> ## Content Index > Fetch the complete content index at: https://joho-todai.com/llms.txt > Use this file to discover other available public pages before exploring further. # Gemini 3.5 Flash登場、廉価版が旗艦モデルを超えた日 - URL: https://joho-todai.com/gemini-3-5-flash-budget-version-surpasses-flagship/ - Published: 2026-05-19T21:48:45.000Z - Updated: 2026-08-20T14:54:07.000Z - Author: 岬 徹 - Tags: Gemini 3.5 Flash, GoogleIO 2026, 生成AI, AIモデル Google I/O 2026で「最速かつ最強のコーディングモデル」が現れた。驚くのはその立ち位置だ。Flash、つまり従来は「速いが性能は二番手」と割り切るモデルが、自社の最上位クラスを追い抜いた。 --- ## Flash が Pro を超えた Googleが2026年5月19日に発表した**Gemini 3.5 Flash**は、同社の最新フラッグシップ、Gemini 3.1 Proを複数のベンチマークで上回った。 コーディング評価の**Terminal-Bench 2.1**では76.2%対70.3%、AIエージェント系タスクの実力を測るMCP Atlas（Model Context Protocolを使ったタスク達成率を測る評価）では83.6%対78.2%。経済的な価値を算出するGDPval-AAでも1,656対1,314と、約340点の差をつけた。 > 3.5 Flash is our strongest agentic and coding model yet, outperforming Gemini 3.1 Pro on challenging coding and agentic benchmarks. > > （3.5 Flashは、コーディングとエージェント向けの最強モデルだ。コーディングとエージェント向けベンチマークでGemini 3.1 Proを超えた）Googleの公式発表より 同時に、**出力トークン速度**は他のフロンティアモデル比で約4倍。Artificial Analysisの独立計測では約284トークン/秒を記録した。 出力速度の比較（トークン/秒） | | | | ※ Artificial Analysis計測値（2026年5月）。Gemini 3.5 Flashは284 tokens/s。他3モデルはスクリーンショット掲載の公開グラフより読み取り。 ベンチマーク比較：Gemini 3.5 Flash vs 主要モデル | | 3.5 Flash | 3 Flash | 3.1 Pro | Sonnet4.6 | Opus4.7 | GPT-5.5 | | -------------------- | --------- | ------- | ------- | --------- | ------- | ------- | | コーディング・エージェント | | | | | | | | Terminal-Bench 2.1 | 76.2% | 58.0% | 70.3% | — | 66.1% | 78.2% | | SWE-Bench Pro | 55.1% | 49.6% | 54.2% | — | 64.3% | 58.6% | | MCP Atlas | 83.6% | 62.0% | 78.2% | 69.5% | 79.1% | 75.3% | | OSWorld-Verified | 78.4% | 65.1% | 76.2% | 72.5% | 78.0% | 78.7% | | Finance Agent v2 | 57.9% | 42.6% | 43.0% | 51.0% | 51.5% | 51.8% | | GDPval-AA (Elo) | 1,656 | 1,204 | 1,314 | 1,676 | 1,753 | 1,769 | | マルチモーダル・推論 | | | | | | | | CharXiv Reasoning | 84.2% | 80.3% | 83.3% | 72.4% | 82.1% | 84.1% | | MMMU-Pro | 83.6% | 81.2% | 80.5% | 74.5% | 75.2% | 81.2% | | Blueprint-Bench 2 | 33.6% | 0.0% | 26.5% | 6.7% | 24.5% | 36.2% | | 長文脈・汎用知識 | | | | | | | | MRCR v2 (128k) | 77.3% | 67.2% | 84.9% | 84.9% | 59.3% | 94.8% | | MRCR v2 (1M) | 26.6% | 22.1% | 26.3% | — | — | — | | Humanity's Last Exam | 40.2% | 33.7% | 44.4% | 33.2% | 46.9% | 41.4% | | ARC-AGI-2 | 72.1% | 33.6% | 77.1% | 58.3% | 75.8% | 84.6% | ただし、弱点もはっきりしている。純粋な知識量を問う「Humanity's Last Exam」や長文脈での情報抽出では、3.1 Proに軍配が上がる。Googleは長時間・長文脈の推論タスクよりも、複数ステップを自律で実行するエージェント的な仕事に3.5 Flashを最適化したと説明している。 --- ## 「安くて速い」は誰にとっての話か Googleは「同等の競合モデルより半額以下のコストで」と繰り返し強調した。競合他社の旗艦モデル、たとえばClaude Sonnet 4.6（入力3ドル/100万トークン、出力15ドル/100万トークン）との比較では、確かに**半額以下**だ。 ところが旧来の「Flash = 安いモデル」というイメージとは話が噛み合わない。 Gemini 3.5 Flashの価格は入力1.50ドル/100万トークン、出力9.00ドル/100万トークン。一つ前のGemini 3 Flashは入力0.50ドル/出力3.00ドルだったから、**入力・出力ともに3倍**の値上がりになる。 > should've called it Gemini 3.5 Pro-Lite. "3.5 Flash" implies the same price or a small bump. 3x the price is not a small bump. > > （「Gemini 3.5 Pro-Lite」と呼ぶべきだった。"Flash"という名前は同じ価格か小幅な値上がりを示唆する。3倍は小幅とは言えない）開発者コミュニティからの声より 「フロンティアモデルより安い」と「前世代のFlashより高い」は、どちらも事実だ。どちらを基準にするかで、評価は正反対になる。大規模なエージェント処理を組む開発者には魅力的な選択肢になり得る。一方、コスト最優先で旧Flashを使っていたユーザーには、想定外の価格帯に映るかもしれない。 --- ## キャッシュ割引と実際のコスト感 Googleは**90%のキャッシュ割引**を提供している。同じシステムプロンプトを何度も送り続けるエージェント処理では、2回目以降のコストが大幅に下がる計算だ。入力コストの実効値は0.15ドル/100万トークンとなり、長期の反復処理でこそ割引の恩恵が大きくなる。 つまりコスト比較は「1回あたりの呼び出し料金」より「ワークロード全体での総コスト」で見るべきで、短い一問一答より**複数ステップの反復処理**を前提とした設計だとわかる。 --- ## 今日から使えるモデル 即日一般公開されたのは珍しい。フロンティアクラスのモデルがプレビュー期間なしで本番投入可能な状態で提供されることは少ない。 Gemini 3.5 Flashは今日から以下の場所で動いている。 - Geminiアプリ（Web・Android・iOS）のデフォルトモデル - Google検索のAI Modeで全世界向けに展開 - Gemini API（Google AI Studio・Android Studio） - Google Antigravity、Vertex AI、Gemini Enterprise Agent Platform 3.5 Proは現在社内テスト中で、来月のリリースを予定している。 --- ## Flashという名前が塗り替えられた コーディングとエージェントに絞れば、3.5 FlashはGeminiシリーズの実質的なトップに立った。AIモデルにおける「フラッグシップ」の意味を問い直す製品だと思う。 次はGemini 3.5 Proが来月登場する。Proが3.5 Flashをどこまで引き離すか、あるいは思ったほど差がつかないか。そこが今後の焦点になる。 --- 参照元： ### 関連記事 - [Anthropicが「Mythos級」AIを一般公開。Claude Fable 5の設計思想](https://joho-todai.com/anthropic-releases-mythos-class-claude-fable-5/) - [生成AIへの「依存」、責任はどこにあるのか](https://joho-todai.com/ai-dependency-responsibility-debate/) - [AIで書いた文章を黙っているのは、道徳的に問題か](https://joho-todai.com/ai-written-text-moral-ethics-problem/) - [AIが報道の言葉を均質にしている](https://joho-todai.com/ai-homogenizing-news-language/) - [Anthropicが初の黒字へ、Q2売上が1四半期で2倍超](https://joho-todai.com/anthropic-first-profit-q2-revenue-doubles/) - [セレブがAIから「自分」を守る新手法](https://joho-todai.com/celebrities-protect-identity-ai-new-methods/) - [LinkedIn求人スパムが古英語表示に プロフィール設定を使った対策](https://joho-todai.com/linkedin-job-spam-old-english-profile-fix/) - [AIにラジオ局を任せたら、4局そろって迷走した](https://joho-todai.com/ai-radio-stations-complete-failure/) - [arXiv、低品質なAI生成投稿の違反者に1年間の投稿停止措置](https://joho-todai.com/arxiv-bans-ai-slop-submitters-one-year/) - [マイクロソフト、Claude Code大量解約へ](https://joho-todai.com/microsoft-claude-code-mass-cancellation/)