O Google lançou nesta quinta-feira, 13 de agosto, o Gemini 3.7 Flash, modelo de inteligência artificial voltado a programação, automação e trabalho com conhecimento. Segundo o anúncio oficial do Google, o modelo está disponível na Gemini API, no Google AI Studio, no Android Studio, no Antigravity e em produtos empresariais da companhia.
A versão gemini-3.7-flash é baseada no Gemini 3.6 Flash e aparece como estável na documentação para desenvolvedores. A página técnica informa que o modelo aceita texto, imagem, vídeo, áudio e PDF como entrada, gera respostas em texto e tem janela de contexto de 1.048.576 tokens e saída máxima de 65.536 tokens.
O modelo inclui cache, execução de código, chamadas de função, saídas estruturadas, busca em arquivos e contexto por URL. A documentação lista o Computer Use como recurso em prévia. Geração de imagem, geração de áudio e Live API não estão entre os recursos suportados nesta versão.
Preço promocional até dezembro
O Google informou preço introdutório de US$ 0,75 por 1 milhão de tokens de entrada e US$ 3,75 por 1 milhão de tokens de saída até 31 de dezembro de 2026. A empresa prevê tarifas de US$ 1,50 e US$ 7,50 por 1 milhão de tokens, respectivamente, a partir de 1º de janeiro de 2027.
Para equipes que usam modelos da linha Flash em aplicações de código e automação, o custo final depende do volume processado, das ferramentas ativadas e do plano contratado. O anúncio não estabelece que o Gemini 3.7 Flash substituirá o 3.6 Flash em todos os serviços do Google.
Resultados divulgados pelo Google
A empresa apresentou o novo modelo como opção para depuração, resolução de issues, geração de código e desenvolvimento web. Os números divulgados são comparações do próprio Google, não uma validação independente. No FrontierCode 1.1 Main, o 3.7 Flash registrou 43,6%, ante 34,4% do 3.6 Flash. No DeepSWE v1.1, os resultados foram 65,3% e 49,0%.
O model card do Google DeepMind detalha os testes e informa que o modelo tem níveis baixo, médio e alto de raciocínio, com corte de conhecimento em março de 2026. O documento também aponta limitações, como respostas incorretas, lentidões e eventuais timeouts.
Antes do anúncio, um pull request no SDK Python oficial já registrava o nome do modelo. A proposta foi aberta em 7 de agosto no repositório do SDK, o que indicava preparação técnica, mas não era confirmação de lançamento. A confirmação veio com a publicação posterior do anúncio, da documentação da API e do model card pelo Google.
