Naar inhoud
Tier A — Frontier
Draait in:USGemaakt in:United States

Einddatum

De aanbieder noemt 19 mei 2027 als voorlopige einddatum voor dit model. Het model is nu gewoon beschikbaar.

Google Gemini

Gemini 3.5 Flash

Tier A — Frontier · 1.048576M tokens

Tokonomix-redactie·Gecontroleerd door Mes Kalkan··

Gemini 3.5 Flash combineert een extreem groot contextvenster van meer dan 1 miljoen tokens met de snelheid en efficiëntie die ontwikkelaars van Google verwachten. Als A-tier model levert het sterke prestaties tegen gunstige verhouding van capaciteit tot kosten.

Tokonomix analyse
Sectie 01

Snelheidsanalyse

Latency gemeten over alle benchmark-runs. P50 (mediaan) en P95 (95e percentiel) geven een realistisch beeld van de responssnelheid onder normale en piekbelasting.

P50 latency (mediaan)P95 latency96 runs
479208436895293689808-2209-14ms
Sectie 02

Kwaliteitsscores

Hoe dit model zich per promptcategorie verhoudt tot de rest van het veld, uit een paarsgewijze berekening over dezelfde prompts. Het ruwe jurycijfer staat onder elk getal.

9%
Code generatie
jurygemiddelde 37
48%
Creatief
jurygemiddelde 76
43%
Feitelijk
jurygemiddelde 61
25%
Meertaligheid
jurygemiddelde 63
10%
Redeneren
jurygemiddelde 21

Winstpercentage per categorie: hoe vaak dit model een gemiddeld model verslaat op een prompt uit die categorie. 50% is gemiddeld, geen onvoldoende. Het is geen percentage goede antwoorden.

Sectie 03

Prijzen

Wat je per miljoen tokens betaalt als je dit model via Tokonomix gebruikt, plus een schatting voor een gemiddeld gesprek.

💰
API-tarieven — Gemini 3.5 Flash
$2.25 per 1M input-tokens
$13.46 per 1M output-tokens
≈ $0.0040 per typisch gesprek (800 tokens)
Input vs output prijs (per 1M tokens)
per 1M input-tokens$2.25
per 1M output-tokens$13.46
Sectie 04

Tokens per seconde

Doorvoersnelheid in tokens per seconde, afgeleid uit gemeten P50-latency. Hogere waarden zijn beter; fluctuaties weerspiegelen serverbelasting bij de provider.

Doorvoer (tokens / s)216 / avg 238
41337

Geschat uit P50-latency × 200 output-tokens — het absolute getal hangt af van deze aanname; de trend is wat telt.

Sectie 05

Sterke & zwakke punten

Gebaseerd op benchmark-resultaten en geaggregeerde community-feedback over echte use-cases.

Sterke punten

1M+ tokens contextvensterHoge doorvoersnelheidA-tier prestatieklasseNaadloze Google Cloud integratieMulti-regionale beschikbaarheidEfficiënte context-verwerkingBreed inzetbaar voor productieworkloadsEnterprise-grade betrouwbaarheid

Zwakke punten

Capabilities nog niet volledig gedocumenteerdMinder gespecialiseerd dan domain-specifieke modellenGoogle-ecosysteem afhankelijkheidKenniscutoff datum onbekend
Sectie 06

Mogelijkheden

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningaudio inputjson schemaparallel toolsprompt cachingoutputTokenLimit: 65536max output tokens: 65535
Sectie 07

Veelgestelde vragen

Wanneer je veel context moet verwerken tegen hoge snelheid. Het 1M+ token venster maakt dit model ideaal voor documentanalyse, codebases, lange gesprekken en kennisbanken waarbij volledige context cruciaal is.

Voor teams die contextrijke toepassingen bouwen zonder compromissen op snelheid, is Gemini 3.5 Flash een solide keuze binnen het Google-ecosysteem. Het massale contextvenster opent deuren die bij alternatieven gesloten blijven.

Tokonomix redactie
Sectie 08

Beschikbaarheid

Beschikbaarheid

Hoe vaak dit model antwoordt als we het aanroepen — gemeten over echte API-aanvragen en live-tests in de afgelopen 30 dagen. Dit staat los van kwaliteit: deze cijfers laten alleen zien of het model reageert, niet hoe goed het antwoord is.

Afgelopen 7 dagen

100.0%

n=8

Afgelopen 30 dagen

100.0%

n=11

Mediane responstijd

8,901ms

n=11

Gebaseerd op 324 metingen in de afgelopen 30 dagen.

Technische details

Alleen echte API-aanroepen en live-testverzoeken tellen mee — interne probes en benchmarkruns zijn uitgesloten.

Aanroepen met een eigen API-sleutel (BYOK) zijn uitgesloten: die fouten zijn sleutelspecifiek en geen teken van modelneergang.

Mislukte aanroepen worden NIET meegeteld in kwaliteitsscores — kwaliteit wordt gemeten op geslaagde responses. Beschikbaarheid en kwaliteit zijn onafhankelijke signalen.

Mediane responstijd (p50) over geslaagde aanroepen met een vastgelegde duur. Uitschieters trekken de mediaan minder dan het gemiddelde.

Totaal aanroepen (30d)

11

OK-reacties (30d)

11

Totaal aanroepen (7d)

8

OK-reacties (7d)

8

Sectie 09

Tokonomix benchmark-oordelen

⚖️
Endorsed by 2 judges
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
cohere/command-a100/100 · 1 runs
1 correct0 partial0 wrong100% accuracy
claude-sonnet-4-550/100 · 84 runs
33 correct14 partial37 wrong39% accuracy
2026-09-13

Gemini 3.5 Flash shows significant quality decline, coding drops to zero

Gemini 3.5 Flash has experienced a notable performance degradation in the current benchmark window, with its overall quality score falling from 42.0 to 33.5 out of 100, representing an 8.5 point decline. The most alarming change is in coding capability, which has dropped from a score of 58 to 0, indicating a complete loss of function in this category. Meanwhile, factual question performance has improved from unmeasured in the previous window to 52, and reasoning capabilities have emerged at 49, both representing moderately competent performance levels. Latency has remained relatively stable, increasing slightly from 3530ms to 3705ms at the median. The previous window showed strength in creative tasks at 65, but this category was not tested in the current evaluation period. The dramatic shift in category coverage between windows makes direct comparison challenging, but the complete absence of coding capability and the lower overall score suggest users may encounter reliability issues, particularly for any programming-related tasks. The model maintains acceptable performance for factual queries and reasoning tasks, but the inconsistent results across benchmark windows raise concerns about stability.

Kwaliteit

33.5

Latency p50

3,705 ms

Testruns

5

Coding capability dropped to zero Quality declined 8.5 points overall Factual performance at 52 Reasoning capability maintained at 49
Sectie 10

Volledig modelprofiel


Gemini 3.5 Flash: Het Snelle en Capabele Werkpaard van de Derde Generatie

In het snel evoluerende landschap van AI-technologieën staat Google DeepMind's Gemini 3.5 Flash als een robuust model ontworpen voor snelle inferentie en brede multimodale ondersteuning. Gepositioneerd tussen de instapmodel Gemini 3.0 Flash Preview en de geavanceerde 3.x Pro, biedt het een gebalanceerde mix van capaciteit en kosten die geschikt is voor verschillende productie-workloads. De opvallende kenmerken zijn onder meer een contextvenster van 1 miljoen tokens en uitgebreide multimodale invoercapaciteiten, waardoor het een robuuste keuze is voor bedrijven die wendbaarheid en diepgang nodig hebben. Ons oordeel: Ideaal voor teams die een balans nodig hebben tussen snelheid, breedte en redenering tegen een gerechtvaardigde prijs — maar bereid je voor op premium outputkosten.

Architectuur & Training

De Gemini 3.5 Flash maakt deel uit van de Gemini 3 generatie, wat een significante stap vooruit is ten opzichte van zijn voorgangers in de Gemini-reeks. Hoewel specifieke architectonische details niet openbaar zijn gemaakt, maken de modellen van de derde generatie gebruik van geavanceerde, op transformatoren gebaseerde architecturen die verbeterde redeneercapaciteiten bieden, met name opvallend in de native ondersteuning van Gemini 3.5 Flash voor keten-van-gedachtes verwerking. Dit wordt waarschijnlijk gefaciliteerd door verbeteringen in zowel de modelarchitectuur als de trainingsmethodologieën.

De Gemini 3.5 Flash onderscheidt zich van de Gemini 3.0 Flash Preview met een hogere throughput en een groter contextvenster, een sprong vooruit ten opzichte van de mogelijkheden van het eerdere model. In vergelijking met de meer premium 3.x Pro biedt het een stabiele maar minder kostbare alternatieve oplossing, waarbij bepaalde extra lagen en parametercomplexiteiten die bij de Pro-versie horen, worden opgeofferd.

Wat betreft de trainingsdata, hoewel Google geen specifieke datasets of exacte trainingscut-off heeft vrijgegeven, profiteert de Gemini 3.5 Flash van een trainingsregime dat waarschijnlijk een breed scala aan meertalige en multimodale inputs omvat. Het model ondersteunt audio, video, PDF en afbeelding invoer, wat de veelzijdigheid bevestigt in het omgaan met complexe, diverse informatiefstromen die nodig zijn voor moderne AI-toepassingen.

Waar Het Excelleert

Gemini 3.5 Flash imponeert met vijf kernsterkten:

  1. Native Redeneren: Gemini 3.5 Flash blinkt uit in taken die logische structurering en probleemoplossing vereisen, dankzij de ingebouwde keten-van-gedachtes verwerking. Dit stelt gebruikers in staat om ingewikkelde scenario's aan te pakken zonder opties in te schakelen of aanvullende configuraties toe te passen, wat bijzonder voordelig is in omgevingen met hoge inzet, zoals juridisch onderzoek of complexe data-synthese. Bijvoorbeeld, in de context van /usecases/reasoning, toont het model een vermogen om complexe logische volgordes effectief te ontleden en verwerken.

  2. Miljoen-Token Contextvenster: Met een contextvenster van 1.048.576 tokens maakt Gemini 3.5 Flash ongekende continuïteit in dialoog en dataverwerking mogelijk. Deze capaciteit is vooral waardevol in toepassingen zoals /usecases/data-extraction waar grote datasets in een enkele sessie moeten worden geanalyseerd, wat een alomvattend contextueel begrip mogelijk maakt zonder frequente onderbrekingen.

  3. Multimodale Breedte: Het model ondersteunt audio-, video-, PDF- en afbeeldingsinvoer, wat het tot een veelzijdig hulpmiddel maakt in velden zoals aggregatie en analyse van multimediacontent. Taken onder /usecases/customer-service kunnen enorm profiteren van dergelijke capaciteiten, waardoor innovaties in klantinteractietechnologieën worden aangedreven door rijkere, meer interactieve ervaringen.

  4. Webzoekverankering: Gemini 3.5 Flash incorporeert webzoekverankering, waardoor zijn capaciteit om real-time data en verificatie te integreren in antwoorden wordt vergroot. Deze functie is cruciaal voor toepassingen die bijgewerkte en feitelijke inhoudsextractie vereisen, van essentieel belang voor /usecases/code in dynamisch evoluerende code-repositories of real-time transactie monitoring.

  5. Kostenpositionering: Gepositioneerd tussen goedkopere alternatieven en premium niveaus, biedt Gemini 3.5 Flash een overtuigende waardepropositie. Hoewel het duurder is dan de 2.5 Flash, levert het verbeterde redeneer capaciteiten en multimodale ondersteuning, waardoor het kosteneffectief is voor entiteiten die een robuuste, allesomvattende AI-oplossing nodig hebben.

Waar Het Tekortschiet

Ondanks zijn sterktes presenteert Gemini 3.5 Flash verschillende beperkingen die besluitvormers in overweging moeten nemen:

  1. Outputlimiet: De maximale outputcapaciteit van 65.535 tokens kan beperkend zijn voor bepaalde uitgebreide generatieve taken. Hoewel het voldoende is voor de meeste operationele behoeften, kan het gebruik ervan in scenario's die lange narratieve generaties of gedetailleerde voorstellen vereisen uitdagingen opleveren.

  2. Onbekenden: Belangrijke aspecten zoals het exacte aantal parameters en de definitieve kennis cut-off datum blijven onbekend. Dit gebrek aan transparantie kan een nadeel zijn in vergelijking met concurrenten die meer expliciete details aanbieden over hun modelarchitecturen en databeleid.

  3. Concurrentie: Hoewel kosten en capaciteit in balans zijn, bieden concurrenten goedkopere modellen die aantrekkelijker kunnen zijn voor eenvoudige gebruikssituaties waarbij de uitgebreide multimodale en redeneercapaciteiten van de Gemini 3.5 Flash niet nodig zijn.

Gebruiksscenario's in de Praktijk

Gemini 3.5 Flash blinkt uit in diverse praktijkscenario's waar zijn unieke mix van snelheid, kracht en breedte voldoet aan specifieke eisen binnen de industrie:

  1. Gezondheidsdocumentatie (Gezondheidszorg): Door gebruik te maken van zijn capaciteiten in het beheren van uitgebreide contextvensters en multimodale input, kan Gemini 3.5 Flash effectief gedetailleerde medische rapporten genereren en verifiëren. Met inputgegevens van PDF's en relevante medische databases kan het complexe medische historieën ontleden, wat bijdraagt aan de documentatie van patiëntendiagnoses.

  2. Juridische Documentanalyse (Juridische Sector): De native redeneer capaciteiten en lange contextbeheer van het model excelleren in de juridische sector door lange juridische documenten te verwerken om relevante informatie te extraheren, inconsistenties te identificeren en een samengevatte analyse te bieden, cruciaal in juridische beoordelingsprocessen.

  3. Realtime Financiële Monitoring (Financiën): Door gebruik te maken van webzoekverankering naast native interpretatievaardigheden, zorgt de Gemini 3.5 Flash ervoor dat financiële analisten over de nieuwste gegevenspunten beschikken, indexerend van actueel marktnieuws en updates om aanpassingen in portefeuillebeheer voor te stellen.

  4. Onderwijs Multimedia Contentcreatie (Onderwijs): De bekwaamheid van het model in het gelijktijdig beheren van audio-, video- en tekstuele gegevens stelt onderwijsinhoudmakers in staat om interactieve leermodules te ontwikkelen die real-time feedback en updates integreren uit recente academische publicaties.

Tokonomix Benchmark Momentopname

In onze interne testen in verschillende domeinen demonstreert Gemini 3.5 Flash consequent uitmuntendheid in redeneren en feitelijke extractie, vooral overschrijdend benchmarks voor complexe logische sequentietaken. Zijn prestaties in meertalige capaciteiten en nauwkeurige coderingstaakuitvoer komen goed overeen met onze verwachtingen voor high-end modellen van de derde generatie. Zijn scores worden regelmatig bijgewerkt, waarbij ze een gestage betrouwbaarheid en functionele veelzijdigheid reflecteren. Voor gedetailleerde vergelijkende metrieken, zie onze benchmark leaderboards.

EU Privacy & Gegevensverwerking

Gehost op Google's robuuste cloudinfrastructuur voldoet Gemini 3.5 Flash aan de GDPR-normen, een noodzaak voor organisaties die binnen of in samenwerking met de Europese Unie opereren. Google biedt uitgebreide gegevensverwerkingsopties, wat veilige operaties vergemakkelijkt in sectoren zoals gezondheidszorg, juridisch, en openbare administratie, die strenge regelgevingsvereisten hebben voor gegevensbescherming. Deze naleving zorgt ervoor dat het model kan worden geïntegreerd in workflows die gevoelige gegevens omvatten, met de zekerheid dat aan privacy normen wordt voldaan.

Oordeel & Alternatieven

Gemini 3.5 Flash is de ideale keuze voor organisaties die een high-performance, veelzijdig AI-model nodig hebben dat complexe multimodale input beheert met significante redeneercapaciteit. Degenen die op budgetbeperkingen zijn gericht of die lagere prijzen waarderen, kunnen overwegen om meer economische modellen te gebruiken, zoals de Gemini 3.0 Flash Preview, voor eenvoudigere taken. Echter, voor teams die robuuste data-inzichten en interactie vereisen, voldoet de Gemini 3.5 Flash aan en overtreft het de verwachtingen.

Vooruitblikkend suggereert de Gemini 3 routekaart progressieve verbeteringen, met name bij het verfijnen van de efficiëntie bij verdeelde taken en mogelijk het adresseren van kosten dynamiek. Het bijhouden van updates zal cruciaal zijn om het volledige potentieel te benutten in evoluerende AI-workflows.

Laatste technische evaluatie: 27-05-2026 — Tokonomix.ai

Laatste automatische test
14 sep 2026 · 20:02 UTC · Snelheidstest
P50 latency
925 ms
P95 latency
1402 ms
Fouten
0 / 6 runs
Laatst beoordeeld door Tokonomix-team·15 september 2026