Head-to-Head Model Comparison

Gemini 3.5 Flash vs Gemini Deep Research

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Gemini 3.5 Flash vs Gemini Deep Research: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد Gemini 3.5 Flash من Google وGemini Deep Research من Google من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Gemini 3.5 Flash نافذة سياق بحجم 1.05M رمز بسعر $0.75/$3.75 لكل مليون رمز، بينما يوفر Gemini Deep Research سياقًا بحجم 1.05M رمز بسعر $10.00/$40.00 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Google

Gemini 3.5 Flash

نموذج رائد متقدم

نموذج Gemini 3.5 Flash من Google مصمم خصيصاً لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1.0M وسرعة 190 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 82/100 (بتكلفة $0.75/$3.75 لكل مليون رمز).

Intelligence Index82 / 100
Input Token:

$0.75 / 1M

Output Token:

$3.75 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

70.2%

Google

Gemini Deep Research

نموذج وكيل مستقل وأدوات

نموذج Gemini Deep Research من Google مصمم خصيصاً لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1.0M وسرعة 60 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 91/100 (بتكلفة $10/$40 لكل مليون رمز).

Intelligence Index91 / 100
Input Token:

$10.00 / 1M

Output Token:

$40.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

أهم الفروقات في لمحة

  • Gemini 3.5 Flash is 11.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 3.5 Flash is faster at 190 tok/s vs 60 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemini 3.5 FlashGemini Deep Research
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8291
Provider
GoogleGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$0.75 / 1M$10.00 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$3.75 / 1M$40.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.66 / 1M$7.75 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,573 A4 pages of text1.05M tokens~1,573 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
66K66K
Throughput Speed
Tokens generated per second
190 tok/s60 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
70.2%N/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
81%85%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.19 / 1M$2.50 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Gemini 3.5 Flash
11.5x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini 3.5 Flash
+217% faster generation
Context
Tied
1.05M tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Gemini 3.5 FlashGemini Deep Research
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

70.2%vsN/A
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

81%vs85%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

87.1%vs89.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1450ptsvs1495pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs17.5%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

190 tok/s vs60 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Gemini 3.5 Flash0.36s
Gemini Deep Research1.50s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini 3.5 Flash2.99s
Gemini Deep Research9.83s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Gemini 3.5 Flash Monthly API Bill
$4.78 / month
$0.75/1M in · $3.75/1M out
Gemini Deep Research Monthly API Bill
$54.75 / month
$10/1M in · $40/1M out
Gemini 3.5 Flash saves approximately $49.97 / month (91%) under this workload.11.5x Savings

Gemini 3.5 Flash · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 1.0M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 66K رمز (SWE-bench Verified 70.2% · GPQA Diamond 81%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 190 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 360 مللي ثانية
  • تسعير API تنافسي (بتكلفة $0.75/$3.75 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
  • نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Gemini Deep Research · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 1.0M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 66K رمز (GPQA Diamond 85% · MMLU-Pro 89.5%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 60 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 1500 مللي ثانية
  • تسعير API تنافسي (بتكلفة $10/$40 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
  • نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
  • في حالات الاستخدام الكثيف، يُنصح بتفعيل التخزين المؤقت (Prompt Caching) وBatch API لترشيد النفقات

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGemini 3.5 FlashGemini Deep Research
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.05$8.50
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
38K50K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
18K35K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemini 3.5 FlashGemini Deep Research
Official API Model ID (SDK)models/gemini-3-5-flashmodels/gemini-deep-research
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2026-052026-04
Knowledge CutoffJanuary 2026Real-time Google Search Integration
ArchitectureOptimized Search-Grade Multimodal MoEAgentic recursive research and synthesis engine
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokensStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.1875/1M with configurable TTLImplicit + Explicit Context Caching at $2.5/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context DistillationVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, vision, audio, videotext, vision
Output Modalitiestexttext

Gemini 3.5 Flash vs Gemini Deep Research: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini 3.5 Flash or Gemini Deep Research?

Gemini Deep Research is more intelligent. It scores 91 compared with 82 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 3.5 Flash is faster, generating 190 tokens per second compared with 60 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 3.5 Flash is cheaper at $0.66 per 1M tokens blended, compared with $7.75 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 3.5 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.36s compared with 1.50s.

الحكم النهائي

يتميز كل من Gemini 3.5 Flash (مثالي لـالاستدلال المؤسسي المتقدم وهندسة البرمجيات وتطبيقات الإنتاج واسعة النطاق وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGemini Deep Research (مثالي لـتشغيل الوكلاء المستقلين (Agents) واستدعاء الأدوات وأتمتة المهام متعددة المراحل وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Gemini Deep Research في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Gemini 3.5 Flash سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Gemini 3.5 Flash الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Gemini 3.5 Flash أم Gemini Deep Research؟+

يتصدر Gemini Deep Research في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Gemini 3.5 Flash وGemini Deep Research؟+

يبلغ سعر Gemini 3.5 Flash نحو $0.75 / $3.75 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر Gemini Deep Research نحو $10.00 / $40.00. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Gemini 3.5 Flash الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Gemini 3.5 Flash سياقًا بحجم 1.05M رمز مقابل 1.05M رمز لنموذج Gemini Deep Research، بينما يتفوق Gemini 3.5 Flash في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من Google وGoogle وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).