Gemini 3 Flash Previewはローカルで実行できますか？

Google | 1,048,576トークンコンテキスト | 入力$0.50/M、出力$3.00/M。Gemini 3 Flash Previewはエージェント的ワークフロー、多ターンチャット、コーディング支援向けに設計された高速かつ高価値の思考モデルです。大規模なGeminiバリアントよりも大幅に低遅延でほぼProレベルの推論とツール使用性能を提供し、インタラクティブな開発、長時間のエージェントループ、協調的コーディングタスクに適しています。Gemini 2.5 Flashと比較して、推論、マルチモーダル理解、信頼性の面で幅広い品質向上を実現しています。1Mトークンのコンテキストウィンドウとテキスト、画像、音声、動画、PDFを含むマルチモーダル入力をサポートし、テキスト出力を行います。思考レベル（minimal, low, medium, high）、構造化出力、ツール使用、自動コンテキストキャッシュの設定が可能です。Gemini 3 Flash Previewは、フルスケールの最先端モデルのコストや遅延なしに強力な推論とエージェント的挙動を求めるユーザーに最適化されています。

このモデルのガイド

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キャプテンのメモ

Captainによる、ハウスエディター執筆

2026-10-13のメモ

Gemini 3 Flash PreviewはGoogleの高速で低コストな思考モデルで、エージェントワークフロー、コーディング、長いマルチターンセッション向けに設計されています。FlashレイテンシでほぼProクラスの推論品質を実現し、100万トークンのコンテキストウィンドウと完全なマルチモーダル入力対応を備えています。フロンティアモデルの価格を払わずに高性能なエージェントループやインタラクティブなコーディングアシスタントが必要な場合の実用的な選択肢です。

得意分野

思考の深さをリクエストごとに最小、低、中、高から選択可能
100万トークンのコンテキストウィンドウで非常に長い文書やコードベース、会話履歴を扱える
テキスト、画像、音声、動画、PDFを単一呼び出しで受け付ける
エージェントやパイプライン作業向けの組み込みツール利用と構造化出力
長いエージェントループで繰り返しプロンプトコストを減らす自動コンテキストキャッシュ

注意点

クローズドウェイトでAPI専用のためローカル実行やモデルの検査は不可
出力トークンは入力トークンの6倍のコストで、冗長な長いエージェントループはコストがかさむ
プレビュー版のため一般公開前に挙動や価格が変更される可能性あり

最適な用途

試してみるプロンプト

非同期エージェントループのデバッグ

Pythonエージェントが3つのツールを順に呼び出します：ウェブ検索、計算機、ファイル書き込み。時々ファイル書き込みが計算機の完了前に実行されます。関連コードは以下です： async def run_pipeline(query): results = await search(query) total = await calculate(results) await write_file(total) 競合状態を見つけ、実行順序が保証されるように関数を書き直してください。

計画問題の推論

4人の小チームが5営業日で機能をリリースします。2人はフルタイム、1人は50%稼働、1人は本番対応待機。6つのタスクの依存関係はA→B、A→C、BとC→D、D→E、E→F。各タスクは1エンジニア日。現実的な日別スケジュールを作成し、リスクを指摘してください。

マルチモーダル文書の解析

技術仕様のPDFを添付します。測定可能な受け入れ基準を含む要件をすべて抽出し、要件ID、説明、具体的な指標や閾値の列を持つ表にしてください。性能に言及しながら具体数値がない要件はフラグを付けてください。

比較する

Gemma 4 31B
オープンウェイトモデル
262,144トークンのコンテキスト · $0.20/M 入力、$0.40/M 出力
Gemma 4 26B A4B
オープンウェイトモデル
262,144トークンのコンテキスト · $0.09/M 入力、$0.30/M 出力
gemma 4 31B it turbo
オープンウェイトモデル
262,144トークンのコンテキスト · $0.09/M 入力、$0.34/M 出力
Gemini 3.8 Flash
API専用モデル
1,048,576トークンのコンテキスト · $0.83/M 入力、$4.12/M 出力

googleの他のテキストモデル

よくある質問

Gemini 3 Flash Previewはローカルで実行できますか？: いいえ。Googleはウェイトを公開しておらず、API専用で自分のハードウェアで実行できません。
価格とコンテキストウィンドウは？: 入力は100万トークンあたり0.50ドル、出力は100万トークンあたり3.00ドルで、1,048,576トークンのコンテキストウィンドウと自動コンテキストキャッシュがあります。
Gemini 2.5 Flashとどう違いますか？: GoogleはGemini 3 Flash PreviewがGemini 2.5 Flashに比べて推論、マルチモーダル理解、信頼性で広範な品質向上を実現し、速度とコストはほぼ同等と説明しています。

キャプテンの評価
エージェントループ内で思考モデルが必要で、フロンティアモデルのレイテンシやコストが許容できない場合の賢明な選択です。

キャプテンはモデルの説明とモデルカードからこれらのメモを書いています。価格やコンテキストサイズは執筆時点の提供元のもので、変更されることがあります。

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Updated Oct 22, 2026

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Gemini 3 Flash Preview の人気トレンド

17 Dec 2025以降のヒートスコア

ヒートスコア

8,973°

今週

▲

23.5%

8,945° 当時、8,973° 今

今月

▲

157%

8,847° 当時、8,973° 今

過去1年

n/a

まだリリース/追跡されていません

7,000°

基準値

スケールは0°から9,999°までです。7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、リストを完全に保つために仮の数値が割り当てられています。7,000°が実際のデータが始まる地点で、実データがほとんどないモデルはここに位置し、それより上の度数が測定値です。基準値自体はモデルについて何も示さず、上の度数だけがモデル間の違いを示します。

+1,669°

OpenRouterトークン

このモデルは過去30日間にOpenRouter経由で3,664,771,683,508トークンを処理しました。プロンプトと回答の合計です。10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントし、合計366,477です。最終日のトークンは採用率に加算されます。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)。

+304°

普及率

ソースの2回の読み取り間で測定された1日あたり約11,254回のダウンロードです。生涯平均からの推測ではありません。速度はダウンロード項目の4分の1の重みで、新しい急増を示しつつ、1日の急激な増加が何年もの使用を上回らないようにしています。

詳細な内訳を表示

このサイトのすべての数字は確認できます。このモデルのヒートスコアは8,973°で、ここでは一つずつ要素を積み上げていき、各段階の合計を示しています：基準値、各ソースが加える度数、モデルの種類によるボーナス、そして重みの年齢による減算。色は上のチャートの帯を表しています。最後の用語集で全ての用語を定義しています。

1
基準値から始めます。
なぜ7,000°でゼロではないのか：スケールは0°から9,999°までで、7,000°未満はまだどのソースも報告していないモデル用に確保されており、仮の数値が割り当てられてリストを完全に保ち、データのあるモデルより上位にならないようにしています。7,000°が実際のデータが始まる地点です。実データがほとんどないモデルはここに位置し、それ以降が測定値で、基準値の上には10段階の10倍増が300°ずつあります。基準値はすべてのモデルで同じなので、何も決めません。違いを決めるのはその上の度数です。
7,000°
累計合計
2
ダウンロード数を加算します。
合計でOpenRouterトークンから366,477のダウンロード相当数。ダウンロード数が10倍になると同じ300°が加算されるので、サイズは重要ですがスコアを独占することはありません。
+1,669°
8,669°
累計合計
3
普及率を追加します。
現在、2回の計測間で約11,254ダウンロード/日で、重みは4分の1です。
+304°
8,973°
累計合計
=
ヒートスコア。
このモデルがこのサイトのすべてのリストでどの位置にいるか。これ以外の調整はありません。
8,973°

用語集：ここで使われている用語

ヒートスコア: モデルが今どれだけ使われていて求められているかを示す1つの数字。0°から9,999°まで。ここで「最も熱い」と言われるすべてのリストはこれで並べられています。
フロア: 実データのあるすべてのモデルが7,000°からスタートする基準点。スケールは0°から9,999°までで、フロア以下はデータのないモデル用に確保されているので、データのあるモデルは必ず上位になります。フロアは全員共通で順位には影響しません。フロアを超えた度数が実際の評価です。
ダウンロード相当数: スコアがダウンロードとして扱うすべてのものを合計：ダウンロードそのもの、各トレントシーダーは1,000、各AI Horde画像と生成サイトでの実行は1としてカウント。
対数スケール: 1ずつではなく10ずつ数えます：1,000から10,000ダウンロードに増えるのは、10,000から100,000に増えるのと同じ度数を加算。巨大なものが他を圧倒しないようにしています。
いいね: すべてのソースからのサムズアップといいね。対数スケールでダウンロードの半分の価値があります。
普及率: 2回の計測の差からわかる、今の1日あたりのダウンロード数。ダウンロード項目の4分の1の重みです。
測定済みと推定: 測定済みは、あるソースの2つの読み取り値が存在し、その差が実際のものであることを意味します。推定は、今日の合計だけがわかっていて、過去の値はモデルの寿命にわたって分配されていることを意味します。サイトはどちらを表示しているかを示します。
シーダー: トレント経由で他の人がダウンロードできるように重みのコピーをオンラインで保持している人、または同じことをするホストされたミラーのことです。それぞれが1,000ダウンロードとしてカウントされます。
AI Horde: 寄付されたコンピューターで無料で画像を生成するボランティアネットワークです。モデルで作成した画像の数は公開されており、それぞれが1ダウンロードとしてカウントされます。
生成サイト: PixAI、SeaArt、Yodayoのように、自分のモデルのコピーをホストして人々が生成できるサイトです。これらのダウンロードはCivitaiのものと同じようにカウントされ、各生成実行が1ダウンロードとして数えられます。
OpenRouterトークン: ClaudeやGPTのようなAPI経由で提供されるテキストモデルはダウンロードする重みがなく、その利用はトークン数で測定されます。トークンとはOpenRouterを通じて読み書きされたテキストの断片で、OpenRouterは多くのアプリが利用するゲートウェイです。過去30日間のトークン数を10,000,000トークンごとに1ダウンロードとしてカウントします。出典：OpenRouter (openrouter.ai/rankings)、CC BY 4.0。
完全モデル（チェックポイント）: 重みそのもので、単独で生成を行うファイルです。アドオンがこれに依存しているためボーナスがつきます。
LoRAと埋め込み: 他人の重みを特定のスタイル、キャラクター、コンセプトに向けて調整する小さなアドオンファイルです。単独では動作しません。
ファミリーと重み: モデルが基づいているベースで、SD 1.5、SDXL、Flux、Wanなどがあります。すべてのモデルはそのファミリーの重みのリリース日を継承します。
年齢: ファミリーの重みがリリースされてからの経過時間に応じて減点されます：1年で150°、最大750°まで。古いダウンロードはリストの上位を凍結して積み上げられます。
ファミリーブースト: このサイトが現在推しているファミリーのLoRAに対する小さく制限された後押しで、常に内訳に表示されます。
代替スコア: まだソースから報告がないモデルに与えられる安定した最低値で、リストが完全なままでいられます。データのあるモデルより上位には決してなりません。
新着！(猶予期間): 7日未満の新しいモデルはスコアの代わりに「新着！」と表示され、ランキングには入りません。スコアは初日から計算されますが、1日目のモデルは非常に急速に成長するため、猶予期間なしでは常に昨日リリースされたモデルが今週の#1になってしまいます。
トレンド: ある期間におけるモデルの成長が、同じ期間の典型的なモデルの成長と比べてどうかを示します。典型より速ければ上昇、遅ければ下降と読みます。
典型的なモデル: カタログの真ん中にあたるモデルで、数値があるモデルの半分はこの期間により速く成長し、半分は遅く成長しています。

このモデルの人気がカタログ全体と比べてどう動いたかを示してるよ。期間ごとのダウンロード数、いいね数、使用数の伸びを、同じ期間の普通のモデルの伸びと比べてる。熱スコアもその時点のものだよ。普通の伸びより上なら人気が上がってる、下なら下がってるってこと。過去のデータは今日の合計、モデルの初日、ダウンロード速度の2回の計測から再構成してる。期間の初めに存在しなかったモデルはn/aになるよ。

類似モデル

画像・動画・テキスト生成のための AI モデル

Gemini 3 Flash Preview は Text / LLM ファミリー向けのテキストモデルで、オープンソース AI 画像・動画・テキストモデルの読み取り専用カタログ ModelTrends.ai に掲載されています。他の Text / LLM モデルと比較し、ヒートスコアでトレンドを確認できます。

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