面向开发者的 Gemini 3.7 Flash 指南

Gemini 3.7 Flash 是我们为开发者打造的智能日常主力模型,在软件工程方面实现了进步,使用体验明显更好。此模型可为您的日常工作流程带来更出色的智能,以处理复杂任务、执行指令和调用工具。

本文档介绍了 3.7 Flash 的新功能、它在 Gemini 模型系列中的定位、如何迁移到 3.7 Flash,并提供了使用 3.7 Flash 的快速入门指南。

它在 Gemini 系列中的定位是什么?

Gemini 3.7 Flash 是 Gemini 3 系列中的主要智能体主力模型,它弥合了深度推理 Pro 模型与高吞吐量 Gemini Flash-Lite 模型之间的差距,同时提供高 token 效率和多步多模态处理能力。

模型规范和比较

下表比较了 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.1 Pro 的部分规范:

Gemini 3.7 Flash Gemini 3.6 Flash Gemini 3.1 Pro
模型 ID gemini-3.7-flash gemini-3.6-flash gemini-3.1-pro-preview
发布阶段 GA GA 预览版
输入类型 文本、图片、音频、视频 文本、图片、音频、视频 文本、图片、音频、视频
输出类型 文本 文本 文本
上下文窗口 1,048,576 1,048,576 1,048,576
输出 token 长度上限 65,536 65,536 65,536
受支持的区域 全球、 多区域 全球、 多区域 全球
支持的思考等级 LOW、MEDIUM、HIGH
(默认值:MEDIUM)
MINIMAL、LOW、MEDIUM、HIGH
(默认值:MEDIUM)
LOW、MEDIUM、HIGH
(默认值:HIGH)
核心定位与侧重点 Agentic Workflows、编码、交互式视频理解 通用 Agentic Workflows、多步编排 深度推理、高复杂性任务

如需查看支持的功能、工具和使用选项的完整列表,请参阅 3.7 Flash 模型 页面。

Gemini 3.7 Flash 的新功能

下表比较了 Gemini 3.7 Flash 和 3.6 Flash 之间的标准开发者评估基准:

评估基准 3.7 Flash 3.6 Flash
Terminal-bench 2.1 85.1% 73.0%
DeepSWE 63.7% 49.0%
Humanity's Last Exam (HLE) 45.7% 37.4%
LMArena WebDev 1592 1532

快速入门

在开始之前,您必须使用应用默认凭据 (ADC) 或 API 密钥向 Agent Platform 进行身份验证。如需了解详情,请参阅 Gemini Enterprise Agent Platform 使用入门。

在以下代码块中,将 PROJECT_ID 替换为您的项目 ID。

安装

确保您使用的是最新的 google-genai SDK:

pip install --upgrade google-genai

基本请求

Python

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)

REST

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?" },
  },
}'

强制性 API 规则和行为惯例

Gemini 3.7 Flash 严格执行以下标准 Gemini 3 系列 API 惯例:

  • 已废弃的抽样参数(temperature、top_k、top_p) :后端会忽略这些参数。您可以改用 thinking_level(LOW、MEDIUM、HIGH)和 response_schema 或 json_schema 来控制确定性。
  • 不受支持的参数(frequency_penalty、presence_penalty、candidate_count) :传递 frequency_penalty、presence_penalty 或 candidate_count 会抛出活跃的 API 错误。请从旧版客户端代码中移除这些参数。
  • 严格的函数调用规则:FunctionResponse 轮次必须与前面的 FunctionCall 的 id、name 和执行计数完全 匹配。

    • 多模态素材资源:始终将多模态素材资源放在 响应载荷内。
    • 格式设置和工具前文本:使用 \n\n设置内嵌指令的格式。如果您遇到与工具前文本相关的 Malformed_Function_Call 错误,请清理工具调用之前的开头注释。
    • 如需在工具调用之前传递中间工作备注或状态更新,请将其封装在专用的 update() 函数调用中,而不是发出原始 XML 或文本:

      {
        "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"]
        }
      }
      
  • 聊天序列验证:

    • 历史记录载荷不能以“model”角色轮次结尾。
    • 预填模型轮次不受支持,必须在升级时移除。
    • 对话记录中的空轮次会自动丢弃,或产生验证错误。

从 3.5 Flash 或 3.6 Flash 迁移到 3.7 Flash

如需从 3.5 Flash 或 3.6 Flash 迁移到 3.7 Flash,请执行以下步骤:

  1. 更新模型 ID:将 API 调用中的模型字符串更改为 gemini-3.7-flash。
  2. 替换推理预算参数:将整数 thinking_budget配置替换为字符串枚举thinking_level,并将其 设置为以下某个值:
    • HIGH:建议用于密集视觉质量保证、瞬间运动检测(体育、编辑)或跨 60 分钟以上视频的多步推理。
    • MEDIUM:默认思考等级。此等级为一般视频问答、讲座摘要和剪辑检索提供了最佳平衡。
    • LOW:建议用于快速以文字记录为中心的搜索或基本元数据提取等任务。
  3. 剥离已废弃和不受支持的参数:
    • 移除 temperature、top_p 和 top_k。
    • 移除 candidate_count、frequency_penalty 和 presence_penalty。
    • 从对话记录中移除所有预填模型轮次。

面向开发者的摘要核对清单

其他资源