| 터미널-벤치 2.1 | 85.8% | 78.0% | +7.8%p |
| 터미널-벤치 3.0 | 14.9% | 5.4% | +9.5%p (2.8배 개선) |
| 오토메이션벤치 | 30.4% | 17.0% | +13.4%p |
| 코드 아레나 웹데브 (Elo) | 1,588 | 1,538 | +50 |
가장 큰 향상은 복잡한 소프트웨어 엔지니어링(DeepSWE V1.1, 65.3%)과 문서 이해 분야에서 나타났다. 이 점수는 OpenAI의 GPT-5.6 테라(Terra) 성능에 근접한 수치다 .
하지만 업계에서 널리 인용되는 코딩 벤치마크에서는 여전히 경쟁사가 앞선다. 앤스로픽(Anthropic)의 클로드 소네트 5(Claude Sonnet 5)는 터미널-벤치 2.1에서 76.1%, SWE-벤치 프로에서 63.2%를 기록했다. OpenAI의 GPT-5.6 테라는 각각 약 70%, 60% 수준이다 .
제미니 3.7 플래시의 프로모션 가격은 입력 토큰 100만 개당 0.75달러, 출력 토큰 100만 개당 3.75달러로, 제미니 3.6 플래시(1.50달러/7.50달러)보다 50% 저렴하다 . 이 가격은 2026년 12월 31일까지 적용되며, 이후에는 1.50달러/7.50달러로 인상된다
.
모델별 가격 비교 (100만 토큰당, 입력/출력):
| 모델 | 입력 ($) | 출력 ($) |
|---|---|---|
| 제미니 3.7 플래시 (프로모션) | 0.75 | 3.75 |
| 제미니 3.6 플래시 | 1.50 | 7.50 |
| 클로드 소네트 5 (표준) | 3.00 | 15.00 |
| GPT-5.6 테라 | ~2.50 | ~15.00 |
3.7 플래시는 클로드 소네트 5, GPT-5.6 테라보다 혼합 비용 기준으로 약 60~75% 저렴하다 . 다만 원시 코딩 성능에서는 여전히 경쟁사가 앞서는 만큼, 절대적인 정확도가 필수적이지 않은 대규모 에이전트 작업에서 '가성비' 모델로서의 입지를 굳힐 것으로 보인다.
하사비스의 후임으로는 기존 최고기술책임자(CTO)였던 **코라이 카부쿠초글루(Koray Kavukcuoglu)**가 선임됐다. 그는 수석부사장(Senior Vice President)으로 승진해 순다르 피차이 CEO에게 직보한다 .