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Gemini 3 Flash

O Gemini 3 Flash é o model multimodal de alta velocidade do Google, apresentando uma context window de 1M de tokens, raciocínio de elite com 90,4% no GPQA e...

google logogoogleGemini 3December 17, 2025
Contexto
1.0Mtokens
Saida Max
66Ktokens
Preco Entrada
$0.50/ 1M
Preco Saida
$3.00/ 1M
Modalidade:TextImageAudioVideo
Capacidades:VisaoFerramentasStreamingRaciocinio
Benchmarks
GPQA
90.4%
GPQA: Q&A de Ciencias Avancadas. Um benchmark rigoroso com 448 questoes de multipla escolha em biologia, fisica e quimica criadas por especialistas. Especialistas com PhD alcancam apenas 65-74% de precisao. Gemini 3 Flash pontuou 90.4% neste benchmark.
HLE
43.5%
HLE: Raciocinio de Alto Nivel. Testa a capacidade de um modelo de demonstrar raciocinio de nivel especialista em dominios especializados. Gemini 3 Flash pontuou 43.5% neste benchmark.
MMLU
91.8%
MMLU: Compreensao de Linguagem Multitarefa. Um benchmark abrangente com 16.000 questoes de multipla escolha em 57 disciplinas academicas. Gemini 3 Flash pontuou 91.8% neste benchmark.
MMLU Pro
72.5%
MMLU Pro: MMLU Edicao Profissional. Uma versao aprimorada do MMLU com 12.032 questoes usando um formato mais dificil de multipla escolha com 10 opcoes. Gemini 3 Flash pontuou 72.5% neste benchmark.
SimpleQA
68.7%
SimpleQA: Benchmark de Precisao Factual. Testa a capacidade de um modelo de fornecer respostas precisas e factuais a perguntas diretas. Gemini 3 Flash pontuou 68.7% neste benchmark.
IFEval
88.2%
IFEval: Avaliacao de Seguimento de Instrucoes. Mede quao bem um modelo segue instrucoes e restricoes especificas. Gemini 3 Flash pontuou 88.2% neste benchmark.
AIME 2025
99.7%
AIME 2025: Exame de Matematica Invitacional Americano. Problemas de matematica de nivel competitivo do prestigiado exame AIME. Gemini 3 Flash pontuou 99.7% neste benchmark.
MATH
58%
MATH: Resolucao de Problemas Matematicos. Um benchmark abrangente de matematica testando resolucao de problemas em algebra, geometria, calculo e outros dominios. Gemini 3 Flash pontuou 58% neste benchmark.
GSM8k
94%
GSM8k: Matematica do Ensino Fundamental 8K. 8.500 problemas de matematica de nivel escolar fundamental que requerem raciocinio em multiplas etapas. Gemini 3 Flash pontuou 94% neste benchmark.
MGSM
92.4%
MGSM: Matematica Escolar Multilingue. O benchmark GSM8k traduzido para 10 idiomas. Gemini 3 Flash pontuou 92.4% neste benchmark.
MathVista
65.4%
MathVista: Raciocinio Visual Matematico. Testa a capacidade de resolver problemas de matematica que envolvem elementos visuais como graficos e diagramas. Gemini 3 Flash pontuou 65.4% neste benchmark.
SWE-Bench
78%
SWE-Bench: Benchmark de Engenharia de Software. Modelos de IA tentam resolver issues reais do GitHub em projetos Python de codigo aberto. Gemini 3 Flash pontuou 78% neste benchmark.
HumanEval
84.1%
HumanEval: Problemas de Programacao Python. 164 problemas de programacao escritos a mao onde modelos devem gerar implementacoes corretas de funcoes Python. Gemini 3 Flash pontuou 84.1% neste benchmark.
LiveCodeBench
77.2%
LiveCodeBench: Benchmark de Codificacao Ao Vivo. Testa habilidades de codificacao em desafios de programacao do mundo real continuamente atualizados. Gemini 3 Flash pontuou 77.2% neste benchmark.
MMMU
81.2%
MMMU: Compreensao Multimodal. Benchmark de Compreensao Multimodal Multidisciplinar testando modelos de visao-linguagem em problemas de nivel universitario. Gemini 3 Flash pontuou 81.2% neste benchmark.
MMMU Pro
81.2%
MMMU Pro: MMMU Edicao Profissional. Versao aprimorada do MMMU com questoes mais desafiadoras e avaliacao mais rigorosa. Gemini 3 Flash pontuou 81.2% neste benchmark.
ChartQA
86.5%
ChartQA: Resposta a Perguntas sobre Graficos. Testa a capacidade de entender e raciocinar sobre informacoes apresentadas em graficos. Gemini 3 Flash pontuou 86.5% neste benchmark.
DocVQA
93.1%
DocVQA: Q&A Visual de Documentos. Benchmark de Resposta a Perguntas Visuais de Documentos testando a capacidade de extrair informacoes de imagens de documentos. Gemini 3 Flash pontuou 93.1% neste benchmark.
Terminal-Bench
47.6%
Terminal-Bench: Tarefas de Terminal/CLI. Testa a capacidade de realizar operacoes de linha de comando e escrever scripts de shell. Gemini 3 Flash pontuou 47.6% neste benchmark.
ARC-AGI
33.6%
ARC-AGI: Abstracao e Raciocinio. Corpus de Abstracao e Raciocinio para AGI - testa inteligencia fluida atraves de quebra-cabecas de reconhecimento de padroes. Gemini 3 Flash pontuou 33.6% neste benchmark.

Sobre Gemini 3 Flash

Aprenda sobre as capacidades do Gemini 3 Flash, recursos e como ele pode ajuda-lo a obter melhores resultados.

A Potência de Desempenho do Gemini 3

O Gemini 3 Flash é o model multimodal frontier-model do Google, otimizado para velocidade extrema e escalabilidade massiva. Desenvolvido pelo Google DeepMind, ele serve como o motor de alta eficiência do ecossistema Gemini 3, entregando reasoning de alta qualidade e processamento multimodal nativo em texto, código, imagens e áudio. Ele foi projetado especificamente para cargas de trabalho empresariais de alto volume, onde baixa latency e custo-benefício são primordiais.

Contexto e Autonomia Sem Precedentes

O model apresenta uma massiva context window de 1 milhão de tokens, permitindo processar repositórios de código inteiros, horas de vídeo ou milhares de páginas de documentação em um único prompt. Mais do que um simples chatbot, ele foi projetado para ser agentic; integrado às APIs Stagehand e Nano Browser do Google, ele pode navegar autonomamente pela web, executar tarefas digitais de várias etapas e interagir com elementos web ao vivo como um ser humano faria.

Reasoning Científico de Elite

Embora otimizado para velocidade, o Gemini 3 Flash não sacrifica a inteligência. Através do protocolo de ativação especializado Deep Think, o model pode acionar processos internos de chain-of-thought para resolver problemas de nível de doutorado em matemática, ciência e lógica. Essa natureza dual permite alternar entre extração rápida de dados e análises sofisticadas de nível especializado com instruções de sistema simples.

Gemini 3 Flash

Casos de Uso para Gemini 3 Flash

Descubra as diferentes maneiras de usar Gemini 3 Flash para obter otimos resultados.

Automação Autônoma de Navegador

Execução de tarefas web em várias etapas, como geração de leads e web scraping complexo via APIs Stagehand e Nano Browser.

Extração de Dados em Lote

Processamento de conjuntos de dados massivos ou documentos longos usando a context window de 1M de tokens para síntese contínua de informações.

Interação de Voz em Tempo Real

Potencializando assistentes de IA responsivos e de baixa latency com capacidades nativas de áudio para áudio e baixa latency de speech-to-text.

Prototipagem Rápida e Codificação

Geração e teste de código boilerplate e componentes de UI em ambientes de desenvolvimento usando o modo Canvas integrado.

Busca e Síntese de Informações

Aprimoramento de AI Overviews com reasoning multimodal rápido em diversas fontes de texto, imagem e vídeo.

Orquestração de Fluxo de Trabalho Agentic

Atuando como um executor leve para forças-tarefa digitais multi-agentes complexas que exigem chamadas de ferramentas rápidas.

Pontos Fortes

Limitacoes

Eficiência Extrema: Roda 3x mais rápido que o Gemini 2.5 Pro, oferecendo reduções de custo significativas para tarefas empresariais de alto volume.
Hiperconcisão por Padrão: Tende a dar respostas extremamente breves, o que pode exigir engenharia de prompt significativa ou tags XML para tarefas criativas.
Capacidade de Contexto Massiva: A janela de 1 milhão de tokens permite o processamento de repositórios inteiros ou transcrições de vídeo extensas em um único prompt.
Suscetibilidade à Deriva de Contexto: Vulnerável à síndrome de 'perdido no meio' em prompts longos se técnicas específicas de ancoragem contextual não forem aplicadas.
Desempenho de Reasoning de Elite: Alcança 90,4% (nível de doutorado) no benchmark GPQA Diamond, indicando alta precisão científica ao usar o protocolo Deep Think.
Lacunas na Avaliação de Segurança: Demonstrou uma taxa de sucesso de jailbreak de 97,3% durante a avaliação de red-team de versões iniciais, apresentando riscos potenciais de segurança.
Maestria Agentic: Capacidade superior de realizar ações autônomas no navegador e chamadas de ferramentas por meio da integração profunda com o framework Stagehand.
Profundidade de Execução Sub-humana: Embora seja forte no planejamento, ainda pode ter dificuldades com a execução em ambientes digitais complexos, dinâmicos e não verificáveis.

Inicio Rapido da API

google/gemini-3-flash

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

const genAI = new GoogleGenAI(process.env.GOOGLE_API_KEY);
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-3-flash" });

async function run() {
  const prompt = "Analyze the core logic in this codebase for efficiency.";
  const result = await model.generateContent(prompt);
  const response = await result.response;
  console.log(response.text());
}

run();

Instale o SDK e comece a fazer chamadas de API em minutos.

O Que as Pessoas Estao Dizendo Sobre Gemini 3 Flash

Veja o que a comunidade pensa sobre Gemini 3 Flash

"A fronteira de Pareto de inteligência por dólar tornou-se efetivamente vertical com o Flash"
OrdinaryLavishness11
reddit
"A CLI do Gemini 3 Flash transforma seu terminal em um estúdio de IA completo"
JamMasterJulian
reddit
"Não é apenas barato; é de elite, marcando 90,4% no GPQA Diamond"
OrdinaryLavishness11
reddit
"Estamos efetivamente automatizando a automação da ciência"
alexwg
x/twitter
"Não confunda a mordaça com a mente ao interagir com o Gemini 3"
uberzak
reddit
"As capacidades de automação web através do Stagehand são um divisor de águas"
AIBuilder99
hackernews

Videos Sobre Gemini 3 Flash

Assista tutoriais, analises e discussoes sobre Gemini 3 Flash

Isso não é um plugin. É a próxima geração da própria web — um navegador que lê, clica, digita, rola e constrói tudo sozinho.

O Stagehand traduz isso em coordenadas visuais e simula o clique.

Ele lida com CAPTCHAs e carregamento dinâmico melhor do que qualquer agente anterior que testei.

A latency entre o comando e o primeiro clique é inferior a 800 milissegundos.

Isso transforma cada site em uma API estruturada para seus agentes.

O Google acaba de trazer o cérebro do Gemini direto para o seu terminal.

É como ter um laboratório de IA — dentro do seu terminal.

Você pode instalar isso via pip ou npm agora mesmo e começar a enviar logs diretamente para o model.

O model Flash é perfeito para isso porque não vai estourar seu orçamento, mesmo com logs de 50.000 linhas.

Ele é realmente capaz de escrever e executar seus próprios bash scripts com segurança.

O Gemini 3 Flash demonstra que velocidade e escala não precisam vir às custas da inteligência.

Eu construí uma ferramenta de automação de conteúdo completa usando o Gemini 3 Flash... Antes: levava 3 horas. Depois: menos de 2 minutos.

As pontuações GPQA para um model 'Flash' são honestamente aterrorizantes para a concorrência.

Sua capacidade de manter a coerência em mais de 1 milhão de tokens é sua arma secreta.

Se você está construindo apps SaaS de alto volume, esta é a escolha padrão agora.

Mais do que apenas prompts

Potencialize seu fluxo de trabalho com Automacao de IA

Automatio combina o poder de agentes de IA, automacao web e integracoes inteligentes para ajuda-lo a realizar mais em menos tempo.

Agentes de IA
Automacao Web
Fluxos Inteligentes
Assistir video de demonstracao

Dicas Profissionais para Gemini 3 Flash

Dicas de especialistas para ajuda-lo a aproveitar ao maximo Gemini 3 Flash e obter melhores resultados.

Protocolo Deep Think

Use a instrução de sistema <deep_think_activation: true> quando o model precisar resolver problemas complexos de nível de doutorado para acionar sua fase estendida de reasoning.

Especificação de Saída XML

Para neutralizar a concisão padrão do model, envolva seus requisitos de extensão e estilo em tags XML <output_verbosity> explícitas.

Ancoragem Contextual

Ao utilizar a context window completa de 1M de tokens, mencione pontos de ancoragem específicos ou nomes de arquivos no prompt para evitar a deriva de informações.

Integração com Terminal

Utilize a CLI do Gemini 3 Flash para automatizar o processamento de arquivos locais e shell scripts diretamente do seu ambiente de terminal.

Depoimentos

O Que Nossos Usuarios Dizem

Junte-se a milhares de usuarios satisfeitos que transformaram seu fluxo de trabalho

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

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Ben Bressington

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CTO, AiChatSolutions

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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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Emily Rodriguez

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Marketing Director, GrowthMetrics

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Jonathan Kogan

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