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Gemini 3.6 Flash

Gemini 3.6 Flash es el modelo de alta velocidad de Google, que presenta una reducción del 17% en el consumo de tokens, precios de $1.50/M de entrada y...

MultimodalVisualización 3DAsistente de codificaciónComputer UseEficiencia de tokens
google logogoogleGemini21 de julio de 2026
Contexto
1.0Mtokens
Salida máx.
64Ktokens
Precio entrada
$1.50/ 1M
Precio salida
$7.50/ 1M
Modalidad:TextImage
Capacidades:VisiónHerramientasStreaming
Benchmarks
GPQA
44%
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 3.6 Flash obtuvo 44% en este benchmark.
HLE
12%
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 3.6 Flash obtuvo 12% en este benchmark.
MMLU
81.2%
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 3.6 Flash obtuvo 81.2% en este benchmark.
MMLU Pro
47.1%
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 3.6 Flash obtuvo 47.1% en este benchmark.
SimpleQA
42%
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 3.6 Flash obtuvo 42% en este benchmark.
IFEval
78.4%
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 3.6 Flash obtuvo 78.4% en este benchmark.
AIME 2025
15%
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 3.6 Flash obtuvo 15% en este benchmark.
MATH
48%
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 3.6 Flash obtuvo 48% en este benchmark.
GSM8k
62.8%
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 3.6 Flash obtuvo 62.8% en este benchmark.
MGSM
90%
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 3.6 Flash obtuvo 90% en este benchmark.
MathVista
62%
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 3.6 Flash obtuvo 62% en este benchmark.
SWE-Bench
49.6%
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 3.6 Flash obtuvo 49.6% en este benchmark.
HumanEval
41.5%
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 3.6 Flash obtuvo 41.5% en este benchmark.
LiveCodeBench
33.5%
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 3.6 Flash obtuvo 33.5% en este benchmark.
MMMU
65%
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 3.6 Flash obtuvo 65% en este benchmark.
MMMU Pro
52%
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 3.6 Flash obtuvo 52% en este benchmark.
ChartQA
85%
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 3.6 Flash obtuvo 85% en este benchmark.
DocVQA
92%
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 3.6 Flash obtuvo 92% en este benchmark.
Terminal-Bench
54%
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 3.6 Flash obtuvo 54% en este benchmark.
ARC-AGI
8%
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 3.6 Flash obtuvo 8% en este benchmark.

Acerca de Gemini 3.6 Flash

Conoce las capacidades, características y formas de uso de Gemini 3.6 Flash.

Arquitectura ligera de alto rendimiento

Gemini 3.6 Flash es un modelo de alto rendimiento diseñado para la velocidad y la eficiencia operativa. Introduce una optimización de arquitectura que le permite consumir un 17% menos de tokens en comparación con Gemini 3.5 Flash para tareas idénticas. Esta eficiencia se traduce directamente en una menor latencia y costos reducidos para los desarrolladores que crean aplicaciones de alto volumen.

Visualización avanzada y computer use

Una característica distintiva de este modelo es su capacidad para presentar resultados a través de visualizadores web 3D interactivos y prototipos de software funcionales. Puede generar archivos STL para impresión 3D y crear aplicaciones Android. Cuando se combina con el IDE Anti-gravity, se conecta directamente con el hardware a través de ADB para automatizar la instalación y las pruebas, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para los desarrolladores móviles.

Optimización para flujos de trabajo agentic

Google ha posicionado este modelo para el trabajo de conocimiento y las capacidades de computer use. Muestra un salto significativo en la eficiencia de codificación en el benchmark DeepSWE, superando a modelos de nivel Pro más antiguos en escenarios de desarrollo específicos. Su inteligencia multimodal está ajustada para respuestas de baja latencia, lo que admite el seguimiento de instrucciones complejas y la extracción de datos estructurados dentro de su context window de 1 millón de tokens.

Gemini 3.6 Flash

Casos de uso de Gemini 3.6 Flash

Descubre las diferentes formas de usar Gemini 3.6 Flash para lograr excelentes resultados.

Prototipado 3D interactivo

Crea modelos 3D detallados basados en web con vistas explosionadas y alternadores de ensamblaje para diseño industrial.

Desarrollo de aplicaciones Android

El modelo genera e instala aplicaciones Android funcionales directamente en dispositivos mediante toolchains ADB integrados.

Trabajo de conocimiento eficiente en tokens

El procesamiento de grandes conjuntos de documentos se vuelve más rentable debido a la reducción del 17% en el consumo de tokens.

Depuración visual de software

Los desarrolladores utilizan capturas de pantalla para permitir que el modelo identifique errores de diseño front-end e inconsistencias visuales.

Perfilado de personajes narrativos

Analiza imágenes históricas para generar perfiles profundos de personajes y tramas dramáticas temáticas para escritores.

Operaciones informáticas automatizadas

El modelo ejecuta flujos de trabajo de varios pasos interactuando con interfaces de sistema y herramientas de desarrollo especializadas.

Fortalezas

Limitaciones

Alta eficiencia de tokens: Consume un 17% menos de tokens que los modelos Flash anteriores, lo que reduce directamente los costos operativos para los desarrolladores.
Problemas de consistencia en el front-end: Los diseños de UI iniciales pueden sufrir de diseños comprimidos y desbordamientos de clases de utilidad de Tailwind que requieren prompts correctivos.
Presentación 3D avanzada: Genera visualizaciones 3D complejas, incluyendo iluminación PBR y descargas de archivos STL para fabricación física.
Simulación de SO limitada: El rendimiento en simulaciones complejas de sistemas operativos basadas en navegador es a veces menos inmersivo que en iteraciones anteriores de Flash.
Rendimiento de codificación superior: Logra una puntuación del 49.6% en SWE-Bench, superando a modelos Pro antiguos en tareas de ingeniería de software automatizada.
Nombres genéricos recurrentes: Las tareas de escritura creativa a menudo dependen de un grupo limitado de nombres comunes a menos que el usuario proporcione detalles específicos del personaje.
Estructura de precios competitiva: Con un precio de $1.50 por millón de tokens de entrada, ofrece una de las mejores relaciones inteligencia-costo del mercado.
Fragmentación de toolchain: Las funciones máximas de desarrollo móvil requieren entornos propietarios específicos como el IDE Anti-gravity para funcionar correctamente.

Inicio rápido de API

google/gemini-3.6-flash

Ver documentación
google SDK
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const genAI = new GoogleGenAI(process.env.GOOGLE_API_KEY);
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-3.6-flash" });

async function create3DModel() {
  const prompt = "Generate an interactive 3D web visualizer for a drone motor with an exploded view.";
  const result = await model.generateContent(prompt);
  const response = await result.response;
  console.log(response.text());
}

create3DModel();

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

Lo que la gente dice sobre Gemini 3.6 Flash

Mira lo que la comunidad piensa sobre Gemini 3.6 Flash

La reducción del 17% en los tokens necesarios para completar una tarea es genial, espero que signifique que los resultados sean rápidos y furiosos.
Wes Roth
youtube
Gemini 3.6 Flash ha aterrizado en el puesto #12 con 1537 puntos en el Frontend Code Arena. Este lanzamiento es una mejora significativa respecto a Gemini 3.5 Flash.
arena
twitter
¿Espera, acaba de generar un centro de descargas STL y una vista explosionada de ensamblaje? Nunca había visto un modelo presentar resultados tan bien.
Dev_User_99
reddit
La brecha entre Flash y Pro se está cerrando. 3.6 Flash está superando a 3.1 Pro en los gráficos de SWE-bench y de ingeniería de ML.
TechInnovator
hackernews
Por fin un modelo que entiende los comandos ADB sin necesidad de guía constante. 3.6 Flash es una gran victoria para los desarrolladores móviles.
AI_Dev_Daily
twitter
El context window de 1M sigue siendo la característica estrella para mí. Analizar todo un repositorio por $1.50 es imbatible.
singu_fan
reddit

Videos sobre Gemini 3.6 Flash

Mira tutoriales, reseñas y discusiones sobre Gemini 3.6 Flash

3.6 Flash consume un 17% menos de tokens que su predecesor 3.5 Flash.

Ahora cuesta $1.50 por millón de entrada y $7.50 por millón de salida.

Este modelo con motor V8... fue la mejor presentación de un resultado para esta prueba.

Los tiempos de respuesta son significativamente más rápidos para el razonamiento visual complejo.

Definitivamente se puede ver la mejora en acertijos lógicos estándar.

La salida de Gemini 3.6 Flash es realmente impresionante, aunque este globo terráqueo no es como uno real.

Para los escenarios agentic... está obteniendo un 49%, lo cual es un gran rendimiento.

La forma en que maneja los comandos de computer use es mucho más directa ahora.

No necesitas hacer prompts tan intensos para obtener un JSON válido.

Parece estar ajustado específicamente para llamadas a la API de alto volumen.

Cuando el modelo necesitaba pensar, 3.6 obtuvo mejores resultados que 3.5 por bastante.

Los resultados son un poco mejores, un poco más baratos y un poco más rápidos.

Maneja la refactorización de TypeScript con muchas menos alucinaciones.

El almacenamiento en caché de contexto parece funcionar de manera más efectiva aquí.

Es la primera vez que un modelo Flash se siente como un reemplazo de un modelo Pro.

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 3.6 Flash

Consejos de expertos para ayudarte a sacar el máximo provecho de Gemini 3.6 Flash.

Proporcione contexto visual

Suba una captura de pantalla si el modelo comete un error de diseño. Identifica y corrige problemas de código mejor cuando puede ver el resultado visual.

Defina parámetros 3D

Solicite funciones interactivas específicas, como vistas fantasma o iluminación ajustable, al generar componentes web 3D.

Use el IDE Anti-gravity

Combine el modelo con el entorno de desarrollo nativo de Google para desbloquear la gestión automatizada de dispositivos y la implementación de aplicaciones en tiempo real.

Nombre a sus personajes personalizados

Especifique nombres de personajes únicos en sus prompts de escritura creativa para evitar que el modelo utilice su reserva de nombres predeterminada.

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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Ben Bressington

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CTO, AiChatSolutions

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Sarah Chen

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Head of Growth, ScaleUp Labs

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Founder, DataDriven.io

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Preguntas Frecuentes Sobre Gemini 3.6 Flash

Encuentra respuestas a preguntas comunes sobre Gemini 3.6 Flash