Gemini 3.7 Flash
8859°
Ejecutar este modelo
Ofertas / Anuncios
Google | contexto de 1,048,576 tokens | $0.75/M entrada, $3.75/M salida. Gemini 3.7 Flash es un modelo multimodal de Google para flujos de trabajo agenticos rápidos, codificación y razonamiento complejo de múltiples pasos. Está diseñado para tareas que requieren rendimiento responsivo y resolución confiable de problemas de múltiples pasos.
Guías para este modelo
Cómo elegir un modelo de IA en octubre de 2026: las novedades de código cerrado y luego los pesos abiertos que vale la pena descargar
Pesos abiertos vs código abierto vs solo API: lo que realmente puedes hacer
Las 10 alternativas más baratas a ChatGPT en 2026: modelos locales gratuitos, planes gratuitos y tarifas planas
Notas del capitán
Notas del 2026-10-13
Gemini 3.7 Flash es el caballo de batalla multimodal de Google, diseñado para velocidad y trabajos agenticos de múltiples pasos. Maneja entradas de texto, visión, audio y video en una ventana de contexto de poco más de un millón de tokens. Con un costo inferior a un dólar por millón de tokens de entrada, se sitúa en un punto medio práctico entre lo extremadamente barato y lo caro de vanguardia, y es ideal para desarrolladores que necesitan razonamiento encadenado confiable sin esperas.
Conocido por
- Maneja entradas de visión, audio y video de forma nativa junto con texto.
- Ventana de contexto de un millón de tokens para documentos largos o conversaciones extendidas.
- Diseñado específicamente para flujos de trabajo agenticos de múltiples pasos en lugar de chat de una sola interacción.
- Tiempos de respuesta rápidos adecuados para casos de uso interactivos y en pipeline.
- Precio competitivo de entrada a $0.75 por millón de tokens.
Cuidado con
- Pesos cerrados únicamente — no hay despliegue local, uso offline ni autoalojamiento.
- Los costos de salida ($3.75/M) se acumulan rápido en bucles agenticos de alto volumen que generan respuestas largas.
- Google no ha publicado un extracto de la ficha técnica del modelo, por lo que los benchmarks internos y detalles de entrenamiento son opacos.
Prompts para probar
Depurar un agente de múltiples pasos
Tengo un agente en Python que llama a tres herramientas en secuencia: una búsqueda web, un analizador de datos y un formateador de informes. A veces el agente omite el paso del analizador y pasa los resultados de búsqueda sin procesar directamente al formateador. Aquí está el código de orquestación: [pega tu código]. Identifica por qué se está omitiendo el paso y reescribe la sección relevante para corregirlo.
Razonar un plan de construcción
Necesito migrar una aplicación monolítica Flask a una arquitectura de microservicios. La app tiene autenticación de usuarios, un módulo de pagos y un servicio de notificaciones, todos compartiendo una base de datos Postgres. Guíame a través de un plan de migración por fases, señala los tres pasos de mayor riesgo y sugiere cómo probar cada fase antes de hacer el cambio definitivo.
Analizar una imagen subida
Adjunto una captura de pantalla de un panel de control. Identifica cada métrica visible, señala las que parezcan anómalas en comparación con las demás y sugiere dos consultas de seguimiento que debería hacer sobre los datos subyacentes para investigar las anomalías.
Comparar con
- Gemma 4 31BModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.20/M entrada, $0.40/M salida
- Gemma 4 26B A4BModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.09/M entrada, $0.30/M salida
- gemma 4 31B it turboModelo con pesos abiertosContexto de 262,144 tokens · $0.09/M entrada, $0.34/M salida
- Gemini 3.8 FlashModelo solo APIContexto de 1,048,576 tokens · $0.83/M entrada, $4.12/M salida
Más modelos de texto de google
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo ejecutar Gemini 3.7 Flash localmente?
- No. Google no ha liberado los pesos de este modelo, por lo que es solo vía API y no puede ejecutarse offline ni autoalojarse.
- ¿Cuánto cuesta Gemini 3.7 Flash y qué tan larga es su ventana de contexto?
- La entrada cuesta $0.75 por millón de tokens y la salida $3.75 por millón de tokens, con una ventana de contexto de 1,048,576 tokens.
- ¿En qué se diferencia Gemini 3.7 Flash de otros modelos Gemini?
- Flash está orientado a velocidad y tareas agenticas de múltiples pasos en lugar de máxima capacidad; Google no ha publicado una comparación directa con modelos hermanos como Gemini 3.7 Pro en esta página.
Veredicto del capitánUn modelo multimodal práctico y rápido para pipelines agenticos — la ventana de un millón de tokens es realmente útil y el precio es honesto.
El capitán escribe estas notas a partir de la descripción y ficha del modelo. Los precios y tamaños de contexto son los del proveedor al momento de escribir y pueden cambiar.
Ranking badge
Updated Oct 22, 2026
Made this model? Show this badge on your page.
Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.
Also ranked: #43 Hottest Text / LLM model · #43 Hottest Text / LLM text model
Not this creator?
Get your own badge
Tendencia de popularidad de Gemini 3.7 Flash
Puntuación de calor desde 13 Aug 2026
Puntuación de popularidad
8,859°
Esta semana
▲
26.7%
8,827° entonces, 8,859° ahora
Este mes
▲
254%
8,691° entonces, 8,859° ahora
Último año
n/a
No fue lanzado/seguido
7,000°
Piso
La escala va de 0° a 9,999°. Todo lo que está por debajo de 7,000° se reserva para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas. 7,000° es donde empiezan los datos medidos: un modelo con datos reales pero casi sin descargas se sitúa en el piso, y las mediciones llenan los grados por encima. El piso no dice nada sobre el modelo; solo los grados por encima lo hacen, y son los que separan un modelo de otro.
+1,576°
Tokens de OpenRouter
1,793,062,343,084 tokens procesados por este modelo a través de OpenRouter en los últimos 30 días, sumando prompts y respuestas. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga en el periodo de descargas, 179,306 en total; los tokens del último día se suman a la tasa de adopción. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).
+283°
Tasa de adopción
Unos 5,896 descargas al día, medidos entre dos lecturas de las fuentes, nunca estimados a partir de un promedio de toda la vida. La velocidad pesa un cuarto del término de descargas, así que un aumento reciente se nota sin que un pico de un día supere años de uso.
Mostrar desglose detallado
Cada número en este sitio se puede verificar. La puntuación de popularidad de este modelo es 8,859°, y aquí se construye un ingrediente a la vez, con el total acumulado después de cada uno: el piso, los grados que añade cada fuente, el bono por el tipo de modelo y lo que la antigüedad de sus pesos resta. Los colores son las bandas del gráfico de arriba. El glosario al final define cada término.
- 1Empieza en el piso.Por qué 7,000° y no cero: la escala va de 0° a 9,999°, y la parte por debajo de 7,000° está reservada para modelos que ninguna fuente reporta aún, que llevan un número provisional ahí para que las listas se mantengan completas y nunca superen a un modelo con datos. 7,000° es donde empiezan los datos medidos. Un modelo con datos reales pero casi sin descargas está aquí; todo lo que sigue es medición, y el espacio sobre el piso tiene diez pasos de diez veces más descargas a 300° cada uno. El piso es igual para todos los modelos, así que no decide nada; los grados por encima sí.7,000°total acumulado
- 2Suma las descargas.179,306 equivalentes a descargas en total, de Tokens de OpenRouter. Diez veces las descargas suman el mismo 300°, así que el tamaño importa pero nunca domina la puntuación.+1,576°8,576°total acumulado
- 3Añade la tasa de adopción.Unos 5,896 descargas al día ahora mismo, medido entre dos lecturas, con un cuarto del peso.+283°8,859°total acumulado
- =La puntuación heat.Dónde está este modelo en cada lista de este sitio. Nada más la ajusta.8,859°
Glosario: los términos usados aquí
- Puntuación heat
- Un número que muestra cuánto se usa y quiere un modelo ahora mismo, de 0° a 9,999°. Cada lista en este sitio que dice más popular está ordenada por esto y nada más.
- Piso
- Los 7,000° con los que empieza todo modelo con datos reales. La escala va de 0° a 9,999°; la parte bajo el piso está reservada para sustitutos (modelos sin datos), para que un modelo con datos siempre esté por encima de uno sin. El piso es igual para todos y no decide nada; los grados sobre él son la medida.
- Equivalentes a descargas
- Todo lo que la puntuación trata como una descarga, sumado: las descargas mismas, cada seeder de torrent como 1,000, cada imagen de AI Horde y cada ejecución en un sitio de generación como uno.
- Escala logarítmica
- Cuenta de a decenas, no de a uno: pasar de 1,000 a 10,000 descargas suma los mismos grados que pasar de 10,000 a 100,000. Evita que los gigantes opaquen todo lo demás.
- Likes
- Pulgares arriba y likes de todas las fuentes, valen la mitad de una descarga cada uno en la escala logarítmica.
- Tasa de adopción
- Cuántas descargas al día recibe un modelo ahora mismo, según la diferencia entre dos lecturas de una fuente. Un cuarto del peso del término de descarga.
- Medido y estimado
- Medido significa que hay dos lecturas de una fuente y la diferencia es real. Estimado significa que solo se conoce el total de hoy y el pasado se distribuye a lo largo de la vida del modelo; el sitio indica cuál está mostrando.
- Seeder
- Alguien que mantiene una copia de los pesos en línea para que otros la descarguen por torrent, o un espejo alojado que hace lo mismo. Cada uno cuenta como 1,000 descargas.
- AI Horde
- Una red de voluntarios que genera imágenes gratis en computadoras donadas. El número de imágenes que ha hecho con un modelo es público, y cada una cuenta como una descarga.
- Sitios de generación
- Sitios que alojan sus propias copias de un modelo y permiten que la gente genere con él, como PixAI, SeaArt y Yodayo. Sus descargas cuentan igual que las de Civitai y cada generación cuenta como una descarga.
- Tokens de OpenRouter
- Un modelo de texto servido mediante una API, como Claude o GPT, no tiene pesos para descargar, por lo que su uso se mide en tokens: fragmentos de texto que leyó y escribió a través de OpenRouter, una puerta de acceso que usan muchas apps, durante los últimos 30 días. Cada 10,000,000 tokens cuentan como una descarga. Fuente: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Modelo completo (checkpoint)
- Los pesos en sí, el archivo que genera por sí solo. Tiene un bono porque los complementos dependen de él.
- LoRA y embedding
- Archivos pequeños que dirigen los pesos de otro hacia un estilo, personaje o concepto. No pueden funcionar solos.
- Familia y pesos
- La base sobre la que se construye un modelo, como SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Cada modelo hereda la fecha de lanzamiento de los pesos de su familia.
- Antigüedad
- Grados descontados según hace cuánto salieron los pesos de la familia: 150° por año, hasta 750°. Mantiene las descargas antiguas que tuvieron años para acumularse congelando la cima de la lista.
- Impulso de familia
- Un pequeño empujón limitado para LoRAs de una familia que este sitio está promoviendo ahora, siempre listado en el desglose.
- Puntaje provisional
- Un número estable por debajo del mínimo dado a un modelo que aún no tiene reportes de fuentes, para que las listas estén completas. Nunca se posiciona por encima de un modelo con datos.
- ¡Nuevo! (periodo de gracia)
- Un modelo con menos de 7 días muestra ¡Nuevo! en lugar de una puntuación y no ocupa lugar en los rankings. Su puntuación se calcula desde el primer día, pero un modelo de un día crece más rápido que cualquier otro, así que sin este periodo el #1 de la semana siempre sería el que salió ayer en vez del que se mantuvo una semana.
- Tendencia
- Cómo el crecimiento de un modelo en un período se compara con el crecimiento típico de modelos en ese mismo período. Más rápido que lo típico se lee como subida, más lento como bajada.
- Modelo típico
- El punto medio del catálogo: la mitad de los modelos con cifras crecieron más rápido en el período, la otra mitad más lento.
Cómo se ha movido la popularidad de este modelo frente al resto del catálogo: su crecimiento en descargas, likes y uso en cada periodo, medido contra el crecimiento típico de un modelo en el mismo periodo, con su puntuación de calor en ese momento. Por encima del crecimiento típico se lee como un aumento, por debajo como una caída. El pasado se reconstruye a partir de los totales de hoy, el primer día del modelo y su velocidad de descarga medida cuando hay dos lecturas; un modelo que no existía al inicio de un periodo muestra n/a.
Gemini 3.7 Flash es un modelo de texto para la familia Text / LLM listado en ModelTrends.ai, un catálogo de solo lectura de modelos de IA de imagen, vídeo y texto de código abierto. Compáralo con otros modelos Text / LLM y consulta su puntuación de calor para ver su tendencia.
Más modelos Text / LLMMás Texto / LLM de Text / LLMllmgooglevisiónaudiovideorazonamientoagentesprogramación
Explorar por familia de modelos
Modelos Text / LLM
434
Modelos Anima
528
Modelos Chroma
19
Modelos Fibo
2
Modelos Flux
1,496
Modelos Flux 2 / Klein
1,239
Modelos Flux 3
3
Modelos Moss
3
Modelos Iris
1
Modelos MiniMax H3
364
Modelos Hunyuan
204
Modelos Ideogram
20
Modelos Krea2
717
Modelos Qwen
20
Modelos Qwen2
47
Modelos Ltx2
153