Google rozszerza rodzinę Gemini o trzy modele przeznaczone przede wszystkim do obsługi systemów agentowych. Nowości to Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite oraz wyspecjalizowany Gemini 3.5 Flash Cyber.
Pierwszy z modeli ma zapewniać wyższą jakość przy mniejszym zużyciu tokenów, drugi stawia na szybkość i niskie koszty, a trzeci został opracowany z myślą o wykrywaniu oraz usuwaniu luk w zabezpieczeniach.
Gemini 3.6 Flash jest następcą modelu 3.5 Flash. Google pozycjonuje go jako uniwersalne rozwiązanie do programowania, pracy z wiedzą, analizy dokumentów oraz zadań multimodalnych.
Według danych firmy nowy model zużywa średnio o 17 proc. mniej tokenów wyjściowych niż Gemini 3.5 Flash. W niektórych testach, takich jak DeepSWE, oszczędność ma sięgać 65 proc. Model potrzebuje również mniejszej liczby etapów rozumowania i wywołań narzędzi do wykonania wieloetapowych zadań.
Cena Gemini 3.6 Flash wynosi 1,50 dolara za milion tokenów wejściowych oraz 7,50 dolara za milion tokenów wyjściowych. Google podkreśla, że model jest tańszy od poprzednika nie tylko pod względem ceny tokenów, ale również całkowitego kosztu wykonania zadania.
W testach DeepSWE Gemini 3.6 Flash uzyskał wynik 49 proc. wobec 37 proc. modelu 3.5 Flash. W MLE-Bench rezultaty wyniosły odpowiednio 63,9 i 49,7 proc. Poprawiły się także możliwości obsługi komputera – w OSWorld-Verified nowy model osiągnął 83 proc., a jego poprzednik 78,4 proc.
Obsługa komputera jest dostępna jako wbudowane narzędzie po stronie klienta za pośrednictwem Gemini API i Gemini Enterprise. Model może być wykorzystywany m.in. do analizy dokumentów, wykresów i danych oraz przygotowywania raportów.
Google zastosował również dodatkowe zabezpieczenia dotyczące zagrożeń chemicznych, biologicznych, radiologicznych i nuklearnych oraz potencjalnego wykorzystania modelu do cyberataków. Gemini 3.6 Flash ma być bardziej odporny na próby obchodzenia zabezpieczeń.
Gemini 3.5 Flash-Lite jest najszybszym i najtańszym modelem z serii Gemini 3.5. Według testów Artificial Analysis generuje do 350 tokenów wyjściowych na sekundę.
Model jest przeznaczony do zadań wymagających niskich opóźnień i obsługi dużego ruchu. Google wymienia wśród zastosowań wyszukiwanie agentowe, przetwarzanie dokumentów i analizowanie dużych zbiorów danych.
Cena wynosi 0,30 dolara za milion tokenów wejściowych oraz 2,50 dolara za milion tokenów wyjściowych.
Deweloperzy mogą dostosować poziom „myślenia” modelu do konkretnego zastosowania. W prostych i wykonywanych masowo zadaniach można ograniczyć rozumowanie, zmniejszając opóźnienia i koszty. Wyższe poziomy mają służyć do obsługi wieloetapowych procesów realizowanych przez kilka współpracujących agentów.
Gemini 3.5 Flash-Lite również otrzymał wbudowaną funkcję obsługi komputera. W Terminal-Bench 2.1 uzyskał wynik 54 proc. wobec 31 proc. osiągniętych przez model 3.1 Flash-Lite. W teście długiego kontekstu GDM-MRCR v2 wynik wzrósł z 60,1 do 72,2 proc.
Google twierdzi również, że w części testów programistycznych i agentowych model 3.5 Flash-Lite wyprzedza większego Gemini 3 Flash. W SWE-Bench Pro wyniki wyniosły odpowiednio 54,2 i 49,6 proc., a w OSWorld-Verified 74 i 65,1 proc.
Najbardziej wyspecjalizowaną nowością jest Gemini 3.5 Flash Cyber. Model powstał na bazie Gemini 3.5 Flash i został dostrojony do wykrywania, analizowania oraz naprawiania luk w kodzie.
Model będzie współpracował z agentem bezpieczeństwa CodeMender. W ramach tego systemu kilka instancji Gemini 3.5 Flash Cyber może równolegle analizować problem, a następnie przygotować jeden wspólny raport.
Google deklaruje, że rozwiązanie osiąga konkurencyjne wyniki w teście CyberGym. Dostęp do niego będzie jednak ograniczony wyłącznie do instytucji rządowych oraz zweryfikowanych partnerów.
Nowe modele i związane z nimi funkcje mają być stopniowo wdrażane w Google AI Studio, Gemini API, platformie Antigravity oraz aplikacji Gemini.
Firma potwierdziła jednocześnie, że Gemini 3.5 Pro jest już testowany przez partnerów i zostanie szerzej udostępniony, gdy będzie gotowy. Google rozpoczął również wstępne trenowanie Gemini 4, określając ten proces jako najbardziej ambitny trening nowego modelu w swojej historii.