Google представила сразу 3 новые модели семейства Gemini: Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite и Gemini 3.5 Flash Cyber. Одновременно компания сообщила о начале самого масштабного на данный момент этапа предварительного обучения следующего поколения моделей Gemini 4.
Gemini 3.6 Flash стала основной универсальной моделью новой линейки Flash. По данным Artificial Analysis Index, она использует на 17% меньше выходных токенов, чем Gemini 3.5 Flash, при этом показывает более высокое качество работы в задачах программирования, анализа информации и обработки мультимодальных данных.
Google также снизила стоимость модели: использование Gemini 3.6 Flash обходится в $1,50 за 1 млн входных токенов и $7,50 за 1 млн выходных токенов.
Источник: Google
В тестах Google новая модель показала улучшение по сравнению с Gemini 3.5 Flash в ряде задач.
Например, в бенчмарке DeepSWE для оценки навыков работы с кодом она получила результат 49% против 37%, а в MLE Bench для задач машинного обучения — 63,9% против 49,7%. Возможности работы с компьютером также выросли: в тесте OSWorld-Verified результат увеличился с 78,4% до 83%. Google отмечает, что функции управления компьютером теперь доступны как встроенный инструмент через Gemini API и Gemini Enterprise.
В CodeMender, где несколько агентов 3.5 Flash Cyber работают вместе для создания единого сводного отчёта, 3.5 Flash Cyber демонстрирует конкурентоспособные результаты в популярном бенчмарке CyberGym. Источник: Google
Вторая модель — Gemini 3.5 Flash-Lite — создана для задач, где важны скорость и большое количество запросов. По данным Artificial Analysis, она генерирует до 350 выходных токенов в секунду и стала самой быстрой моделью в классе Gemini 3.5. Стоимость составляет $0,30 за 1 млн входных токенов и $2,50 за 1 млн выходных токенов. При этом цена немного выше предыдущей версии Flash-Lite, но Google заявляет о заметном росте качества, особенно в агентных сценариях.
Gemini 3.5 Flash-Lite получила улучшения в навыках программирования, работе с длинным контекстом и выполнении сложных задач через ИИ-агентов. В тестах Terminal-Bench 2.1 её результат вырос до 54% против 31% у Gemini 3.1 Flash-Lite, а в тесте GDM-MRCR v2 для работы с длинными текстами — до 72,2% против 60,1%. В отдельных тестах агентных и программных задач модель также превзошла Gemini 3 Flash.
Третья модель — Gemini 3.5 Flash Cyber — создана специально для кибербезопасности. Она основана на Gemini 3.5 Flash и доработана для поиска и исправления уязвимостей в программном коде. Модель используется вместе с агентом CodeMender, который объединяет работу нескольких ИИ-агентов для подготовки общего отчёта. На тесте CyberGym модель показала результаты, близкие к более крупным специализированным системам Sol и Mythos.
Gemini 3.6 Flash и Gemini 3.5 Flash-Lite уже доступны разработчикам через Gemini API, Google AI Studio и Android Studio, а также корпоративным пользователям через платформу Gemini Enterprise Agent Platform. Gemini 3.5 Flash Cyber пока будет доступна только государственным организациям и доверенным партнёрам в рамках ограниченной пилотной программы.
