Gemini 3.7 Flash 是開發人員的智慧日常主力模型,在軟體工程方面更進一步,建構體驗明顯更佳。這款模型可為複雜工作、遵循指令和呼叫工具等日常工作流程,帶來更優異的智慧功能。
本文將說明 3.7 Flash 的新功能、在 Gemini 模型系列中的定位、如何遷移至 3.7 Flash,以及 3.7 Flash 的快速入門指南。
在 Gemini 系列中扮演什麼角色?
Gemini 3.7 Flash 是 Gemini 3 系列的主要代理主力模型,可彌合深層推理 Pro 模型和高輸送量 Gemini Flash-Lite 模型之間的差距,同時提供高權杖效率和多步驟多模態處理。
型號規格和比較
下表比較 3.7 Flash、3.6 Flash 和 3.1 Pro 的部分規格:
| 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 |
| 發布階段 | 正式發布版 | 正式發布版 | 預覽 |
| 輸入類型 | 文字、圖片、音訊、影片 | 文字、圖片、音訊、影片 | 文字、圖片、音訊、影片 |
| 輸出類型 | 文字 | 文字 | 文字 |
| 脈絡窗口 | 1,048,576 | 1,048,576 | 1,048,576 |
| 輸出詞元長度上限 | 65,536 | 65,536 | 65,536 |
| 支援的地區 | 全球、多區域 | 全球、多區域 | 全球 |
| 支援的思考程度 |
LOW、MEDIUM、HIGH(預設: MEDIUM)
|
MINIMAL、LOW、MEDIUM、HIGH(預設: MEDIUM)
|
LOW、MEDIUM、HIGH(預設: HIGH)
|
| 主要焦點 | Agentic Workflows、程式設計、互動式影片解讀 | Agentic Workflows、多步驟自動調度管理 | 深入推論、高複雜度任務 |
如需支援的功能、工具和用量選項完整清單,請參閱 3.7 Flash 模型頁面。
Gemini 3.7 Flash 有哪些新功能?
下表比較 Gemini 3.7 Flash 和 3.6 Flash 的標準開發人員評估基準:
| 評估基準 | 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 |
快速入門導覽課程
開始之前,您必須使用應用程式預設憑證 (ADC) 或 API 金鑰,向 Agent Platform 進行驗證。詳情請參閱「開始使用 Gemini Enterprise Agent Platform」。
在下列程式碼區塊中,將 PROJECT_ID 替換為您的專案 ID。
安裝
確認您使用的是最新版 google-genai SDK:
pip install --upgrade google-genai
基本要求
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?" },
},
}'
強制執行的 API 規則和行為慣例
Gemini 3.7 Flash 會嚴格執行下列標準 Gemini 3 系列 API 慣例:
- 已淘汰的取樣參數 (
temperature、top_k、top_p):後端會忽略這些參數。不過,您可以使用thinking_level(LOW、MEDIUM、HIGH) 和response_schema或json_schema控制決定性。 - 不支援的參數 (
frequency_penalty、presence_penalty、candidate_count):傳遞frequency_penalty、presence_penalty或candidate_count會擲回有效的 API 錯誤。從舊版用戶端程式碼中移除。 嚴格的函式呼叫規則:
FunctionResponse輪次必須嚴格符合前一個FunctionCall的id、name和執行次數。- 多模態素材資源:一律將多模態素材資源放在回應酬載中。
- 格式和工具前文字:使用
\n\n設定內嵌指示的格式。如果遇到與工具前文字相關的Malformed_Function_Call錯誤,請在呼叫工具前清除前置註解。 如要在呼叫工具前傳遞中間工作附註或狀態更新,請將這些內容包裝在專屬的
update()函式呼叫中,而非發出原始 XML 或文字:{ "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"] } }
驗證對話順序:
- 歷史記錄酬載不得以「
model」角色對話結尾。 - 系統不支援預填模型輪次,升級時必須移除。
- 對話記錄中的空白回合會自動捨棄,或產生驗證錯誤。
- 歷史記錄酬載不得以「
從 3.5 Flash 或 3.6 Flash 遷移至 3.7 Flash
如要從 3.5 Flash 或 3.6 Flash 遷移至 3.7 Flash,請按照下列步驟操作:
- 更新模型 ID:將 API 呼叫中的模型字串變更為
gemini-3.7-flash。 - 替換推論預算參數:將整數
thinking_budget設定替換為字串列舉thinking_level,並設為下列其中一個值:HIGH:建議用於密集視覺 QA、偵測幾秒內的動作 (運動、編輯),或對 60 分鐘以上的影片進行多步驟推論。MEDIUM:預設思考程度。這個等級最適合一般影片問答、講座摘要和片段擷取。LOW:建議用於快速搜尋轉錄稿或擷取基本中繼資料等工作。
- 移除已淘汰和不支援的參數:
- 移除
temperature、top_p和top_k。 - 移除
candidate_count、frequency_penalty和presence_penalty。 - 從對話記錄中移除所有預填模型輪次。
- 移除