Tekstas + Vaizdas + Garsas + Vaizdo įrašas → Tekstas
Kūrėjas
Google DeepMind
Atnaujinta
2026 m. rugsėjo 23 d.
Teikėjas šį modelį nutraukia.
01
Žaidimų aikštelė
Išbandyti Gemini 3 Flash
Pokalbis
0,60 USD/1M įv
Šis paleidimas
daugiausia 0,0037 USD · 0,37 kreditų rezervuota
Sąskaita sudaroma pagal faktiškai panaudotus žetonus; neišleista rezervo dalis grąžinama.
Naujas čia?
10 nemokami kreditai (0,10 USD), kai užsiregistruojate naudodami Google
Galima naudoti 24 valandų po registracijos, iki 5 paleidimų per dieną ir daugiausia 2 kreditų per paleidimą. Kiti prisijungimo būdai pradedami be kreditų. Pakanka 27 šio modelio paleidimams.
02
Apie Gemini 3 Flash
TrumpaiNuo 2026 m. rugsėjo 23 d.
Gemini 3 Flash yra Google DeepMind modelis iš Multimodalus kategorijos. Per Railwail Gemini 3 Flash kainuoja 0,60 USD už 1M įvesties žetonų ir 3,60 USD už 1M išvesties žetonų. Konteksto langas saugo 1 048 576 žetonų, o vienas atsakymas gali būti iki 65 536 žetonų ilgio.
Announced April 22, 2026, Gemini 3 Flash brings Pro-grade reasoning to the Flash latency tier. 1M-token context, fully multimodal (text, image, audio, video), 65K max output. The default model in the Gemini app and AI Mode in Search. PhD-level reasoning on common benchmarks at a fraction of the cost of 3.1 Pro. Recommended for high-throughput agentic workflows, real-time multimodal chat, RAG and consumer applications.
Fonas
Apie Google DeepMind
Įkurta 2010 · Mountain View, USA / London, UK
Google DeepMind is the merged AI research organisation formed in April 2023 by combining Google Brain with DeepMind. Demis Hassabis leads the unit as CEO. Flash variants have been Google's high-throughput tier since Gemini 1.5 Flash (May 2024), with Gemini 2.0 Flash (December 2024), 2.5 Flash (mid-2025) and Gemini 3 Flash (April 2026) representing the progression. DeepMind's seminal papers include 'Attention Is All You Need' (2017), AlphaGo (2016), AlphaFold (2018-2021, Nobel Prize 2024) and the Gemini Technical Report.
Gemini 3 Flash was announced April 22, 2026 as the default Flash-tier model and the new default model in the Gemini app and AI Mode in Search. It is a natively multimodal Sparse MoE Transformer engineered to combine Gemini 3 Pro's reasoning quality with Flash-grade latency, efficiency and cost. Pretraining used Google's TPU v6e infrastructure on a multi-trillion-token mixture of web text, code, books, image-text pairs, audio and video frames. Post-training combined supervised fine-tuning, RLHF, RL against verifiable rewards and distillation from larger Gemini 3.1 Pro teacher models. The architecture preserves Gemini's native multimodality across text, image, audio and video, the full tool-use API and Search grounding, while running at a fraction of Pro pricing. Gemini 3 Flash is the recommended default for high-throughput agentic workflows and consumer-facing multimodal chat.
Parametrai
Undisclosed (sparse MoE, smaller and sparser than Gemini 3.1 Pro)
Kontekstas
1 048 576 žetonų
Galimybės
Pro-grade reasoning at Flash latency
1,048,576 token context window
Natively multimodal: text, image, audio and video
Search grounding and Code Execution built into the API
Function calling, JSON schema and parallel tool calls
Default model in the Gemini app and AI Mode in Search
PhD-level reasoning on common benchmarks
Available via Vertex AI, AI Studio, Gemini Enterprise, Antigravity and the Gemini app
Pretrained on a multi-trillion-token mixture of web text, code, books, scientific papers, image-text pairs, audio and video frames. Heavily distilled from larger Gemini 3.1 Pro teacher models. Post-training uses supervised fine-tuning, RLHF and RL against verifiable rewards. Knowledge cutoff in late 2025.
Licencija: Proprietary commercial license via Google AI Studio, Vertex AI and the Gemini app. Free tier available in the Gemini app and AI Mode in Search.
Saugumo testai: Evaluated under Google DeepMind's Frontier Safety Framework v2 with internal red teams and external evaluators.
Žinomos ribotybės
Below Gemini 3.1 Pro on the hardest reasoning and long-context benchmarks
curl https://railwail.com/api/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Explain what a vector database is in two sentences."
}
],
"max_tokens": 1024
}'
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key=os.environ["RAILWAIL_API_KEY"],
base_url="https://railwail.com/api/v1",
)
completion = client.chat.completions.create(
model="gemini-3-flash",
messages=[
{
"role": "user",
"content": "Explain what a vector database is in two sentences.",
},
],
max_tokens=1024,
)
print(completion.choices[0].message.content)
import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.RAILWAIL_API_KEY,
baseURL: "https://railwail.com/api/v1",
});
const completion = await client.chat.completions.create({
model: "gemini-3-flash",
messages: [
{
role: "user",
content: "Explain what a vector database is in two sentences."
}
],
max_tokens: 1024
});
console.log(completion.choices[0].message.content);
// npm install railwail
import railwail from "railwail";
const rw = railwail(process.env.RAILWAIL_API_KEY);
const res = await rw.chat("gemini-3-flash", [
{ role: "user", content: "Explain what a vector database is in two sentences." },
], { max_tokens: 1024 });
console.log(res.choices[0].message.content);
Gemini 3 Flash yra Google DeepMind modelis iš Multimodalus kategorijos. Railwail platformoje galite jį iškviesti naudodami API raktą per Railwail API.
Kiek kainuoja Gemini 3 Flash Railwail?
Per Railwail Gemini 3 Flash kainuoja 0,60 USD už 1M įvesties žetonų ir 3,60 USD už 1M išvesties žetonų. Jums sąskaitoje pateikiama suma, kurią iš tikrųjų sunaudoja kiekvienas užklausa. Naudojimas apmokamas iš išanksto nupirktų kreditų; 1 kreditas = 0,01 USD.
Koks yra Gemini 3 Flash konteksto langas?
Gemini 3 Flash konteksto langas saugo 1 048 576 žetonų. Vienas atsakymas gali būti iki 65 536 žetonų ilgio.
Koks yra Gemini 3 Flash greitis?
Gemini 3 Flash Railwail platformoje dar nėra pakankamai išmatuotų vykdymų, kad būtų galima nurodyti vykdymo laiką. Jis priklauso nuo įvesties, nustatymų ir teikėjo apkrovos.
Ar Gemini 3 Flash geriau nei BLIP?
Tai priklauso nuo užduoties. Gemini 3 Flash (Google DeepMind) ir BLIP (Salesforce) yra abu modeliai iš Multimodalus kategorijos. Palyginimo puslapyje jų kainos ir specifikacijos rodomos viena šalia kitos.
Taip. Gemini 3 Flash priima vaizdus kaip įvestį, be teksto.
Kaip naudoti Gemini 3 Flash per API?
Sukurkite Railwail API raktą ir siųskite savo užklausą su modelio ID gemini-3-flash. Kodo pavyzdžiai curl, Python ir JavaScript yra šio puslapio API skyriuje.
