Was neu ist: Gemini 3.7 Flash, allgemein verfügbar seit 13. August 2026, drei Wochen nach Gemini 3.6 Flash. Google nennt es „unser bislang intelligentestes Arbeitspferd-Modell für Coding und Agenten“, mit echten Fortschritten bei Coding- und Agenten-Benchmarks.
Der Preisnachlass ist befristet. Der Einführungspreis von 0,75 $ pro Million Input-Token / 3,75 $ pro Million Output-Token — die Hälfte des Startpreises von 3.6 Flash — gilt nur bis zum 31. Dezember 2026. Ab dem 1. Januar 2027 werden daraus 1,50 $ / 7,50 $, also eine Verdopplung.
Wo es heute läuft: Gemini Spark (Google-AI-Pro/Ultra-Abonnentinnen und -Abonnenten), die Gemini-API über AI Studio, Google Antigravity, Android Studio, Gemini Enterprise und GitHub Copilot vom ersten Tag an. Es hat außerdem 3.6 Flash als Standard in der Verbraucher-Gemini-App abgelöst.
Wo es (noch) nicht läuft: Googles eigenes Material erwähnt Gemini Notebook nirgendwo. Wem wichtig ist, welches Modell hinter den kostenlosen Notebook-Chats steckt: Das hat sich bislang nicht bestätigt geändert.
Die Zahlen, mit denen Google vorangeht
Aus Googles eigener Modellankündigung, die wichtigsten Benchmark-Zugewinne gegenüber 3.6 Flash:
Benchmark 3.6 Flash 3.7 Flash
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FrontierCode 1.1 Main 34.4% 43.6%
DeepSWE v1.1 49.0% 65.3%
WebDev Arena (Elo) 1538 1588
GDP.pdf (knowledge work) 22.0% 34.0%
AutomationBench 17.0% 30.4%
GDP.pdf is a document-comprehension benchmark across
finance, law and bioscience material. Google's own
figures also put 3.7 Flash ahead of Claude Sonnet 5
(28.0%) and GPT-5.6 Terra (24.7%) on the same test —
Google's benchmark, not independently reproduced.Das GDP.pdf-Ergebnis lohnt einen Moment Aufmerksamkeit, denn es ist das für die Leserschaft dieser Seite relevanteste, obwohl hier nichts dieses Modell direkt nutzt: Es testet, wie akkurat dichte Fachdokumente gelesen werden, und Googles behauptete 34 % schlagen auf demselben Benchmark sowohl Claude Sonnet 5 als auch GPT-5.6 Terra. Das ist eine Zahl des Anbieters selbst, keine neutrale — außerhalb von Google hat bislang niemand sie reproduziert.
Das Modellblatt nennt ein Eingabekontextfenster von einer Million Token mit bis zu 64.000 Ausgabe-Token, einen Wissensstand von März 2026 sowie Text-, Bild-, Audio- und Video-Eingabe (nur Text-Ausgabe). Unabhängige Geschwindigkeitsmessungen von Artificial Analysis ergaben rund 340 Token pro Sekunde, womit es das schnellste Modell ist, das sie derzeit messen.
Der Preisnachlass — und der Teil davon, der ausläuft
Googles Einführungspreis ist real: 0,75 $ pro Million Input-Token und 3,75 $ pro Million Output-Token, die Hälfte dessen, womit 3.6 Flash startete. Er hat außerdem ein Ablaufdatum, über das deutlich weniger berichtet wurde als über den Nachlass selbst. Ab dem 1. Januar 2027 werden daraus 1,50 $ und 7,50 $ — zurück auf ungefähr dem Niveau, mit dem 3.6 Flash startete. Wer auf dieser API langfristig etwas aufbaut, sollte mit dem Januarpreis kalkulieren, nicht mit dem Startpreis.
Es gibt noch einen zweiten Haken jenseits des Listenpreises. Der unabhängige Prüfer eesel AI testete das Modell für Support- und Automatisierungsaufgaben und fand heraus, dass 3.7 Flash die Reasoning-Stufe „minimal“ gestrichen hat, die 3.6 Flash für günstige, hochvolumige Klassifizierungsaufgaben brauchbar machte — die neue Untergrenze ist „low“, was standardmäßig mehr nachdenkt. Denk-Token werden zudem zum Output-Satz abgerechnet, obwohl die API nur eine Zusammenfassung davon zurückgibt; eesels eigenes Beispiel zeigte 297 Denk-Token gegenüber 171 zurückgegebenen Output-Token bei einer Aufgabe. Ihre Schätzung: schwererer Reasoning-Overhead fügt pro Aufgabe rund 40 % mehr abgerechnete Token hinzu im Vergleich zu 3.6 Flash — das frisst einen erheblichen Teil des prominenten Preisnachlasses genau bei den Aufgaben auf, für die Flash bisher die günstige Option war. Ihr Fazit: „Wer sich ursprünglich für Flash entschieden hat, weil es die günstige Stufe war, für den ist 3.7 nicht der Upgrade-Pfad.“
Wo es tatsächlich verfügbar ist
Bestätigte Verfügbarkeit zum Start: Gemini Spark, der agentische Assistent in der Gemini-App, für Google-AI-Pro- und -Ultra-Abonnentinnen und -Abonnenten in mehr als 160 Ländern; die Gemini-API über AI Studio; Google Antigravity; Android Studio; die Gemini Enterprise Agent Platform und die Gemini-Enterprise-App; und GitHub Copilot, live ab demselben Tag in VS Code, Visual Studio, der Copilot-CLI, JetBrains, Xcode und Eclipse für die Stufen Pro, Pro+, Max, Business und Enterprise (Business- und Enterprise-Admins müssen es aktivieren). In der Verbraucher-Gemini-App selbst hat 3.7 Flash 3.6 Flash noch am selben Nachmittag als Standard in der Modellauswahl auf Android, iOS, Web und macOS abgelöst.
Sundar Pichais eigene Einordnung, veröffentlicht am Tag des Starts: „Unsere Flash-Modelle sind Arbeitspferde, die Leistung zu einem guten Preis bieten. Deshalb bringen wir Updates schnell zu den Entwicklerinnen und Entwicklern. Und jetzt, nur 3 Wochen nach dem Start von 3.6 Flash, zeigt 3.7 Flash deutliche Fortschritte, unter anderem bei Coding und agentischer Arbeit.“
Was nicht bestätigt ist: Gemini Notebook
Das lohnt sich klar auszusprechen, statt Kontinuität einfach anzunehmen, denn es ist die Frage, die unsere Leserschaft tatsächlich hat. Nichts in Googles Ankündigung, im Modellblatt oder in den beiden ausführlichen Artikeln zu diesem Start erwähnt Gemini Notebook. Der bestätigte Verbraucher-Fußabdruck ist Gemini Spark und die Modellauswahl der allgemeinen Gemini-App — eine andere Oberfläche als Gemini Notebook, das ein eigenes Modell im Hintergrund und einen eigenen Release-Rhythmus hat. Wem wichtig wäre, ob ein schnelleres, günstigeres Flash-Modell die kostenlosen Notebook-Chats oder Audioübersichten erreicht: Das ist bislang nicht passiert, und Google hat nicht gesagt, wann oder ob es passieren wird.
Warum das günstige Modell schnell ausgeliefert wird, während das Flaggschiff stockt
Die drei Wochen zwischen 3.6 und 3.7 Flash stehen nicht für sich allein. Gemini 3.5 Pro — das Flaggschiff, das Google auf der I/O am 19. Mai 2026 „für nächsten Monat“ versprach — steckt inzwischen im vierten Monat in Folge in Verzug, und beim jüngsten Earnings Call von Google soll Pichai direkten Fragen zur Veröffentlichung ausgewichen sein.
Diese Verzögerung fällt zeitlich mit einem echten Führungswechsel bei DeepMind zusammen. Am 5. August 2026 trat Demis Hassabis als CEO von DeepMind zurück, um Chefwissenschaftler von Alphabet und Vorsitzender von DeepMind zu werden, mit der Begründung, mehr Zeit für Isomorphic Labs, sein Unternehmen zur Medikamentenentwicklung, zu haben; Koray Kavukcuoglu übernahm als SVP das Tagesgeschäft. Mehrere hochrangige Persönlichkeiten, darunter der langjährige Google-Ingenieur Jeff Dean, wechselten im selben Zeitraum ebenfalls die Rolle oder verließen das Unternehmen, und ein All-Hands am Folgetag machte deutlich, dass einige Teams von DeepMind ins Google-Kerngeschäft wechseln. Die Alphabet-Aktie fiel an dem Tag, an dem die Änderungen bekannt wurden, um rund 4 %.
Nichts davon ist als Ursache für die Verzögerung von Pro bestätigt — Google hat das nicht direkt gesagt. Aber das Muster ist konsistent: Das Modell, das Google schnell und günstig ausliefern kann, wird weiter schnell und günstig ausgeliefert, während das Modell, das das beste der Welt sein muss, immer weiter verrutscht — in denselben Monaten, in denen die eigene Forschungsorganisation umgebaut wird.
Häufige Fragen
Ist Gemini 3.7 Flash tatsächlich günstiger als 3.6 Flash?
Ja, aber nur bis zum 31. Dezember 2026. Der Einführungspreis liegt bei 0,75 $/3,75 $ pro Million Input-/Output-Token, der Hälfte des Startpreises von 3.6 Flash. Ab dem 1. Januar 2027 steigt er auf 1,50 $/7,50 $ — fast zurück auf das Niveau, mit dem 3.6 Flash startete, kein dauerhafter Nachlass.
Läuft Gemini Notebook mit Gemini 3.7 Flash?
Nicht bestätigt. Googles Startmaterial nennt Gemini Spark, die Gemini-API, Antigravity, Android Studio, Gemini Enterprise und GitHub Copilot als Einsatzorte. Gemini Notebook wird in der Ankündigung nirgendwo erwähnt.
Ist Gemini 3.7 Flash besser als Claude oder GPT beim Coding?
Nach Googles eigenen Benchmarks ja, mit einem echten Vorsprung bei FrontierCode und DeepSWE. Das sind Googles eigene Zahlen, nicht unabhängig reproduziert, und mindestens ein unabhängiger Prüfer (eesel AI) fand, dass GPT-5.6 Terra bei langwierigen agentischen Coding-Aufgaben speziell die Nase vorn behält, sobald man den schwereren Reasoning-Token-Overhead von 3.7 Flash einrechnet.
Warum kam Gemini 3.7 Flash so kurz nach 3.6 Flash?
Google nennt das einen beschleunigten Update-Rhythmus für die Flash-Reihe. Es passiert außerdem, während Gemini 3.5 Pro, das für Mitte 2026 versprochene Flaggschiff-Modell, inzwischen im vierten Monat über dieses Versprechen hinaus verzögert ist, während gleichzeitig die Führung bei DeepMind umgebaut wird — Google hat beides nicht direkt miteinander verknüpft.
Ist 3.7 Flash noch die günstige Option für hochvolumige Aufgaben?
Weniger eindeutig als bei 3.6 Flash. Die Reasoning-Stufe „minimal“, die 3.6 Flash für günstige, klassifizierungsartige Arbeit brauchbar machte, wurde gestrichen, und Denk-Token werden zum Output-Satz abgerechnet. Eine unabhängige Prüfung schätzte deshalb rund 40 % mehr abgerechnete Token pro Aufgabe, was genau bei diesem Einsatzzweck den prominenten Preisnachlass auffrisst.