Gemini 3.5 Flash
4076°
Chạy mô hình này
Ưu đãi / Quảng cáo
Google | ngữ cảnh 1.048.576 token | $1.50/M đầu vào, $9.00/M đầu ra. Gemini 3.5 Flash là mô hình đa phương tiện hiệu quả cao của Google, mang lại khả năng lập trình và suy luận gần cấp độ Pro với chi phí và tốc độ Flash. Nó được tối ưu cao cho kỹ năng lập trình và vòng lặp thực thi tác vụ tự động song song, hỗ trợ đầu vào văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và PDF. Mặc định ở mức suy nghĩ trung bình để phản hồi nhanh hơn và tiết kiệm chi phí hơn, với hỗ trợ đầy đủ các mức suy nghĩ (tối thiểu, thấp, trung bình, cao) để điều chỉnh chi phí/hiệu suất tinh vi.
Hướng dẫn cho mô hình này
Cách chọn mô hình AI trong tháng 10 năm 2026: tin tức nguồn đóng, rồi đến các trọng số mở đáng tải về
Mở weights vs mã nguồn mở vs chỉ API: bạn thực sự được phép làm gì
10 lựa chọn thay thế ChatGPT rẻ nhất năm 2026: mô hình cục bộ miễn phí, gói miễn phí và gói trả phí cố định
Ghi chú của thuyền trưởng
Ghi chú từ 2026-10-13
Gemini 3.5 Flash là mô hình đa phương tiện tầm trung của Google, được thiết kế cho tốc độ và hiệu quả chi phí mà không hy sinh nhiều về lập trình và suy luận. Nó nhận đầu vào văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và PDF, và mức độ suy nghĩ có thể điều chỉnh giúp bạn cân bằng chi phí và chất lượng theo yêu cầu. Phù hợp với các nhà phát triển chạy pipeline tác vụ cần thông lượng tốt mà không phải trả giá Pro.
Nổi tiếng với
- Hiệu suất lập trình vượt trội so với mức giá
- Thực thi vòng lặp tác vụ song song như một mục tiêu thiết kế chính
- Mức độ suy nghĩ điều chỉnh được: từ tối thiểu đến cao, theo yêu cầu
- Nhận đầu vào đa phương tiện đầy đủ: hình ảnh, video, âm thanh và PDF
- Cửa sổ ngữ cảnh một triệu token
Cẩn thận với
- Chỉ có trọng số đóng — không thể triển khai cục bộ hay tự lưu trữ
- Token đầu ra có giá gấp sáu lần token đầu vào; vòng lặp tác vụ với đầu ra dài nhanh chóng tăng chi phí
- Mức độ suy nghĩ mặc định là trung bình; có thể không tắt hoàn toàn được
Phù hợp nhất cho
Lời nhắc để thử
Gỡ lỗi vòng lặp tác nhân song song
Tôi có một trình điều phối Python khởi tạo năm tác nhân bất đồng bộ, mỗi tác nhân gọi API bên ngoài và ghi kết quả vào một dict chung. Thỉnh thoảng hai tác nhân ghi đè khóa của nhau mà không báo lỗi. Xác định điều kiện tranh chấp, giải thích tại sao xảy ra trong asyncio, và viết lại phần liên quan dùng khóa hoặc hàng đợi để sửa.
Suy luận kế hoạch xây dựng
Tôi cần di chuyển một ứng dụng Flask đơn khối sang kiến trúc microservices trong 12 tuần với đội hai người. Một dịch vụ xử lý xác thực, một dịch vụ xử lý thanh toán, một dịch vụ API sản phẩm chính. Liệt kê các rủi ro về thứ tự, trình tự bạn sẽ tách dịch vụ, và một điều mà hầu hết đội làm sai vào tuần thứ sáu.
Trích xuất dữ liệu từ bảng PDF
Tôi đính kèm một hóa đơn PDF có bảng nhiều trang với các dòng mục. Trích xuất từng dòng thành JSON với các khóa: description, quantity, unit_price, total. Đánh dấu dòng nào mà quantity nhân unit_price không bằng cột total, và hiển thị sự sai lệch.
So sánh với
- Gemma 4 31BMô hình mở trọng sốngữ cảnh 262,144 token · Đầu vào $0.20/M, đầu ra $0.40/M
- Gemma 4 26B A4BMô hình mở trọng sốngữ cảnh 262,144 token · Đầu vào $0.09/M, đầu ra $0.30/M
- gemma 4 31B it UltraMô hình mở trọng sốngữ cảnh 131,072 token · Đầu vào $0.27/M, đầu ra $0.76/M
- Gemini 3.8 FlashMô hình chỉ APIngữ cảnh 1,048,576 token · Đầu vào $0.83/M, đầu ra $4.12/M
Thêm mô hình văn bản từ google
Câu hỏi thường gặp
- Tôi có thể chạy Gemini 3.5 Flash cục bộ không?
- Không. Google chưa phát hành trọng số cho mô hình này, nên chỉ có thể truy cập qua API.
- Gemini 3.5 Flash có giá bao nhiêu và cửa sổ ngữ cảnh lớn bao nhiêu?
- Đầu vào $1.50 cho mỗi triệu token, đầu ra $9.00 cho mỗi triệu token, với cửa sổ ngữ cảnh 1.048.576 token.
- Gemini 3.5 Flash khác gì so với Gemini Pro?
- Flash được tối ưu cho tốc độ và chi phí thấp hơn; Google định vị nó gần bằng Pro về lập trình và suy luận nhưng với giá Flash, với điểm đổi là bạn kiểm soát chất lượng qua mức độ suy nghĩ thay vì mặc định nỗ lực tối đa.
Phán quyết của thuyền trưởngLựa chọn hợp lý mặc định cho công việc lập trình tác vụ cần cửa sổ một triệu token và đầu vào đa phương tiện mà không phải trả giá Pro — chỉ cần chú ý hóa đơn đầu ra.
Thuyền trưởng viết những ghi chú này dựa trên mô tả và thẻ mô hình của mô hình. Giá cả và kích thước ngữ cảnh là của nhà cung cấp tại thời điểm viết và có thể thay đổi.
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.
Điểm số này được tính như thế nào
Mô hình này chưa có dữ liệu phổ biến từ bất kỳ nguồn nào, nên nó mang một số thay thế dưới 7,000° để giữ cho danh sách đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên một mô hình có dữ liệu. Phân tích chi tiết sẽ xuất hiện ở đây ngay khi có nguồn báo cáo.
Thuật ngữ: các từ dùng ở đây
- Điểm nhiệt
- Một số duy nhất cho biết mô hình được dùng và mong muốn thế nào hiện tại, từ 0° đến 9.999°. Mọi danh sách trên trang này nói về độ hot đều sắp xếp theo nó và không theo gì khác.
- Sàn điểm
- 7.000° là điểm bắt đầu cho mọi mô hình có dữ liệu thật. Thang điểm chạy từ 0° đến 9.999°; phần dưới sàn dành cho mô hình thay thế (mô hình không có dữ liệu), để mô hình có dữ liệu luôn xếp trên mô hình không có. Sàn điểm giống nhau cho tất cả và không quyết định gì; điểm trên sàn mới là thước đo.
- Tương đương lượt tải
- Tất cả những gì điểm số coi là lượt tải, cộng lại: lượt tải thật, mỗi người chia sẻ torrent tính 1.000, mỗi ảnh AI Horde và mỗi lượt chạy trên trang tạo ảnh tính một.
- Thang log
- Đếm theo chục, không phải theo đơn vị: từ 1.000 lên 10.000 lượt tải thêm cùng số điểm như từ 10.000 lên 100.000. Giúp tránh việc các mô hình lớn lấn át hết mọi thứ khác.
- Lượt thích
- Giơ ngón tay cái và lượt thích từ mọi nguồn, mỗi lượt bằng một nửa lượt tải trên thang log.
- Tỷ lệ áp dụng
- Bao nhiêu lượt tải mỗi ngày mà mô hình nhận được hiện tại, tính từ chênh lệch giữa hai lần đọc nguồn. Bằng một phần tư trọng số của lượt tải.
- Đã đo và ước tính
- Đã đo nghĩa là có hai lần đọc từ một nguồn và sự khác biệt là thật. Ước tính nghĩa là chỉ biết tổng số hôm nay và quá khứ được phân bổ trong suốt thời gian tồn tại của mô hình; trang web sẽ nói rõ đang hiển thị loại nào.
- Seeder
- Người giữ bản sao trọng số trực tuyến để người khác tải qua torrent, hoặc một bản sao lưu trữ làm điều tương tự. Mỗi người được tính là 1.000 lượt tải.
- AI Horde
- Một mạng lưới tình nguyện tạo ảnh miễn phí trên máy tính được hiến tặng. Số ảnh nó đã tạo với một mô hình được công khai, và mỗi ảnh được tính là một lượt tải.
- Trang tạo ảnh
- Các trang lưu trữ bản sao mô hình riêng và cho phép người dùng tạo ảnh, như PixAI, SeaArt và Yodayo. Lượt tải của họ được tính giống như Civitai và mỗi lần tạo ảnh được tính là một lượt tải.
- Token OpenRouter
- Mô hình văn bản phục vụ qua API, như Claude hoặc GPT, không có trọng số để tải xuống, nên sử dụng token để đo lường: các đoạn văn bản nó đọc và viết qua OpenRouter, một cổng kết nối nhiều ứng dụng sử dụng, trong 30 ngày qua. Mỗi 10,000,000 token tính là một lượt tải. Nguồn: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
- Mô hình đầy đủ (checkpoint)
- Chính là trọng số, file tự tạo ảnh. Nó được cộng thêm điểm vì các add-on phụ thuộc vào nó.
- LoRA và embedding
- Các file add-on nhỏ giúp điều chỉnh trọng số của người khác theo phong cách, nhân vật hoặc ý tưởng. Chúng không thể chạy riêng.
- Gia đình và trọng số
- Nền tảng mà mô hình xây dựng trên đó, như SD 1.5, SDXL, Flux hoặc Wan. Mỗi mô hình kế thừa ngày phát hành của trọng số gia đình nó.
- Tuổi
- Điểm trừ dựa trên thời gian trọng số gia đình được phát hành: 150° mỗi năm, tối đa 750°. Nó giữ lại lượt tải cũ đã tích tụ nhiều năm bằng cách đóng băng đầu danh sách.
- Tăng gia đình
- Một đẩy nhỏ có giới hạn cho LoRA của một gia đình mà trang này đang ưu tiên, luôn được liệt kê trong phần phân tích.
- Điểm thay thế
- Một số ổn định dưới mức tối thiểu dành cho mô hình chưa có báo cáo nguồn, để danh sách luôn đầy đủ. Nó không bao giờ xếp trên mô hình có dữ liệu.
- Mới! (giai đoạn thử nghiệm)
- Mô hình dưới 7 ngày tuổi hiển thị Mới! thay vì điểm số và không được xếp hạng. Điểm số được tính từ ngày đầu tiên, nhưng mô hình mới một ngày tăng trưởng nhanh nhất, nên nếu không chờ đợi thì #1 tuần này sẽ luôn là mô hình mới ra hôm qua thay vì mô hình giữ vững trong tuần.
- Xu hướng
- Tốc độ tăng trưởng của mô hình trong một khoảng thời gian so với tốc độ tăng trưởng trung bình của mô hình khác trong cùng khoảng thời gian. Nhanh hơn trung bình là tăng, chậm hơn là giảm.
- Mô hình điển hình
- Giữa danh mục: một nửa mô hình có số liệu tăng nhanh hơn trong khoảng thời gian, một nửa tăng chậm hơn.
Gemini 3.5 Flash là một mô hình văn bản thuộc họ Text / LLM được liệt kê trên ModelTrends.ai, danh mục chỉ đọc về các mô hình AI hình ảnh, video và văn bản mã nguồn mở. So sánh nó với các mô hình Text / LLM khác và xem điểm độ hot để biết xu hướng.
Thêm mô hình Text / LLMThêm Văn bản / LLM Text / LLMllmgooglethị giácâm thanhvideolý luậnlập trìnhtác nhân
Duyệt theo họ mô hình
Mô hình Text / LLM
434
Mô hình Anima
528
Mô hình Chroma
19
Mô hình Fibo
2
Mô hình Flux
1,496
Mô hình Flux 2 / Klein
1,239
Mô hình Flux 3
3
Mô hình Moss
3
Mô hình Iris
1
Mô hình MiniMax H3
364
Mô hình Hunyuan
204
Mô hình Ideogram
20
Mô hình Krea2
717
Mô hình Qwen
20
Mô hình Qwen2
47
Mô hình Ltx2
153