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Gemini 3.5 Flash

Gemini 3.5 Flash es el modelo multimodal de alta velocidad de Google con un context window de 1M, optimizado para bucles agentic sub-segundo y tareas complejas...

Multimodal AIAgentic Workflows1M ContextHigh-Speed LLM
google logogoogleGemini19 de mayo de 2026
Contexto
1.0Mtokens
Salida máx.
66Ktokens
Precio entrada
$1.50/ 1M
Precio salida
$9.00/ 1M
Modalidad:TextImageAudioVideo
Capacidades:VisiónHerramientasStreamingRazonamiento
Benchmarks
GPQA
74%
GPQA: Q&A Científico Nivel Posgrado. Un riguroso benchmark con 448 preguntas de opción múltiple en biología, física y química creadas por expertos. Los doctores solo logran 65-74% de precisión, mientras que los no expertos obtienen solo 34% incluso con acceso ilimitado a internet (por eso 'a prueba de Google'). Gemini 3.5 Flash obtuvo 74% en este benchmark.
HLE
34%
HLE: Razonamiento de Alto Nivel de Experticia. Evalúa la capacidad de un modelo para demostrar razonamiento a nivel experto en dominios especializados. Evalúa la comprensión profunda de temas complejos que requieren conocimiento profesional. Gemini 3.5 Flash obtuvo 34% en este benchmark.
MMLU
89%
MMLU: Comprensión Masiva Multitarea del Lenguaje. Un benchmark completo con 16,000 preguntas de opción múltiple en 57 materias académicas incluyendo matemáticas, filosofía, derecho y medicina. Evalúa conocimiento amplio y capacidades de razonamiento. Gemini 3.5 Flash obtuvo 89% en este benchmark.
MMLU Pro
83%
MMLU Pro: MMLU Edición Profesional. Una versión mejorada de MMLU con 12,032 preguntas usando un formato más difícil de 10 opciones. Cubre Matemáticas, Física, Química, Derecho, Ingeniería, Economía, Salud, Psicología, Negocios, Biología, Filosofía e Informática. Gemini 3.5 Flash obtuvo 83% en este benchmark.
SimpleQA
76.7%
SimpleQA: Benchmark de Precisión Factual. Evalúa la capacidad de un modelo para proporcionar respuestas precisas y factuales a preguntas directas. Mide la fiabilidad y reduce las alucinaciones en tareas de recuperación de conocimiento. Gemini 3.5 Flash obtuvo 76.7% en este benchmark.
IFEval
88%
IFEval: Evaluación de Seguimiento de Instrucciones. Mide qué tan bien un modelo sigue instrucciones y restricciones específicas. Evalúa la capacidad de adherirse a reglas de formato, límites de longitud y otros requisitos explícitos. Gemini 3.5 Flash obtuvo 88% en este benchmark.
AIME 2025
68%
AIME 2025: Examen de Matemáticas Invitacional Americano. Problemas de matemáticas a nivel de competencia del prestigioso examen AIME diseñado para estudiantes talentosos de secundaria. Evalúa resolución avanzada de problemas matemáticos que requiere razonamiento abstracto. Gemini 3.5 Flash obtuvo 68% en este benchmark.
MATH
88%
MATH: Resolución de Problemas Matemáticos. Un benchmark completo de matemáticas que evalúa la resolución de problemas en álgebra, geometría, cálculo y otros dominios matemáticos. Requiere razonamiento en múltiples pasos y conocimiento matemático formal. Gemini 3.5 Flash obtuvo 88% en este benchmark.
GSM8k
97%
GSM8k: Matemáticas de Primaria 8K. 8,500 problemas de matemáticas de nivel primaria que requieren razonamiento en múltiples pasos. Evalúa aritmética básica y pensamiento lógico a través de escenarios cotidianos. Gemini 3.5 Flash obtuvo 97% en este benchmark.
MGSM
92%
MGSM: Matemáticas de Primaria Multilingüe. El benchmark GSM8k traducido a 10 idiomas incluyendo español, francés, alemán, ruso, chino y japonés. Evalúa el razonamiento matemático en diferentes idiomas. Gemini 3.5 Flash obtuvo 92% en este benchmark.
MathVista
74%
MathVista: Razonamiento Visual Matemático. Evalúa la capacidad de resolver problemas matemáticos que involucran elementos visuales como gráficos, diagramas de geometría y figuras científicas. Combina comprensión visual con razonamiento matemático. Gemini 3.5 Flash obtuvo 74% en este benchmark.
SWE-Bench
55.1%
SWE-Bench: Benchmark de Ingeniería de Software. Los modelos de IA intentan resolver issues reales de GitHub en proyectos Python de código abierto con verificación humana. Evalúa habilidades prácticas de ingeniería de software. Los mejores modelos pasaron de 4.4% (2023) a más del 70% (2024). Gemini 3.5 Flash obtuvo 55.1% en este benchmark.
HumanEval
92%
HumanEval: Problemas de Programación Python. 164 problemas de programación escritos a mano donde los modelos deben generar implementaciones correctas de funciones Python. Cada solución se verifica con tests unitarios. Los mejores modelos ahora logran más del 90%. Gemini 3.5 Flash obtuvo 92% en este benchmark.
LiveCodeBench
56%
LiveCodeBench: Benchmark de Codificación en Vivo. Evalúa habilidades de codificación con desafíos de programación del mundo real continuamente actualizados. A diferencia de benchmarks estáticos, usa problemas frescos para prevenir contaminación de datos. Gemini 3.5 Flash obtuvo 56% en este benchmark.
MMMU
84%
MMMU: Comprensión Multimodal. Benchmark de Comprensión Multimodal Multidisciplinaria Masiva que evalúa modelos de visión-lenguaje en problemas universitarios en 30 materias que requieren tanto comprensión de imágenes como conocimiento experto. Gemini 3.5 Flash obtuvo 84% en este benchmark.
MMMU Pro
88.3%
MMMU Pro: MMMU Edición Profesional. Versión mejorada de MMMU con preguntas más desafiantes y evaluación más estricta. Evalúa razonamiento multimodal avanzado a niveles profesional y experto. Gemini 3.5 Flash obtuvo 88.3% en este benchmark.
ChartQA
89%
ChartQA: Respuesta a Preguntas sobre Gráficos. Evalúa la capacidad de comprender y razonar sobre información presentada en gráficos y diagramas. Requiere extracción de datos, comparación de valores y cálculos desde representaciones visuales. Gemini 3.5 Flash obtuvo 89% en este benchmark.
DocVQA
94%
DocVQA: Q&A Visual de Documentos. Benchmark de Respuesta a Preguntas Visuales de Documentos que evalúa la capacidad de extraer y razonar sobre información de imágenes de documentos incluyendo formularios, reportes y texto escaneado. Gemini 3.5 Flash obtuvo 94% en este benchmark.
Terminal-Bench
76.2%
Terminal-Bench: Tareas de Terminal/CLI. Evalúa la capacidad de realizar operaciones de línea de comandos, escribir scripts de shell y navegar en entornos de terminal. Mide habilidades prácticas de administración de sistemas y flujos de trabajo de desarrollo. Gemini 3.5 Flash obtuvo 76.2% en este benchmark.
ARC-AGI
12%
ARC-AGI: Abstracción y Razonamiento. Corpus de Abstracción y Razonamiento para AGI - evalúa inteligencia fluida a través de puzzles de reconocimiento de patrones novedosos. Cada tarea requiere descubrir la regla subyacente a partir de ejemplos, midiendo capacidad de razonamiento general en lugar de memorización. Gemini 3.5 Flash obtuvo 12% en este benchmark.

Acerca de Gemini 3.5 Flash

Conoce las capacidades, características y formas de uso de Gemini 3.5 Flash.

Rendimiento agentic de alta eficiencia

Gemini 3.5 Flash es un modelo multimodal diseñado para la velocidad y el reasoning complejo. Admite un context window de 1 millón de tokens, lo que permite a los usuarios procesar conjuntos de datos masivos, incluidos videos de una hora y repositorios de código completos en un solo prompt. La arquitectura está optimizada para una latency inferior a un segundo, enfocada en desarrolladores que crean agentes de IA interactivos y flujos de trabajo automatizados.

Multimodalidad nativa y reasoning

Este modelo introduce un modo de pensamiento para una lógica avanzada de chain-of-thought. Procesa de forma nativa texto, imágenes, audio, video y archivos PDF, lo que elimina la necesidad de tuberías de preprocesamiento separadas. Los benchmarks indican que supera al anterior Gemini 3.1 Pro en tareas de codificación y uso de herramientas mientras mantiene la eficiencia del nivel Flash.

Escalabilidad lista para producción

A un coste de 1,50 $ por millón de tokens de entrada, proporciona un camino rentable para aplicaciones de gran volumen. Está ajustado específicamente para el function calling y tareas basadas en terminales, logrando puntuaciones altas en benchmarks agentic como SWE-bench y Terminal-Bench. Esto lo convierte en una opción principal para asistentes de codificación en tiempo real y sistemas de curación de datos.

Gemini 3.5 Flash

Casos de uso de Gemini 3.5 Flash

Descubre las diferentes formas de usar Gemini 3.5 Flash para lograr excelentes resultados.

Curación automatizada de noticias

Escaneo de miles de feeds RSS e hilos sociales para puntuar y clasificar historias basadas en perfiles editoriales específicos en tiempo real.

Análisis de documentos de gran volumen

Procesamiento de archivos masivos, como historiales de casos legales, para extraer resúmenes estructurados e insights accionables sin perder contexto.

Síntesis musical en tiempo real

Generación de herramientas de audio interactivas e interfaces musicales utilizando la comprensión nativa de la teoría musical y formas de onda de audio.

Generación interactiva de SO para navegadores

Creación de simulaciones de sistemas operativos completamente funcionales y paneles de UI complejos a partir de prompts en lenguaje natural.

Refactorización rápida de código

Ejecución de actualizaciones de lógica en grandes bases de código sin consumir los créditos más altos requeridos por los modelos flagship.

Automatización de terminales agentic

Realización de tareas de sistema de varios pasos e iteraciones de código utilizando un terminal para orquestar entornos de desarrollo.

Fortalezas

Limitaciones

Contexto masivo de 1M de tokens: Admite un análisis profundo de datos de formato largo, incluidos videos completos y repositorios de software enteros.
Aumento de precios: Los costes por token se han triplicado en comparación con los modelos de vista previa de Flash anteriores, pasando a 1,50 $ de entrada y 9 $ de salida por millón de tokens.
Lógica de síntesis excepcional: Rendimiento líder en la generación de herramientas de audio interactivas complejas y simulaciones modernas de sistemas operativos basadas en navegador.
Imprecisión aritmética: Ocasionalmente tiene dificultades con operaciones matemáticas básicas, fallando en prompts simples que los modelos de reasoning especializados resuelven fácilmente.
Latency inferior a un segundo: Optimizado para un throughput extremo, alcanzando velocidades de salida de hasta 1500 tokens por segundo en entornos de producción.
Degradación del context window: Los usuarios informan que la fiabilidad de la recuperación puede disminuir ligeramente a medida que el context window se acerca al límite de 1 millón de tokens.
Ganancias de rendimiento agentic: Supera a muchos modelos flagship más grandes en tareas de codificación del mundo real y benchmarks agentic basados en terminal.
Inconsistencias en iluminación 3D: Puede producir entornos demasiado oscuros o mal iluminados en simulaciones 3D complejas, requiriendo prompts iterativos para corregirlo.

Inicio rápido de API

google/gemini-3.5-flash

Ver documentación
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 = "Build a fully interactive 3D synthwave landscape using Three.js.";
  const result = await model.generateContent(prompt);
  console.log(result.response.text());
}

run();

Instala el SDK y comienza a hacer llamadas API en minutos.

Lo que la gente dice sobre Gemini 3.5 Flash

Mira lo que la comunidad piensa sobre Gemini 3.5 Flash

Gemini 3.5 Flash es el líder indiscutible en la frontera de Pareto de Inteligencia vs Velocidad y logra grandes avances en tareas agentic del mundo real.
Artificial Analysis
twitter
Gemini 3 es brillante para el uso empresarial en el Reino Unido. Capta los niveles de cortesía matizados y los supuestos fiscales específicos del Reino Unido mejor que los modelos centrados en EE. UU.
Efficient_Degree9569
reddit
A este modelo le encantan las cosas de música. Es muy, muy rápido y el sintetizador de audio que generó me convenció por completo.
Bjaman
youtube
Gemini 3.5 Flash definitivamente está superando al modelo Pro anterior en temas relacionados con la codificación, lo cual es enorme para los desarrolladores de agentes.
DevGuru99
reddit
Google acaba de lanzar Gemini 3.5 Flash. La parte interesante no es solo que sea más rápido. Google lo está posicionando como el rey agentic.
TestingCatalog
twitter
Gemini 3.5 Flash es un modelo súper fuerte para su clase. Supera a Gemini 3.1 Pro en muchos benchmarks.
AI_Expert
twitter

Videos sobre Gemini 3.5 Flash

Mira tutoriales, reseñas y discusiones sobre Gemini 3.5 Flash

Gemini 3.5 Flash ha sido lanzado por Google. Y este es hipotéticamente un gran salto en el rendimiento.

Este es el mejor que he visto, punto. Incluso si no funciona, este modelo es como que le encanta el tema de la música.

Noté que es muy, muy rápido y realmente parece que le gusta la música.

Las capacidades de reasoning para un modelo tan pequeño y rápido son genuinamente impresionantes durante estas pruebas de código.

Logró crear un entorno synthwave tridimensional funcional a partir de un solo prompt sin errores.

Gemini 3.5 Flash me sorprendió por completo. No solo fue increíblemente rápido, sino que completó la tarea mejor que Opus.

Gemini 3.5 Flash terminó esta tarea en menos de un minuto. Esto es realmente una locura. La velocidad de Gemini 3.5 Flash es una locura.

Gemini 3.5 Flash lo hizo por solo 0,36 $, mientras que Claude Opus lo hizo por casi el doble de precio.

La comprensión multimodal aquí es claramente un paso adelante respecto a la versión Flash anterior.

Estás obteniendo una inteligencia casi de nivel flagship por una fracción del coste en tokens.

Este es un modelo que se posiciona como el modelo de codificación agentic más fuerte de Google hasta el momento, por encima de Gemini 3.1 Pro.

El salto de calidad es muy notable. Según se informa, las tasas de alucinación se han reducido del 91% al 61%, lo cual es notable.

Gemini 3.5 Flash destaca obviamente por su precio y calidad en arte SVG, así como por trabajar en 3JS.

Procesa de forma nativa video y audio, permitiendo una extracción mucho más precisa de datos temporales.

El nuevo modo de pensamiento ayuda a los desarrolladores a auditar exactamente cómo el modelo planifica el uso de sus herramientas.

Mas que solo prompts

Potencia tu flujo de trabajo con Automatizacion IA

Automatio combina el poder de agentes de IA, automatizacion web e integraciones inteligentes para ayudarte a lograr mas en menos tiempo.

Agentes de IA
Automatización Web
Flujos Inteligentes

Consejos Pro para Gemini 3.5 Flash

Consejos de expertos para ayudarte a sacar el máximo provecho de Gemini 3.5 Flash.

Habilitar el modo de pensamiento

Activa la configuración de pensamiento en la API o en Google AI Studio para activar el reasoning avanzado de chain-of-thought para problemas de ingeniería.

Aprovechar la multimodalidad nativa

Carga archivos de audio o video sin procesar directamente para su análisis, a fin de preservar los datos temporales y tonales en lugar de usar transcripciones externas.

Especificar restricciones textualmente

El modelo sigue estrictamente las restricciones negativas. Utiliza instrucciones como 'Sin explicaciones' para obtener código sin procesar y minimizar la latency.

Aplicar la estrategia High-Low

Utiliza Flash para tareas de gran volumen como borradores de UI y usa solo los modelos Pro para la verificación arquitectónica final.

Testimonios

Lo Que Dicen Nuestros Usuarios

Unete a miles de usuarios satisfechos que han transformado su flujo de trabajo

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

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Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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Emily Rodriguez

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Marketing Director, GrowthMetrics

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Jonathan Kogan

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David Park

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Preguntas Frecuentes Sobre Gemini 3.5 Flash

Encuentra respuestas a preguntas comunes sobre Gemini 3.5 Flash