מדריך למפתחים בנושא Gemini 3.7 Flash

‫Gemini 3.7 Flash הוא המודל החכם שלנו לשימוש יומיומי של מפתחים, והוא מציע שיפור משמעותי בהנדסת תוכנה, כך שחוויית הפיתוח איתו טובה בהרבה. המודל הזה משפר את היכולות שלכם בתהליכי העבודה היומיומיים, במשימות מורכבות, במילוי הוראות ובקריאה לפונקציות.

במאמר הזה נסביר מה חדש ב-‎3.7 Flash, איך הוא משתלב במשפחת מודלי Gemini, איך עוברים ל-‎3.7 Flash ואיך מתחילים להשתמש בו.

איפה הוא משתלב במשפחת Gemini?

‫Gemini 3.7 Flash הוא המודל העיקרי במשפחת Gemini 3, שמגשר בין מודלים של Pro עם יכולות חשיבה רציונלית עמוקות לבין מודלים של Gemini Flash-Lite עם תפוקה גבוהה, תוך שמירה על יעילות גבוהה של טוקנים ועיבוד רב-שלבי של נתונים מרובי-אופנים.

מפרטים והשוואות בין מודלים

בטבלה הבאה מוצגת השוואה בין חלק מהמפרטים של ‎3.7 Flash,‏ ‎3.6 Flash ו-‎3.1 Pro:

בדף של מודל ‎3.7 Flash מפורטת הרשימה המלאה של היכולות, הכלים ואפשרויות השימוש הנתמכים.

מה חדש ב-Gemini 3.7 Flash?

בטבלה הבאה מוצגת השוואה בין Gemini 3.7 Flash לבין Gemini 3.6 Flash לפי נקודות השוואה סטנדרטיות להערכת מפתחים:

מדריך למתחילים

לפני שמתחילים, צריך לבצע אימות ב-Agent Platform באמצעות Application Default Credentials ‏ (ADC) או מפתח API. מידע נוסף זמין במאמר תחילת העבודה עם Gemini Enterprise Agent Platform.

בבלוקי הקוד הבאים, מחליפים את PROJECT_ID במזהה הפרויקט.

התקנה

חשוב לוודא שאתם משתמשים בגרסה העדכנית ביותר של ה-SDK של google-genai:

pip install --upgrade google-genai

בקשה בסיסית

from google import genai

client = genai.Client(enterprise=True, project="PROJECT_ID", location="global")

response = client.models.generate_content(
  model="gemini-3.7-flash",
  contents="How does AI work?",
)
print(response.text)

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/publishers/google/models/gemini-3.7-flash:generateContent \
-d '{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": { "text": "Why is the sky blue?" },
  },
}'

כללי API מחייבים ומוסכמות התנהגותיות

‫Gemini 3.7 Flash אוכף באופן קפדני את המוסכמות הבאות של ממשק ה-API של משפחת Gemini 3:

• פרמטרים של דגימה שהוצאו משימוש (temperature, ‏ top_k, ‏ top_p): המערכת מתעלמת מהפרמטרים האלה בקצה העורפי. במקום זאת, אפשר לשלוט בדטרמיניזם באמצעות thinking_level (LOW, ‏MEDIUM, ‏HIGH) ו-response_schema או json_schema.
• פרמטרים לא נתמכים (frequency_penalty, ‏ presence_penalty,‏ candidate_count): העברת frequency_penalty, ‏ presence_penalty או candidate_count תגרום לשגיאת API פעילה. מסירים אותם מקוד הלקוח מדור קודם.

• כללים מחמירים לקריאה להפעלת פונקציות: תור של FunctionResponse חייב להתאים באופן מדויק ל-id, ל-name ולמספר ההרצות של ה-FunctionCall הקודם.

  • נכסים מולטי-מודאליים: תמיד צריך למקם נכסים מולטי-מודאליים בתוך מטען הייעודי (payload) של התגובה.
  • עיצוב טקסט והוספת טקסט לפני הכלי: כדי לעצב הוראות מוטבעות, משתמשים בתגית \n\n. אם נתקלתם בשגיאות Malformed_Function_Call שקשורות לטקסט שלפני הקריאה לכלי, נקו את ההערות שלפני הקריאות לכלים.

  • כדי להעביר הערות עבודה או עדכוני סטטוס לפני בקשה להפעלת פונקציה, צריך להוסיף אותם לקריאה ייעודית לפונקציה update() במקום להפיק XML או טקסט גולמי:

    {
      "name": "update",
      "description": "Update working notes before tool execution",
      "parameters": {
        "type": "OBJECT",
        "properties": {
          "previous_step": {"type": "STRING"},
          "plan": {"type": "STRING"},
          "next_step": {"type": "STRING"}
        },
        "required": ["previous_step", "plan", "next_step"]
      }
    }
    

• אימות רצף הצ'אט:

  • מטען ייעודי (payload) של היסטוריה לא יכול להסתיים בתור של תפקיד model.
  • תשובות מודל מאוכלסות מראש לא נתמכות וצריך להסיר אותן כשמשדרגים.
  • תורות ריקים בהיסטוריית השיחות נמחקים באופן אוטומטי או גורמים לשגיאות אימות.

מעבר מ-‎3.5 Flash או מ-‎3.6 Flash ל-‎3.7 Flash

כדי לעבור לגרסה ‎3.7 Flash מגרסה ‎3.5 Flash או ‎3.6 Flash, פועלים לפי השלבים הבאים:

1. עדכון מזהה המודל: משנים את מחרוזת המודל בקריאות ל-API ל-gemini-3.7-flash.
2. מחליפים את פרמטר התקציב של הנימוק: מחליפים את ההגדרות של מספר שלם thinking_budget במחרוזת enum thinking_level שמוגדרת לאחד מהערכים הבאים:
   • ‫HIGH: מומלץ לבדיקת איכות ויזואלית צפופה, זיהוי תנועה בשבריר שנייה (ספורט, עריכה) או חשיבה רציונלית לאורך כמה שלבים בסרטונים באורך של יותר מ-60 דקות.
   • ‫MEDIUM: רמת ההעמקה שמוגדרת כברירת מחדל. הרמה הזו מספקת איזון אופטימלי לשאלות ותשובות כלליות לגבי סרטונים, סיכום הרצאות ואחזור קליפים.
   • ‫LOW: מומלץ למשימות כמו חיפושים מהירים שמתמקדים בתמליל או חילוץ בסיסי של מטא-נתונים.
3. הסרת פרמטרים שהוצאו משימוש ולא נתמכים:
   • הסרה של temperature, top_p ו-top_k.
   • הסרה של candidate_count,‏ frequency_penalty ו-presence_penalty.
   • מסירים מהיסטוריית השיחות את כל תשובות המודל המאוישות מראש.

רשימת משימות מסכמת למפתחים

מקורות מידע נוספים

• דף המודל Gemini 3.7 Flash
• תיקיית Notebook למתחילים