Чи можу я запускати Gemini 3 Flash Preview локально?

Ні — Google не випустив ваги, тому це лише API і не можна запускати на власному обладнанні.

Скільки коштує і яке контекстне вікно?

Вхід коштує $0.50 за мільйон токенів, вихід — $3.00 за мільйон токенів, з контекстним вікном 1 048 576 токенів і автоматичним кешуванням контексту.

Чим відрізняється від Gemini 2.5 Flash?

Google описує Gemini 3 Flash Preview як модель із широкими покращеннями якості порівняно з Gemini 2.5 Flash у логіці, мультимодальному розумінні та надійності, з подібною швидкістю і вартістю.

▲

23.5%

цього тижня

Gemini 3 Flash Preview

8973°

#llm #google #бачення #аудіо #відео #логіка

Запустити модель

Пропозиції / Реклама

OpenRouter Термінал / API

Платити за токен

Спілкуйся з цією моделлю у браузері або викликай її з коду за допомогою одного API ключа.

Google | контекст 1 048 576 токенів | $0.50/млн вхід, $3.00/млн вихід. Gemini 3 Flash Preview — високошвидкісна, високоефективна модель для агентських робочих процесів, багатокрокового чату та допомоги в кодуванні. Забезпечує майже професійний рівень мислення та використання інструментів із значно нижчою затримкою, ніж більші варіанти Gemini, що робить її ідеальною для інтерактивної розробки, довготривалих агентських циклів і спільного кодування. У порівнянні з Gemini 2.5 Flash, пропонує широкі покращення якості в мисленні, мультимодальному розумінні та надійності. Підтримує контекстне вікно…Google | контекст 1 048 576 токенів | $0.50/млн вхід, $3.00/млн вихід. Gemini 3 Flash Preview — високошвидкісна, високоефективна модель для агентських робочих процесів, багатокрокового чату та допомоги в кодуванні. Забезпечує майже професійний рівень мислення та використання інструментів із значно нижчою затримкою, ніж більші варіанти Gemini, що робить її ідеальною для інтерактивної розробки, довготривалих агентських циклів і спільного кодування. У порівнянні з Gemini 2.5 Flash, пропонує широкі покращення якості в мисленні, мультимодальному розумінні та надійності. Підтримує контекстне вікно на 1 млн токенів і мультимодальні вхідні дані, включно з текстом, зображеннями, аудіо, відео та PDF, з текстовим виводом. Включає налаштовуване мислення через рівні (мінімальний, низький, середній, високий), структурований вивід, використання інструментів і автоматичне кешування контексту. Оптимізована для користувачів, які хочуть потужне мислення та агентську поведінку без вартості чи затримки повномасштабних передових моделей.

Посібники до цієї моделі

Як вибрати AI-модель у жовтні 2026: новини про закриті моделі, а потім відкриті ваги, які варто завантажити

Відкриті ваги проти відкритого коду проти лише API: що тобі насправді дозволено робити

10 найдешевших альтернатив ChatGPT у 2026 році: безкоштовні локальні моделі, безкоштовні тарифи та фіксовані плани

Усі посібники

Нотатки капітана

Написано Captain, головним редактором

Нотатки від 2026-10-13

Gemini 3 Flash Preview — швидка, дешевша модель Google для агентних робочих процесів, кодування та довгих багатокрокових сесій. Вона забезпечує якість мислення близьку до Pro з затримкою Flash, має контекстне вікно на 1 млн токенів і повну підтримку мультимодальних вхідних даних. Якщо вам потрібен потужний агентний цикл або інтерактивний помічник з кодування без вартості моделей класу «фронтир», це практичний вибір.

Відомий за

Налаштовувана глибина мислення: мінімальна, низька, середня або висока на запит.
Контекстне вікно на 1 млн токенів для дуже довгих документів, кодових баз або історій розмов.
Приймає текст, зображення, аудіо, відео та PDF в одному виклику.
Вбудоване використання інструментів і структурований вихід для агентної та конвеєрної роботи.
Автоматичне кешування контексту знижує витрати на повторні підказки в довгих агентних циклах.

Зверніть увагу на

Закриті ваги, лише API — не можна запускати локально або досліджувати модель.
Вартість вихідних токенів у 6 разів вища за вхідні; довгі агентні цикли з багатослівними відповідями можуть бути дорогими.
Статус прев’ю означає, що поведінка і ціни можуть змінитися до загальної доступності.

Найкраще для

Агенти та використання інструментів

Підказки для спроби

Відлагодження асинхронного агентного циклу

У мене є Python-агент, який послідовно викликає три інструменти: веб-пошук, калькулятор і записувач файлів. Іноді записувач файлів запускається раніше, ніж калькулятор завершує роботу. Ось відповідний код: async def run_pipeline(query): results = await search(query) total = await calculate(results) await write_file(total) Знайдіть умову гонки і перепишіть функцію так, щоб порядок виконання був гарантований.

Логічне планування

Невелика команда з чотирьох осіб має випустити фічу за п’ять робочих днів. Двоє інженерів доступні повний робочий день, один на 50% зайнятості, один на виклику для продакшн-проблем. Фіча має шість завдань із залежностями: A перед B, A перед C, B і C перед D, D перед E, E перед F. Кожне завдання займає один інженер-день. Побудуйте реалістичний покроковий графік і позначте ризики.

Аналіз мультимодального документа

Я додаю PDF технічної специфікації. Витягніть усі вимоги з вимірюваними критеріями прийняття, перелічіть їх у таблиці з колонками: ID вимоги, опис і конкретна метрика або поріг. Позначте вимоги, що згадують продуктивність, але не мають конкретних чисел.

Порівняти з

Gemma 4 31B
Модель з відкритими вагами
контекст 262,144 токенів · $0.20/M вхід, $0.40/M вихід
Gemma 4 26B A4B
Модель з відкритими вагами
контекст 262,144 токенів · $0.09/M вхід, $0.30/M вихід
gemma 4 31B it turbo
Модель з відкритими вагами
контекст 262,144 токенів · $0.09/M вхід, $0.34/M вихід
Gemini 3.8 Flash
Модель тільки з API
контекст 1,048,576 токенів · $0.83/M вхід, $4.12/M вихід

Більше текстових моделей від google

Питання, які задають люди

Чи можу я запускати Gemini 3 Flash Preview локально?: Ні — Google не випустив ваги, тому це лише API і не можна запускати на власному обладнанні.
Скільки коштує і яке контекстне вікно?: Вхід коштує $0.50 за мільйон токенів, вихід — $3.00 за мільйон токенів, з контекстним вікном 1 048 576 токенів і автоматичним кешуванням контексту.
Чим відрізняється від Gemini 2.5 Flash?: Google описує Gemini 3 Flash Preview як модель із широкими покращеннями якості порівняно з Gemini 2.5 Flash у логіці, мультимодальному розумінні та надійності, з подібною швидкістю і вартістю.

Вердикт капітана
Розумний вибір, коли потрібна модель мислення в агентному циклі, але не можна дозволити собі затримки або вартість моделей класу «фронтир».

Капітан пише ці нотатки на основі опису моделі та картки моделі. Ціни та розміри контексту вказані на момент написання і можуть змінюватися.

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.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #30 Hottest Text / LLM model · #30 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Тренд популярності Gemini 3 Flash Preview

Показник популярності з 17 Dec 2025

Оцінка популярності

8,973°

Цього тижня

▲

23.5%

8,945° тоді, 8,973° зараз

Цього місяця

▲

157%

8,847° тоді, 8,973° зараз

За минулий рік

n/a

Ще не випущено/не відстежується

7,000°

Основний рівень

Шкала йде від 0° до 9 999°. Все, що нижче за 7,000°, відведено для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, і вони мають замінне число, щоб списки були повними. 7,000° — це початок виміряних даних: модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть на цьому рівні, а вимірювання додають градуси вище. Основний рівень нічого не говорить про модель; тільки градуси вище його відрізняють одну модель від іншої.

+1,669°

Токени OpenRouter

3,664,771,683,508 токенів ця модель обробила через OpenRouter за останні 30 днів, разом підказки та відповіді. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження в терміні завантажень, всього 366,477; токени останнього дня додаються до коефіцієнта прийняття. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+304°

Швидкість прийняття

Приблизно 11,254 завантажень на день, виміряно між двома зчитуваннями джерел, ніколи не вгадується за середнім за весь час. Швидкість важить чверть показника завантажень, тому свіжий сплеск видно, але одноденний стрибок не перевищить роки використання.

Показати детальний розподіл

Кожне число на цьому сайті можна перевірити. Оцінка популярності цієї моделі становить 8,973°, і тут вона побудована по одному інгредієнту за раз, з поточним підсумком після кожного: основа, градуси, які додає кожне джерело, бонус за тип моделі та віднімання за вік ваг. Кольори відповідають діапазонам на діаграмі вище. Глосарій в кінці пояснює кожен термін.

1
Почни з основного рівня.
Чому 7,000°, а не нуль: шкала йде від 0° до 9 999°, і частина нижче за 7,000° відведена для моделей, про які жодне джерело ще не повідомляло, які мають замінне число, щоб списки були повними і ніколи не перевищували модель з даними. 7,000° — це початок виміряних даних. Модель з реальними даними, але майже без завантажень, стоїть тут; все, що далі, — це вимірювання, а простір вище основного рівня містить десять десятикратних кроків у завантаженнях по 300° кожен. Основний рівень однаковий для всіх моделей, тому він нічого не вирішує; градуси вище нього — ось що вирішує.
7,000°
поточний підсумок
2
Додай завантаження.
Всього 366,477 еквівалентів завантажень з Токени OpenRouter. Десятикратне збільшення завантажень додає ті ж 300°, тож розмір важливий, але не домінує у рейтингу.
+1,669°
8,669°
поточний підсумок
3
Додай швидкість прийняття.
Приблизно 11,254 завантажень на день зараз, виміряно між двома замірами, вагою в чверть від завантаження.
+304°
8,973°
поточний підсумок
=
Оцінка популярності.
Де ця модель стоїть у кожному списку на цьому сайті. Нічого іншого не впливає на цю оцінку.
8,973°

Глосарій: терміни, що тут використовуються

Оцінка популярності: Одне число, що показує, наскільки модель зараз використовується і потрібна, від 0° до 9,999°. Кожен список на цьому сайті, який називається найгарячішим, відсортований саме за цим числом.
Початкова оцінка: 7,000° — це стартова оцінка для кожної моделі з реальними даними. Шкала від 0° до 9,999°; частина нижче початкової оцінки відведена для моделей без даних, щоб модель з даними завжди була вище. Початкова оцінка однакова для всіх і нічого не вирішує; градуси вище неї — це власне вимірювання.
Еквіваленти завантажень: Все, що оцінка рахує як завантаження, підсумовано: самі завантаження, кожен торрент-сідер як 1,000, кожне зображення AI Horde і кожен запуск на сайті генерації як один.
Логарифмічна шкала: Рахунок по десятках, а не по одиницях: перехід від 1,000 до 10,000 завантажень додає ті ж градуси, що й від 10,000 до 100,000. Це не дає гігантам витіснити все інше.
Лайки: Вподобання і лайки з усіх джерел, вартістю половини завантаження на логарифмічній шкалі.
Швидкість прийняття: Скільки завантажень на день модель отримує зараз, за різницею між двома замірами джерела. Чверть ваги від терміну завантажень.
Виміряно та оцінено: Виміряно означає, що є два показники джерела, і різниця справжня. Оцінено означає, що відомий лише загальний показник за сьогодні, а минуле розподілено на весь час існування моделі; сайт показує, який саме варіант відображається.
Сідер: Хтось, хто тримає копію вагів онлайн, щоб інші могли завантажувати через торрент, або хостинг-дзеркало, що робить те саме. Кожен такий рахується як 1000 завантажень.
AI Horde: Добровільна мережа, яка безкоштовно генерує зображення на пожертвуваних комп’ютерах. Кількість зображень, створених з моделлю, публічна, і кожне рахується як одне завантаження.
Сайти генерації: Сайти, які розміщують власні копії моделі і дозволяють людям генерувати з нею, наприклад PixAI, SeaArt і Yodayo. Їхні завантаження рахується так само, як у Civitai, а кожен запуск генерації — як одне завантаження.
Токени OpenRouter: Текстова модель, що обслуговується через API, як Claude або GPT, не має ваг для завантаження, тому її використання вимірюється токенами: частинами тексту, які вона прочитала і написала через OpenRouter, шлюз, який використовують багато додатків, за останні 30 днів. Кожні 10,000,000 токенів рахується як одне завантаження. Джерело: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Повна модель (чекпойнт): Самі ваги, файл, який генерує самостійно. Має бонус, бо від нього залежать додатки.
LoRA та embedding: Малі додаткові файли, які направляють чужі ваги в певний стиль, персонажа чи концепцію. Вони не можуть працювати самі по собі.
Сімейство та ваги: База, на якій побудована модель, наприклад SD 1.5, SDXL, Flux або Wan. Кожна модель успадковує дату виходу вагів свого сімейства.
Вік: Віднімається градус за те, як давно вийшли ваги сімейства: 150° за рік, максимум 750°. Це зберігає старі завантаження, які мали роки, щоб накопичитись, заморожуючи їх на верху списку.
Підсилення сімейства: Невеликий, обмежений поштовх для LoRA сімейства, яке цей сайт зараз просуває, завжди вказується в розподілі.
Оцінка заміщення: Стабільне число нижче мінімуму, яке дають моделі, про яку ще немає даних, щоб списки були повними. Воно ніколи не вище за модель з даними.
Новинка! (період очікування): Модель віком менше 7 днів показує Новинка! замість оцінки і не займає місце в рейтингах. Її оцінка обчислюється з першого дня, але модель віком один день росте швидше за все, тому без очікування #1 тижня завжди була б та, що вийшла вчора, а не та, що трималась тиждень.
Тренд: Як зростання моделі за період порівнюється зі звичайним зростанням моделей за той самий період. Швидше за звичайне — це підйом, повільніше — спад.
Типова модель: Середина каталогу: половина моделей з показником зросла швидше за цей період, половина повільніше.

Як популярність цієї моделі змінювалась у порівнянні з рештою каталогу: її зростання за кількістю завантажень, лайків і використання за кожен період, порівняно зі звичайним зростанням моделей за той же час, з урахуванням її рейтингу популярності на той момент. Вище звичайного зростання означає підйом, нижче — спад. Минуле відновлюється з сьогоднішніх підсумків, першого дня моделі та швидкості завантажень, якщо є два заміри; модель, якої не було на початку періоду, показує n/a.

Схожі моделі

Llama 3.3 70B Instruct Turbo

TEXT / LLM

Qwen2.5 Coder 32B Instruct

Моделі ШІ для генерації зображень, відео та тексту

Gemini 3 Flash Preview — це текстова модель для сімейства Text / LLM, представлена на ModelTrends.ai, каталозі лише для читання відкритих моделей ШІ для зображень, відео та тексту. Порівняйте її з іншими моделями Text / LLM і перевірте бал популярності, щоб побачити тренд.

Більше моделей Text / LLM Більше Text / LLM Текст / LLM llm google бачення аудіо відео логіка агенти кодування

Перегляд за сімейством моделей