQA: Faktische Genauigkeits-Benchmark. Testet die Fähigkeit eines Modells, akkurate, faktische Antworten auf einfache Fragen zu geben. Misst Zuverlässigkeit und reduziert Halluzinationen bei Wissensabruf. Gemini 3.5 Flash erreichte 76.7% bei diesem Benchmark.
IFEval
88%
IFEval: Anweisungsbefolgungs-Evaluation. Misst, wie gut ein Modell spezifische Anweisungen und Einschränkungen befolgt. Testet die Fähigkeit, Formatierungsregeln, Längenbegrenzungen und andere explizite Anforderungen einzuhalten. Gemini 3.5 Flash erreichte 88% bei diesem Benchmark.
AIME 2025
68%
AIME 2025: Amerikanische Mathematik-Olympiade. Wettbewerbsmathematik-Aufgaben aus der renommierten AIME-Prüfung für talentierte Oberstufenschüler. Testet fortgeschrittenes mathematisches Problemlösen, das abstraktes Denken erfordert. Gemini 3.5 Flash erreichte 68% bei diesem Benchmark.
MATH
88%
MATH: Mathematisches Problemlösen. Ein umfassender Mathematik-Benchmark für Problemlösung in Algebra, Geometrie, Analysis und anderen mathematischen Bereichen. Erfordert mehrstufiges Reasoning und formales mathematisches Wissen. Gemini 3.5 Flash erreichte 88% bei diesem Benchmark.
GSM8k
97%
GSM8k: Grundschul-Mathematik 8K. 8.500 Mathematik-Textaufgaben auf Grundschulniveau, die mehrstufiges Reasoning erfordern. Testet grundlegende Arithmetik und logisches Denken durch Alltagsszenarien. Gemini 3.5 Flash erreichte 97% bei diesem Benchmark.
MGSM
92%
MGSM: Mehrsprachige Grundschul-Mathematik. Der GSM8k-Benchmark übersetzt in 10 Sprachen inkl. Spanisch, Französisch, Deutsch, Russisch, Chinesisch und Japanisch. Testet mathematisches Reasoning in verschiedenen Sprachen. Gemini 3.5 Flash erreichte 92% bei diesem Benchmark.
MathVista
74%
MathVista: Mathematisches visuelles Reasoning. Testet die Fähigkeit, mathematische Probleme mit visuellen Elementen wie Diagrammen, Graphen, Geometriefiguren und wissenschaftlichen Abbildungen zu lösen. Gemini 3.5 Flash erreichte 74% bei diesem Benchmark.
SWE-Bench
55.1%
SWE-Bench: Software-Engineering-Benchmark. KI-Modelle versuchen, echte GitHub-Issues in Open-Source-Python-Projekten zu lösen, mit menschlicher Verifizierung. Testet praktische Software-Engineering-Fähigkeiten. Top-Modelle stiegen von 4,4% (2023) auf über 70% (2024). Gemini 3.5 Flash erreichte 55.1% bei diesem Benchmark.
HumanEval
92%
HumanEval: Python-Programmieraufgaben. 164 handgeschriebene Programmieraufgaben, bei denen Modelle korrekte Python-Funktionsimplementierungen generieren müssen. Jede Lösung wird durch Unit-Tests verifiziert. Top-Modelle erreichen heute 90%+. Gemini 3.5 Flash erreichte 92% bei diesem Benchmark.
LiveCodeBench
56%
LiveCodeBench: Live-Coding-Benchmark. Testet Programmierfähigkeiten mit kontinuierlich aktualisierten, realen Programmieraufgaben. Anders als statische Benchmarks verwendet er frische Aufgaben, um Datenkontamination zu verhindern. Gemini 3.5 Flash erreichte 56% bei diesem Benchmark.
MMMU
84%
MMMU: Multimodales Verständnis. Massive Multi-Disziplin Multimodales Verständnis Benchmark, der Vision-Sprach-Modelle bei Hochschulaufgaben in 30 Fächern testet, die sowohl Bildverständnis als auch Expertenwissen erfordern. Gemini 3.5 Flash erreichte 84% bei diesem Benchmark.
MMMU Pro
88.3%
MMMU Pro: MMMU Professional Edition. Erweiterte Version von MMMU mit anspruchsvolleren Fragen und strengerer Bewertung. Testet fortgeschrittenes multimodales Reasoning auf professionellem und Expertenniveau. Gemini 3.5 Flash erreichte 88.3% bei diesem Benchmark.
ChartQA
89%
ChartQA: Diagramm-Fragebeantwortung. Testet die Fähigkeit, Informationen in Diagrammen und Graphen zu verstehen und zu analysieren. Erfordert Datenextraktion, Wertevergleiche und Berechnungen aus visuellen Darstellungen. Gemini 3.5 Flash erreichte 89% bei diesem Benchmark.
DocVQA
94%
DocVQA: Dokument-Visuelle Q&A. Dokument Visual Question Answering Benchmark, der die Fähigkeit testet, Informationen aus Dokumentbildern inkl. Formularen, Berichten und gescanntem Text zu extrahieren und zu analysieren. Gemini 3.5 Flash erreichte 94% bei diesem Benchmark.
Terminal-Bench
76.2%
Terminal-Bench: Terminal/CLI-Aufgaben. Testet die Fähigkeit, Kommandozeilen-Operationen auszuführen, Shell-Skripte zu schreiben und in Terminal-Umgebungen zu navigieren. Misst praktische Systemadministrations- und Entwickler-Workflow-Fähigkeiten. Gemini 3.5 Flash erreichte 76.2% bei diesem Benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstraktion & Reasoning. Abstraction and Reasoning Corpus für AGI - testet fluide Intelligenz durch neuartige Mustererkennungs-Puzzles. Jede Aufgabe erfordert das Entdecken der zugrundeliegenden Regel aus Beispielen und misst allgemeine Reasoning-Fähigkeit statt Auswendiglernen. Gemini 3.5 Flash erreichte 12% bei diesem Benchmark.

Über Gemini 3.5 Flash

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von Gemini 3.5 Flash.

Hocheffiziente Agentic Performance

Gemini 3.5 Flash ist ein multimodales Modell, das auf Geschwindigkeit und komplexes reasoning ausgelegt ist. Es unterstützt ein 1-Million-token-context window, das es Benutzern ermöglicht, riesige Datensätze, einschließlich stundenlanger Videos und ganzer Code-Repositories, in einem einzigen prompt zu verarbeiten. Die Architektur ist für Sub-Sekunden-latency optimiert und richtet sich an Entwickler, die interaktive KI-agenten und automatisierte Workflows erstellen.

Native Multimodalität und Reasoning

Dieses Modell führt einen Thinking-Modus für fortgeschrittene chain-of-thought-Logik ein. Es verarbeitet nativ Text, Bilder, Audio, Video und PDFs, was die Notwendigkeit separater Vorverarbeitungs-Pipelines überflüssig macht. Benchmarks zeigen, dass es das vorherige Gemini 3.1 Pro bei Coding- und Tool-Nutzungsaufgaben übertrifft und gleichzeitig die Effizienz der Flash-Stufe beibehält.

Skalierung für die Produktion

Mit Kosten von 1,50 $ pro Million Input-tokens bietet es einen kosteneffizienten Weg für Anwendungen mit hohem Volumen. Es ist speziell auf function calling und Terminal-basierte Aufgaben abgestimmt und erzielt hohe Punktzahlen bei agentic benchmarks wie SWE-bench und Terminal-Bench. Dies macht es zur ersten Wahl für Echtzeit-Coding-Assistenten und Datenkurationssysteme.

Gemini 3.5 Flash

Anwendungsfälle für Gemini 3.5 Flash

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, Gemini 3.5 Flash für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Automatisierte Kuration von Nachrichten

Durchsuchen Tausender RSS-Feeds und Social-Media-Threads, um Geschichten in Echtzeit basierend auf spezifischen redaktionellen Profilen zu bewerten und zu ranken.

Dokumentenanalyse bei hohem Volumen

Verarbeitung riesiger Archive, wie z. B. Rechtsfall-Historien, um strukturierte Zusammenfassungen und verwertbare Erkenntnisse ohne Kontextverlust zu extrahieren.

Echtzeit-Musik-Synthese

Generierung interaktiver Audio-Tools und musikalischer Schnittstellen unter Verwendung eines nativen Verständnisses von Musiktheorie und Audio-Wellenformen.

Generierung interaktiver Browser-Betriebssysteme

Erstellung voll funktionsfähiger Betriebssystem-Simulationen und komplexer UI-Dashboards aus natürlichen Sprach-prompts.

Schnelles Code-Refactoring

Umsetzung von Logik-Updates über große Codebasen hinweg, ohne die höheren Credits zu verbrauchen, die für flagship-Modelle erforderlich sind.

Agentic Terminal-Automatisierung

Durchführung mehrstufiger Systemaufgaben und Code-Iterationen unter Verwendung eines Terminal-Harness zur Orchestrierung von Entwicklungsumgebungen.

Stärken

Einschränkungen

Massiver 1M-Token-Kontext: Unterstützt die tiefe Analyse umfangreicher Daten, einschließlich ganzer Videos und vollständiger Software-Repositories.
Erhöhte Preisgestaltung: Die Kosten pro token haben sich im Vergleich zu früheren Flash-Vorschau-Modellen verdreifacht und liegen nun bei 1,50 $ für Input und 9 $ für Output pro Million tokens.
Außergewöhnliche Synthese-Logik: Führende Leistung bei der Erstellung komplexer, interaktiver Audio-Tools und moderner Browser-basierter Betriebssystem-Simulationen.
Arithmetische Ungenauigkeit: Hat gelegentlich Schwierigkeiten bei einfachen mathematischen Operationen und scheitert an einfachen prompts, die spezialisierte Reasoning-Modelle leicht lösen.
Sub-Sekunden-Latency: Optimiert für extremen throughput, mit Output-Geschwindigkeiten von bis zu 1500 tokens pro Sekunde in produktiven Umgebungen.
Degradierung des context window: Benutzer berichten, dass die Zuverlässigkeit des Abrufs leicht abnehmen kann, wenn sich das context window der Grenze von 1 Million tokens nähert.
Agentic Performance-Gewinne: Übertrifft viele größere flagship-Modelle bei realen Coding-Aufgaben und Terminal-basierten agentic benchmarks.
Inkonsistenzen bei 3D-Beleuchtung: Kann in komplexen 3D-Simulationen zu übermäßig dunklen oder schlecht beleuchteten Umgebungen führen, was iteratives prompting zur Korrektur erfordert.

API-Schnellstart

google/gemini-3.5-flash

Dokumentation anzeigen
google SDK
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI(process.env.GOOGLE_API_KEY);
const model = client.getGenerativeModel({ 
  model: "gemini-3.5-flash",
  generationConfig: { maxOutputTokens: 65536 }
});

async function run() {
  const prompt = "Baue eine vollständig interaktive 3D-Synthwave-Landschaft mit Three.js.";
  const result = await model.generateContent(prompt);
  console.log(result.response.text());
}

run();

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über Gemini 3.5 Flash sagen

Sehen Sie, was die Community über Gemini 3.5 Flash denkt

Gemini 3.5 Flash ist der klare Marktführer an der Pareto-Front zwischen Intelligenz und Geschwindigkeit und macht große Fortschritte bei realen agentic Aufgaben.
Artificial Analysis
twitter
Gemini 3 ist brillant für die geschäftliche Nutzung im Vereinigten Königreich. Es erfasst nuancierte Höflichkeitsgrade und UK-spezifische Steuerannahmen besser als US-zentrierte Modelle.
Efficient_Degree9569
reddit
Dieses Modell ist so, als würde es Musik-Sachen lieben. Es ist sehr, sehr schnell und der Audio-Synthesizer, den es generiert hat, hat mich völlig überzeugt.
Bjaman
youtube
Gemini 3.5 Flash übertrifft definitiv das vorherige Pro-Modell bei Coding-bezogenen Dingen, was für agentic Entwickler riesig ist.
DevGuru99
reddit
Google hat gerade Gemini 3.5 Flash veröffentlicht. Das Interessante ist nicht nur, dass es schneller ist. Google positioniert es als den agentic-König.
TestingCatalog
twitter
Gemini 3.5 Flash ist ein super starkes Modell seiner Klasse. Schlägt Gemini 3.1 Pro bei so vielen benchmarks.
AI_Expert
twitter

Videos über Gemini 3.5 Flash

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über Gemini 3.5 Flash

Gemini 3.5 Flash wurde von Google veröffentlicht. Und dies ist hypothetisch ein ziemlicher Sprung in der Leistung.

Dies ist das Beste, das ich je gesehen habe, Punkt. Selbst wenn es nicht funktioniert, liebt dieses Modell Musik-Sachen.

Ich habe bemerkt, dass es sehr, sehr schnell ist und es scheint Musik wirklich zu mögen.

Die reasoning-Fähigkeiten für ein so kleines, schnelles Modell sind während dieser Code-Tests wirklich beeindruckend.

Es hat es geschafft, eine funktionierende dreidimensionale Synth-Umgebung aus einem einzigen prompt ohne Fehler zu erstellen.

Gemini 3.5 Flash hat mich komplett schockiert. Es war nicht nur wahnsinnig schnell, sondern hat die Aufgabe tatsächlich besser erledigt als Opus.

Gemini 3.5 Flash hat diese Aufgabe innerhalb einer Minute abgeschlossen. Das ist wirklich wahnsinnig. Die Geschwindigkeit von Gemini 3.5 Plus ist irre.

Gemini 3.5 Flash hat es für nur 0,36 $ erledigt, während Claude Opus fast den doppelten Preis verlangte.

Das multimodale Verständnis ist hier eindeutig ein Schritt nach vorne gegenüber der vorherigen Flash-Version.

Du erhältst flagship-Intelligenz zu einem Bruchteil der token-Kosten.

Dies ist ein Modell, das als Googles bisher stärkstes agentic Coding-Modell positioniert ist, über dem Gemini 3.1 Pro.

Der Qualitätssprung ist sehr deutlich. Die Halluzinationsraten sollen Berichten zufolge von 91 % auf 61 % gesunken sein, was bemerkenswert ist.

Gemini 3.5 Flash zeichnet sich offensichtlich durch seinen Preis und seine Qualität bei SVG-Grafiken sowie die Arbeit in 3JS aus.

Es verarbeitet nativ Video und Audio, was eine viel genauere Extraktion zeitlicher Daten ermöglicht.

Der neue Thinking-Modus hilft Entwicklern genau zu prüfen, wie das Modell seine Werkzeugnutzung plant.

Mehr als nur Prompts

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Web-Automatisierung
Intelligente Workflows

Pro-Tipps für Gemini 3.5 Flash

Expertentipps, um das Beste aus Gemini 3.5 Flash herauszuholen.

Thinking-Modus aktivieren

Aktiviere die Thinking-Einstellung in der API oder in Google AI Studio, um erweitertes chain-of-thought-reasoning für technische Probleme zu nutzen.

Native Multimodalität nutzen

Lade rohe Audio- oder Videodateien direkt zur Analyse hoch, um zeitliche und tonale Daten zu bewahren, anstatt externe Transkripte zu verwenden.

Einschränkungen explizit angeben

Das Modell folgt strikt negativen Einschränkungen. Verwende Anweisungen wie 'Keine Erklärungen' für rohen Code-Output, um die latency zu minimieren.

High-Low-Strategie anwenden

Verwende Flash für Aufgaben mit hohem Volumen wie UI-Entwürfe und nutze Pro-Modelle nur für die abschließende architektonische Überprüfung.

Erfahrungsberichte

Was Unsere Nutzer Sagen

Schliessen Sie sich Tausenden zufriedener Nutzer an, die ihren Workflow transformiert haben

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

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Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

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Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

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Ben Bressington

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Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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Häufig gestellte Fragen zu Gemini 3.5 Flash

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