A Google apresentou, a 13 de agosto de 2026, o Gemini 3.7 Flash, o modelo mais inteligente de sempre da linha “Flash”, construído para tarefas de programação, automação de fluxos de trabalho e agentes autónomos, e disponível desde já a metade do preço do modelo anterior por milhão de tokens.
Chega apenas três semanas depois do Gemini 3.6 Flash, o que dá uma ideia do ritmo a que a Google está a atualizar a sua família de modelos de inteligência artificial. O Gemini 3.7 Flash foi anunciado por Tulsee Doshi, diretora sénior de gestão de produto na equipa Gemini, e traz melhorias substanciais em engenharia de software, trabalho de conhecimento e desenvolvimento web, mantendo o preço de entrada muito competitivo até ao final do ano.
Para quem acompanha a evolução da inteligência artificial aplicada à educação, este não é apenas mais um lançamento técnico. É um modelo mais barato, mais fiável e mais rápido a compreender documentos longos: três características que têm impacto direto no dia a dia de qualquer professor que já use ferramentas de IA para planificar aulas, corrigir trabalhos ou tratar de tarefas administrativas.
Porque é que isto interessa aos professores
Um modelo mais competente em programação e desenvolvimento
O Gemini 3.7 Flash mostra ganhos claros face ao 3.6 Flash em tarefas de programação, incluindo depuração de código e resolução de problemas. No teste FrontierCode 1.1 Main, a taxa de sucesso subiu de 34,4% para 43,6%; no DeepSWE v1.1, um teste de engenharia de software de longo alcance, subiu de 49,0% para 65,3%.
No desenvolvimento web, o modelo gera interfaces mais funcionais e aplicações completas com menos pedidos intermédios, mantendo uma boa fidelidade a referências visuais (uma captura de ecrã, uma imagem ou um sistema de design). No WebDev Arena, superou o modelo anterior com uma pontuação Elo de 1588 contra 1538.
Melhor compreensão de documentos e automação de tarefas
Para áreas com muita informação técnica, como finanças, direito ou ciências, o modelo apresenta um raciocínio mais preciso. No benchmark GDP.pdf, que avalia a capacidade de processar documentos complexos, o desempenho subiu de 22,0% para 34,0%. Este tipo de ganho é particularmente relevante para quem trabalha com documentação escolar extensa: relatórios de avaliação externa, referenciais curriculares ou estudos internacionais em PDF.
No AutomationBench, um teste que avalia a conclusão de tarefas reais de trabalho, o modelo também superou o antecessor (30,4% contra 17,0%), mostrando maior capacidade para completar fluxos de trabalho com várias etapas de forma autónoma, como organizar informação, preencher documentos ou seguir um procedimento definido do início ao fim.
Ver o modelo em ação
A Google partilhou várias demonstrações práticas das capacidades do Gemini 3.7 Flash, incluindo a geração de jogos jogáveis a partir de um simples texto e a transformação de documentos PDF estáticos em experiências web interativas com gráficos dinâmicos. O vídeo abaixo mostra um destes exemplos.
O assistente pessoal Gemini Spark e um preço mais acessível
O Gemini Spark, o agente pessoal da Google que funciona de forma contínua e age em nome do utilizador sob a sua direção, passa a usar o Gemini 3.7 Flash a partir de hoje. A atualização torna o Spark mais eficiente em trabalho de conhecimento, com melhor utilização das aplicações do Google Workspace, permitindo consolidar ficheiros, redigir emails e atualizar documentos de estado de forma mais precisa. Está disponível para assinantes do Google AI Pro e Ultra em mais de 160 países.
“3.7 Flash está disponível até ao final do ano a um preço introdutório de 0,75 USD por milhão de tokens de entrada e 3,75 USD por milhão de tokens de saída, metade do custo do modelo anterior.” (Google)
Este preço introdutório mantém-se até 31 de dezembro de 2026; a partir de 1 de janeiro de 2027 passará para 1,50 USD e 7,50 USD, respetivamente. Para escolas e projetos educativos com orçamento limitado, este é o momento mais vantajoso para experimentar aplicações construídas sobre este modelo.
Segurança reforçada e onde experimentar
A Google reforça que continua a melhorar a cobertura das suas salvaguardas de segurança de fronteira. O Gemini 3.7 Flash é lançado com proteções atualizadas contra utilização indevida em domínios químico, biológico, radiológico e nuclear (CBRN) e em ataques informáticos, mantendo ao mesmo tempo o acesso a utilizações benéficas.
Onde experimentar o Gemini 3.7 Flash
– Diretamente na conversa normal da aplicação Gemini, para quem já tem uma assinatura Google AI Pro ou Ultra: basta selecionar o modelo mais recente no seletor de modelos.
– Através do Gemini Spark, o agente pessoal também incluído nas assinaturas Google AI Pro ou Ultra.
– Para quem gosta de explorar ferramentas de programação, através do Google AI Studio, onde é possível testar o modelo diretamente.
– Para instituições, através da plataforma Gemini Enterprise.
Exemplos práticos de utilização para professores
Os ganhos técnicos anunciados pela Google traduzem-se em utilizações muito concretas no dia a dia de uma escola. Alguns exemplos:
Matemática: fichas de exercícios escalonadas
Pedir a criação de uma ficha sobre equações do 2.º grau com dez exercícios organizados por grau de dificuldade crescente, resolução passo a passo incluída e uma versão sem soluções pronta para imprimir. A maior fiabilidade em instruções com várias condições reduz a necessidade de corrigir o resultado manualmente.
Análise de documentos extensos
Carregar um relatório longo (por exemplo, um estudo da OCDE ou um referencial curricular em PDF) e pedir um resumo estruturado com os pontos mais relevantes para a prática letiva, tirando partido da melhoria na compreensão de documentos complexos.
Tarefas administrativas com o Gemini Spark
Delegar tarefas repetitivas como redigir um email para os encarregados de educação sobre uma visita de estudo, ou atualizar um documento de acompanhamento de turma com as notas mais recentes.
Criação de pequenos recursos interativos
Para professores mais familiarizados com programação, gerar páginas web simples e interativas para apoiar uma aula, como uma calculadora de funções ou um simulador de probabilidades, aproveitando os ganhos em desenvolvimento web do modelo.
Benchmarks detalhados
Para quem quiser aprofundar os resultados técnicos, a Google publicou uma tabela completa com todos os testes de referência utilizados na comparação entre o Gemini 3.7 Flash e o modelo anterior.
Fontes
