Analyse de vitesse
Latence mesurée sur toutes les exécutions de benchmark. P50 (médiane) et P95 (95e percentile) donnent une image réaliste de la vitesse de réponse en charge normale et de pointe.
Scores de qualité
Comment ce modèle se situe par rapport au reste du champ sur chaque catégorie de prompts, à partir d'un ajustement par paires sur les mêmes prompts. La note brute du juge figure sous chaque nombre.
Taux de victoire par catégorie : la fréquence à laquelle ce modèle bat un modèle moyen sur un prompt de cette catégorie. 50% est la moyenne, pas un échec. Ce n'est pas un pourcentage de bonnes réponses.
Tarifs
Ce que vous payez par million de tokens en utilisant ce modèle sur Tokonomix, avec une estimation pour une conversation type.
Tokens par seconde
Débit en tokens par seconde, dérivé de la latence P50 mesurée. Plus haut est mieux ; les fluctuations reflètent la charge côté fournisseur.
Estimé à partir de la latence P50 × 200 tokens de sortie — le chiffre absolu dépend de cette hypothèse ; c'est la tendance qui compte.
Capacités
Disponibilité
Disponibilité
La fréquence à laquelle ce modèle répond lorsqu'on l'appelle — mesurée sur de vraies requêtes API et des tests en direct au cours des 30 derniers jours. C'est indépendant de la qualité : ces chiffres indiquent seulement si le modèle répond, pas la qualité de sa réponse.
7 derniers jours
—
30 derniers jours
100.0%
n=1
Temps de réponse médian
1,277ms
n=1
Basé sur 128 mesures au cours des 30 derniers jours.
Détails techniques
Seuls les vrais appels API et les requêtes de test en direct sont comptés — les sondes internes et les benchmarks sont exclus.
Les appels avec une clé API personnalisée (BYOK) sont exclus : ces échecs sont spécifiques à la clé, pas un signe de défaillance du modèle.
Les appels échoués ne sont PAS inclus dans les scores de qualité — la qualité est mesurée uniquement sur les réponses réussies. Disponibilité et qualité sont des signaux indépendants.
Temps de réponse médian (p50) sur les appels réussis avec une durée enregistrée. Les valeurs extrêmes influencent moins la médiane que la moyenne.
Total des appels (30d)
1
Réponses OK (30d)
1
Total des appels (7d)
0
Réponses OK (7d)
0
Verdicts benchmark Tokonomix
Gemini 3.6 Flash debuts with strong multimodal capabilities
Gemini 3.6 Flash enters the benchmark landscape as a capable multimodal model with comprehensive feature support including vision, audio input, PDF processing, and structured output modes. The model demonstrates solid reasoning performance with a 74.4 percent score on MMLU Pro and 85.9 percent on GPQA Diamond, placing it in the competitive midfield for general knowledge tasks. Coding capabilities show promise with 81.8 percent on HumanEval and 84.7 percent on a multilingual variant, though performance varies across harder programming challenges. Mathematical reasoning achieves 76.0 percent on GSM8K basic problems but drops to 55.1 percent on MATH-500, indicating room for improvement on complex mathematical tasks. Vision capabilities register at 73.5 percent on MMMU, showing competent multimodal understanding. The model supports extensive tooling including parallel tool calls, JSON schema enforcement, and prompt caching, making it suitable for production applications requiring structured outputs. This baseline establishes Gemini 3.6 Flash as a versatile option for developers needing multimodal processing with reasonable performance across standard benchmarks, though it faces stiff competition in the rapidly evolving AI model landscape.
Qualité
—
Latence p50
—
Exécutions de test
0