Google lanserar Gemini 3.7 Flash – flaggskeppet 3.5 Pro fortsatt försenat

Den 13 augusti 2026 lanserade Google Gemini 3.7 Flash, sin mest intelligenta arbetshästmodell hittills för kodning och AI-agenter – samtidigt som man fortfarande inte kunde presentera ett releasedatum för det länge försenade flaggskeppet Gemini 3.5 Pro . Lanseringen kommer i kölvattnet av en omfattande ledningsomställning på Google DeepMind, där medgrundaren Demis Hassabis har lämnat vd-posten .

Vad Google lanserade med Gemini 3.7 Flash

Gemini 3.7 Flash släpptes den 13 augusti 2026, endast tre veckor efter Gemini 3.6 Flash . Det rör sig om en förfining av 3.6 Flash med algoritmiska förbättringar av den grundläggande resonemangsbasen – inte en helt ny träningsomgång . Modellen accepterar text, bilder, ljud och video inom ett kontextfönster på 1 miljon token och kan generera upp till 64 000 utdatatecken . Google beskriver den som den primära agentiska arbetshästen i Gemini 3-familjen, som överbryggar klyftan mellan djupresonerande Pro-modeller och lätta Flash-Lite-modeller . Den är tillgänglig via Googles API:er, AI Studio och Antigravity, med en utrullning till andra produkter .

Prestanda jämfört med föregångaren (Gemini 3.6 Flash)

Benchmark	3.7 Flash	3.6 Flash	Förändring
AA Intelligence Index	56	52	+4
FrontierCode 1.1 (produktionskodskvalitet)	43,6 %	34,4 %	+9,2 procentenheter
DeepSWE 1.1 (komplex mjukvaruutveckling)	65,3 %	48,6 %	+16,7 procentenheter
Terminal-Bench 2.1	85,8 %	78,0 %	+7,8 procentenheter
Terminal-Bench 3.0	14,9 %	5,4 %	+9,5 procentenheter (2,8 gångers förbättring)
AutomationBench	30,4 %	17,0 %	+13,4 procentenheter
Code Arena WebDev (Elo)	1 588	1 538	+50

De största förbättringarna syns inom komplex mjukvaruutveckling och dokumentförståelse. På DeepSWE V1.1 når 3.7 Flash 65 %, vilket närmar sig GPT-5.6 Terras prestanda i just den utvärderingen .

Googles egna konkurrenter leder dock fortfarande på väletablerade kodningsbenchmarks. För jämförelse: Claude Sonnet 5 fick 76,1 % på Terminal-Bench 2.1 och 63,2 % på SWE-Bench Pro, medan GPT-5.6 Terra fick cirka 70 % respektive 60 % .

Prissättning: 50 % billigare än Gemini 3.6 Flash

Gemini 3.7 Flash lanserades till ett introduktionspris på 0,75 dollar per miljon inmatningstoken och 3,75 dollar per miljon utdatatoken – 50 % billigare än Gemini 3.6 Flash, som prismässigt låg på 1,50/7,50 dollar . Detta introduktionspris gäller till och med den 31 december 2026, därefter återgår priset till 1,50/7,50 dollar .

Jämförande prissättning (per miljon token, in/ut):

Modell	Inmatning ($/Mtoken)	Utdat ($/Mtoken)
Gemini 3.7 Flash (introduktion)	0,75 $	3,75 $
Gemini 3.6 Flash	1,50 $	7,50 $
Claude Sonnet 5 (standard)	3,00 $	15,00 $
GPT-5.6 Terra	~2,50 $	~15,00 $

3.7 Flash är alltså cirka 60–75 % billigare än både Claude Sonnet 5 och GPT-5.6 Terra på en sammanvägd kostnadsbasis . Men på rena kodningsbenchmarks leder konkurrenterna fortfarande. För utvecklare erbjuder 3.7 Flash en stark kostnadseffektivitet för högfrekventa agentuppgifter där absolut topprestanda inte krävs.

Status för det försenade flaggskeppet Gemini 3.5 Pro

• Maj 2026: Modellen annonserades på Google I/O med ett utlovat lanseringsfönster i juni . Den deadline passerades utan lansering.
• Juli 2026: Bloomberg rapporterade att modellen är "månader efter schemat" eftersom dess kodningsprestanda inte nådde upp till de interna målen . Alphabets börsvärde sjönk med cirka 200 miljarder dollar (4,4 %) efter nyheten .
• Per den 13 augusti 2026: Google har fortfarande inget releasedatum eller någon tidslinje för Gemini 3.5 Pro . Företaget säger bara att modellen "testas med partners och kommer snart" . Den finns inte med i Gemini API och har inget officiellt specifikationsblad .

Ledningsförändringar och strategiska påtryckningar på Google DeepMind

Den 5 augusti 2026 tillkännagav Alphabet en omfattande omorganisation av AI-ledningen :

• Demis Hassabis avgick som vd för Google DeepMind för att bli ordförande för enheten och chefsforskare på Alphabet . Flytten formaliserade en förskjutning bort från den dagliga ledningen mot AGI-strategi och vetenskaplig forskning . Spänningar mellan Hassabis långsiktiga vetenskapliga ambitioner och Googles behov av att snabbt kommersialisera AI angavs som en bidragande faktor .
• Jeff Dean (Googles långvariga AI-ledare) och andra nyckelingenjörer lämnade för att starta ett nytt företag . Två stjärnforskare hade redan i juni lämnat för AI-konkurrenter .
• Google konsoliderar sina AI-ansträngningar vid sitt huvudkontor i Kalifornien, vilket försvagar den Storbritannien-baserade DeepMind-verksamheten .
• Fortune rapporterade att omställningen drevs av låg moral, kompetensflykt och modellförseningar – med stillastående modeller, missade deadlines och personalutbrändhet som nyckelfaktorer . Experter beskrev det som den största omorganisationen sedan Google Brain slogs samman med DeepMind .

Hassabis ersattes i den dagliga verksamheten av Koray Kavukcuoglu, DeepMinds teknikchef, som nu är senior vice president och rapporterar direkt till Sundar Pichai .