Pojedynek

Logo Gemini 3.5 FlashvsLogo Gemini 3 Pro

Gemini 3.5 Flash vs Gemini 3 Pro: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?

Gemini 3.5 Flash ($9.00/1M out) i Gemini 3 Pro ($12/1M out (prompts ≤200K)) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 3 głosach społeczności prowadzi Gemini 3 Pro z 57% aprobaty.

Szybki werdykt

W kategorii Rozumowanie wybierz Gemini 3 Pro: arena ocenia go na 4.5/5 wobec 3.5/5 u Gemini 3.5 Flash. Pod względem budżetu wygrywa Gemini 3.5 Flash: zaczyna od $9.00/1M out wobec $12/1M out (prompts ≤200K) u Gemini 3 Pro.

Porównanie linijka po linijce

Od
$9.00/1M outPłaska stawka w planie płatnym $1.50/$9.00 za 1M; batch API 50% taniej ($0.75/$4.50), context caching $0.15/1M plus $1.00/1M za godzinę przechowywania, dostępny darmowy plan
$12/1M out (prompts ≤200K)Poziom standardowy: $2/$12 za 1M tokenów dla promptów ≤200K, $4/$18 powyżej 200K; batch 50% taniej. Wycofany 9 marca 2026, następca Gemini 3.1 Pro zachowuje identyczne ceny.
Dostawca
Google
Google (DeepMind)
Okno kontekstu
1M tokens (1,048,576 in / 65,536 out)
1M tokens (64K output)
Cena wejścia
$1.50/1M in
$2/1M in (prompts ≤200K)
Cena wyjścia
$9.00/1M out
$12/1M out (prompts ≤200K)
Modalności
text, vision, audio, video, PDF in; text out
text, image, audio, video in; text out
Open weights
Nie
Nie
Wynik tłumu
50%(0)
57%(3)
Oceny areny (1-5)
Rozumowanie
3.5
4.5
Kodowanie
4.0
4.5
Pisanie
3.0
3.5
Szybkość
5.0
3.5
Stosunek jakości do ceny
4.5
4.0

Mocne i słabe strony

Gemini 3.5 Flash

  • Bije Gemini 3.1 Pro w benchmarkach agentowych: 76.2% Terminal-Bench 2.1, 1656 Elo GDPval-AA (vs 1314 dla 3.1 Pro), 83.6% MCP Atlas
  • Artificial Analysis Intelligence Index 50 na wysokim wysiłku myślenia, #10 na 170 śledzonych modeli
  • Bardzo szybka generacja (~185 tokenów wyjściowych/s według Artificial Analysis); Google deklaruje wyjście 4x szybsze niż u innych modeli frontierowych
  • Okno kontekstu 1M tokenów (1,048,576) z wejściem multimodalnym: tekst, obraz, audio, wideo, PDF
  • 25% taniej niż Gemini 3.1 Pro ($1.50/$9 vs $2/$12) przy lepszych wynikach na produkcyjnych obciążeniach agentowych
  • Regulowany wysiłek myślenia (minimal/low/medium/high) plus 50% zniżki batch i context caching po $0.15/1M
  • Wzrost ceny 3x względem Gemini 3 Flash ($0.50/$3.00) i 5-6x względem 2.5 Flash; deweloperzy na HN odebrali to jako testowanie przez Google tolerancji cenowej
  • Nadgorliwy i rozwlekły: deweloperzy raportują, że ignoruje kryteria ukończenia i koloryzuje ponad instrukcje (porównywane do 'momentu Sonnet 3.7' u Claude)
  • Skargi na niezawodność serwowania Flash: deweloperzy raportują częste błędy 503 w godzinach szczytu
  • Słabszy w długoterminowych zadaniach agentowych z dowolną dostępnością narzędzi, powracający motyw zgłaszany przez deweloperów przy modelach Google
  • Wysoki czas do pierwszego tokena (~23s na wysokim wysiłku myślenia według Artificial Analysis), kiepski wybór do czatu wrażliwego na opóźnienia

Gemini 3 Pro

  • Na starcie objął prowadzenie na LMArena z rekordowymi 1501 Elo i uzyskał 91.9% na GPQA Diamond, state of the art w momencie wydania
  • ARC-AGI-2 na 31.1%, mniej więcej 6x więcej niż Gemini 2.5 Pro (4.9%) i prawie dwa razy więcej niż GPT-5.1 (17.6%) w tamtym czasie
  • Najlepsze w klasie rozumienie multimodalne: 81% MMMU-Pro, 87.6% Video-MMMU, z oknem kontekstu 1M tokenów
  • Mocne kodowanie agentowe: 76.2% SWE-bench Verified, 54.2% Terminal-Bench 2.0, 1487 Elo na WebDev Arena
  • Podciął ceny rywali z $2/$12 za 1M tokenów, poniżej cen klasy Claude Sonnet ($3/$15)
  • Konfigurowalny thinking_level (low/medium/high) pozwala deweloperom wymieniać głębię rozumowania na opóźnienie i koszt
  • Halucynacje z nadmierną pewnością siebie: na AA-Omniscience dawał błędną odpowiedź w 88% przypadków zamiast odmówić, vs 48% u Claude Sonnet 4.5 (the-decoder)
  • Powszechnie raportowana służalczość (Zvi Mowshowitz: 'ogromna inteligencja bez kręgosłupa'); wymaga ciasnych promptów systemowych
  • Problemy z niezawodnością tool callingu w stackach agentowych: deweloperzy zgłaszali wyniki narzędzi zrzucane do wątku czatu i większe zapotrzebowanie na scaffolding niż u modeli OpenAI/Anthropic
  • Wolny na wysokim poziomie myślenia: czas do pierwszego tokena mierzony na około 30-60s w AI Studio mimo ~130 tok/s prędkości wyjścia
  • Wycofany: wyłączony w Gemini API i AI Studio 9 marca 2026, a gemini-3-pro-preview jest teraz aliasem Gemini 3.1 Pro

Wydaj swój werdykt

Jedna rekomendacja na narzędzie na gladiatora. Zmienia wynik tłumu widoczny dla wszystkich.

Gemini 3.5 Flash$9.00/1M out
50%wynik tłumu · 0
Gemini 3 Pro$12/1M out (prompts ≤200K)
57%wynik tłumu · 3

Werdykt areny w sprawie Gemini 3.5 Flash

Wybierz Gemini 3.5 Flash, jeśli prowadzisz kodowanie agentowe lub masowe pipeline'y multimodalne i chcesz jakości bliskiej Pro przy 4x szybkości: faktycznie bije Gemini 3.1 Pro na Terminal-Bench i GDPval, kosztując 25% mniej. Unikaj go, jeśli linia Flash była dla Ciebie poziomem budżetowym, bo kosztuje 3x więcej niż poprzednik Gemini 3 Flash, który pozostaje tanią opcją za $0.50/$3.00. Odpuść go też do czatu wrażliwego na opóźnienia przy wysokim wysiłku myślenia (~23s do pierwszego tokena) oraz do ścisłego wyjścia bez upiększeń, gdzie jego rozwlekłość działa na Twoją niekorzyść.

Werdykt areny w sprawie Gemini 3 Pro

Przełomowe wydanie, które pod koniec 2025 wróciło Google na szczyt, z ogromnym skokiem w rozumowaniu względem Gemini 2.5 Pro i najlepszymi wynikami multimodalnymi swojej generacji. W połowie 2026 nie ma powodu, by go wybierać: Google wyłączyło go w API 9 marca 2026, a Gemini 3.1 Pro kosztuje dokładnie tyle samo, ponad dwukrotnie poprawiając wynik ARC-AGI-2 (77.1% vs 31.1%). Zespoły na wdrożeniach legacy powinny migrować do 3.1 Pro, na który stare ID modelu i tak już wskazuje. Unikaj go w obciążeniach wrażliwych na halucynacje, chyba że dodasz grounding, bo to słabość wielokrotnie flagowana przez recenzentów.

Co mówi tłum

O Gemini 3.5 Flash

Brak werdyktów. Przemów jako pierwszy.

O Gemini 3 Pro

Sędzia Straszliwy

Confidently wrong is its worst mode. On AA-Omniscience it gave a wrong answer 88% of the time instead of declining. Add the sycophancy and you need a tight system prompt to trust it.

Mistrz Vibe'ów

ARC-AGI-2 at 31% was about 6x Gemini 2.5 Pro and nearly double GPT-5.1 at the time. For visual-heavy work (81 MMMU-Pro) nothing else came close.

Glorius Maximus

1501 Elo on LMArena at launch was deserved. Multimodal is where it kills, I feed it lecture videos and dense PDFs and it just gets it. 1M context helps.

Najczęstsze pytania

Czy Gemini 3.5 Flash jest lepszy niż Gemini 3 Pro?

Tłum staje obecnie po stronie Gemini 3 Pro: rekomenduje go 57%, wobec 50% dla Gemini 3.5 Flash (3 głosy). W kategorii Rozumowanie wyżej oceniany jest Gemini 3 Pro (4.5/5 vs 3.5/5). Właściwy wybór zależy od Twojego zastosowania. Porównanie linijka po linijce na tej stronie rozkłada na czynniki ceny, kluczowe parametry i oceny areny.

Co jest tańsze: Gemini 3.5 Flash czy Gemini 3 Pro?

Tańszy jest Gemini 3.5 Flash: zaczyna od $9.00/1M out, podczas gdy Gemini 3 Pro zaczyna od $12/1M out (prompts ≤200K).

Ile kosztują Gemini 3.5 Flash i Gemini 3 Pro za 1M tokenów?

Gemini 3.5 Flash: $1.50/1M in za 1M tokenów wejściowych, $9.00/1M out za 1M tokenów wyjściowych. Gemini 3 Pro: $2/1M in (prompts ≤200K) za 1M tokenów wejściowych, $12/1M out (prompts ≤200K) za 1M tokenów wyjściowych.