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Gemini 3.5 Flash

por Google

Gemini 3.5 Flash — el modelo por defecto en Gemini app y Google Search desde I/O 2026. Optimizado para agentes y coding rápido, con precios Flash-tier.

CerradoResponde con textoEntiende imágenes, vídeo y audio
Busca en la webAnaliza documentosEjecuta códigoUsa el ordenador
Raziel Score
0.0/10
API
$0.30 / $2.40por millón de tokens
Ventana de contexto
1M tokens
Comunidad
Sin datos aún

¿Para qué sí? ¿Para qué no?

Mejor para

  • Procesamiento de alto volumen
    Procesar muchas solicitudes con coste y rendimiento previsibles.
  • Baja latencia
    Responder rápido en experiencias interactivas o automatizaciones frecuentes.
  • Asistencia de código
    Autocompletar, explicar y programar en pareja con baja fricción.
  • Información actual
    Trabajar con búsqueda web o fuentes recientes y cambiantes.

Evitar para

  • Razonamiento complejo
    Descomponer problemas ambiguos o multietapa que exigen deliberación.

Presentación oficial

Gemini 3.5 Flash ha llegado.

Vídeo oficial de Google

Ver en YouTube

Valoración por categoría

Agentes

Resolución autónoma multi-step

8.5/10
Código

Resolución de bugs y tareas de programación

8.5/10
Razonamiento

Problemas complejos, lógica y conocimiento experto

8.5/10
Trabajo profesional

Documentos, análisis y entregables de trabajo real

8.5/10
Ciencia

Investigación y tareas científicas especializadas

3.0/10
Escritura

Matiz, estilo y creatividad

Pendiente · evidencia en revisión
Imagen

Comprensión, generación o edición visual

8.5/10
Vídeo

Comprensión o generación de vídeo

Pendiente · evidencia en revisión
Audio

Comprensión, voz y generación de audio

Pendiente · evidencia en revisión

Benchmarks traducidos

Métricas comparables, agrupadas por capacidad para que se vea qué mide cada prueba.

Programación

Terminal-Bench 2.1

0.0%/100

Resultado alto, cerca de los mejores

Mide flujos de terminal agénticos en la versión 2.1; Raziel separa protocolos y harnesses.

SWE-Bench Pro

0.0%/100

Resultado alto, cerca de los mejores

Resolución end-to-end de issues reales de GitHub. Mide capacidad agéntica en código.

Trabajo profesional

GDPval-AA v2

0score

Puntuación propia del benchmark: aquí, cuanto más alto, mejor

Calidad de entregables profesionales evaluada mediante comparaciones ciegas.

GDPval AA

0score

Puntuación propia del benchmark: aquí, cuanto más alto, mejor

Lectura agregada de GDPval en escala propia. Sirve para comparar dentro de esa suite.

Agentes y herramientas

MCP Atlas

0.0%/100

Resultado de primera línea en esta prueba

Uso de herramientas y coordinación mediante MCP o entornos instrumentados.

OSWorld

0.0%/100

Resultado alto, cerca de los mejores

Tareas en interfaces de escritorio. Mide control de ordenador y uso de apps.

Razonamiento

AA Intelligence Index

0score

Puntuación propia del benchmark: aquí, cuanto más alto, mejor

Índice compuesto independiente de Artificial Analysis; solo comparable dentro de la misma versión.

Ciencia y salud

GeneBench Pro

0.0%/100

Resultado bajo para una prueba exigente

Análisis cuantitativo y flujos de investigación genómica.

Imagen

MMMU Pro

0.0%/100

Resultado de primera línea en esta prueba

Razonamiento multimodal universitario sobre imágenes, diagramas y texto visual.

¿Dónde se puede ejecutar?

Viabilidad local
-/10

Modelo cerrado: disponible mediante web o API, sin ejecución local publicada.

Resumen práctico de las formas razonables de usar este modelo.

API / nube
Sin instalación local

Lo usas desde una web, app o API. No instalas el modelo en tu equipo.

Disponible
Servidor potente
No viable

Para correrlo completo necesitas GPU profesional o una máquina grande.

No viable
PC con GPU
No viable

Puede funcionar en una buena gráfica con cuantización, normalmente sacrificando algo de calidad.

No viable
Portátil
No viable

Uso en un portátil normal o con GPU modesta. Idealmente sin montar un servidor dedicado.

No viable
Móvil / tablet
No viable

Uso realista en teléfono o tablet, con modelos muy pequeños u optimizados.

No viable

Ficha técnica

EmpresaGoogle
PaísEstados Unidos
Lanzamiento19 de mayo de 2026
TipoCerrado
Salida principalTexto
Puede recibirTexto · Imagen · Vídeo · Audio
Puede generarTexto
Ventana de contexto1M tokens
Tokens de salida64K tokens

Acceso y apps

Dónde puedes usarlo sin entrar en detalles de hardware.

WebDisponible
MóvilNo aplica
EscritorioNo aplica
APIDisponible
PesosNo aplica
Arquitectura

No publicada

Arquitectura no publicada

El proveedor no publica la arquitectura de este modelo.

Por qué importa

La arquitectura da pistas sobre contexto, coste, velocidad y facilidad para ejecutarlo. No es una nota de calidad por sí sola.

Licencia

Proprietary

ai.google.dev/terms (Ver licencia original)
Uso comercialSin modificacionesSin atribución

Notas
API only. Disponible vía Gemini API y Vertex AI.

Fuentes

Revisado: 2026-07-13
Google DeepMind — Gemini 3.5

Historia del modelo

La versión actual y el linaje que explica de dónde viene y qué cambió por el camino.

  1. 2026
    jun
    Salto mayorEste modelo

    Gemini 3.5 Flash

    • Salto en agentes, coding y control de interfaces
    CapacidadesAgentsCodingComputer Use
  2. 2025
    dic
    Salto mayor

    Gemini 3 Flash

    • Tier rápido para agentes y alto volumen
    CapacidadesSpeedAgents

Aprobación de la comunidad

Pendiente de medir

Por ahora esta nota se asigna a mano en la edición de Raziel. Más adelante la votará la comunidad.

¿Encaja contigo?

Si Gemini 3.5 Flash te encaja, ponlo frente a otro modelo o mira qué alternativas hay antes de cerrar la decisión.

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