Kinilala ng Google ang tatlong bagong model ng Gemini na nakatuon sa paggawa ng mga AI agent na mas mabilis, mas mura, at mas epektibo habang lumalalim ang kompetisyon sa coding, enterprise automation, at cybersecurity.
Ang lineup ay kasama ang Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash Lite at Gemini 3.5 Flash Cyber. Kumpirmado rin ng Google na sinusubok ang Gemini 3.5 Pro kasama ang mga kasosyo at nagsimula na ito sa pinakamalaking pretraining run nito para sa Gemini 4.
Ang Gemini 3.6 Flash ay naglilingkod bilang pangunahang modelo sa paglabas, nagtataglay ng mas malakas na coding, paggawa ng kaalaman at multimodal na performance habang gumagamit ng mas kaunting mga token kaysa sa Gemini 3.5 Flash.
Ayon sa Google, gumagamit ang modelo ng 17% mas kaunting output tokens sa Artificial Analysis Index. Sinabi ng kumpanya na ang pagbawas ng mga token ay nakarating hanggang 65% sa ilang DeepSWE tests, at ang modelo ay nangangailangan din ng mas kaunting mga hakbang sa pag-iisip at mga tawag sa mga kasangkapan upang matapos ang mga multistep workflows.
Ang Gemini 3.6 Flash ay nagkakahalaga ng $1.50 bawat milyong input tokens at $7.50 bawat milyong output tokens, na nagbibigay ng mas mababang presyo bawat agentic task kaysa sa kanyang nakaraang bersyon.
Nakakuha ang modelo ng 49% sa DeepSWE, kumpara sa 37% para sa Gemini 3.5 Flash, na nagpapakita ng mas mataas na pagkakatumpak at mas kaunting hindi kinakailangang pagbabago sa code. Kumataas ang MLE Bench score nito sa 63.9% mula sa 49.7%.
Nag-improve din ang paggamit ng computer, na may Gemini 3.6 Flash na nakakuha ng 83% sa OSWorld Verified, kumpara sa 78.4% para sa nakaraang modelo. Ang paggamit ng computer ay available bilang built-in na client-side tool sa Gemini API at Gemini Enterprise.
Sinabi ng Google na ang modelo ay partikular na angkop para sa agentic workflows, coding tasks, at mahabang proseso ng enterprise. Sumusuporta ito sa teksto, imahe, audio at video, kasama ang context window na hanggang isang milyong tokens.
Ang Flash Lite ay naglalayon sa mataas na volumen na AI workloads
Ang Gemini 3.5 Flash Lite ay disenyo para sa mga aplikasyon kung saan ang bilis, throughput, at gastos ay mas mahalaga kaysa sa paggamit ng mas malaking model.
Ang modelo ay nagpapagawa ng humigit-kumulang 350 output tokens bawat segundo, ayon sa Artificial Analysis, gawa ito ang pinakamabilis na modelo sa Gemini 3.5 lineup.
Nakaprisa ito sa $0.30 bawat milyon na input tokens at $2.50 bawat milyon na output tokens. Ipinaposition ng Google ito para sa mga mataas na volume ng workload tulad ng agentic search, pagproseso ng dokumento, pagkuha ng data, pagsasalin, at pagbuod.
Maaaring i-ayos ng mga developer ang antas ng pag-iisip ng modelo batay sa gawain. Ang mga pinakamababang at mababang setting ay nagpaprioritize sa mas mabilis at mas mura na pagpapatupad, habang ang mas mataas na setting ay sumusuporta sa mas kumplikadong mga workflow ng subagent.
Nakakuha ang Gemini 3.5 Flash Lite ng 54% sa Terminal Bench 2.1, kumpara sa 31% para sa Gemini 3.1 Flash Lite. Nakamit din nito ang 72.2% sa GDM MRCR v2, tumaas mula sa 60.1%, at 1,140 sa GDPval AA v2, kumpara sa 642.
Sinabi ng Google na ang Flash Lite ay nag-achieve din ng mas mabuting resulta kaysa sa mas malaking Gemini 3 Flash sa ilang coding at agent benchmarks, kabilang ang SWE Bench Pro at OSWorld Verified.
Ipinaposition ng Google ang Flash Cyber laban sa Mythos ng Anthropic
Ang ikatlong modelo, Gemini 3.5 Flash Cyber, ay espesyalisado sa paghahanap, pagpapatotoo at pagpapabuti ng mga vulnerability sa software.
Nakabatay sa Gemini 3.5 Flash, ang modelo ay gumagana sa pamamagitan ng CodeMender, ang code security agent ng Google. Maaaring magtrabaho nang magkakasama ang maraming Flash Cyber agents upang analisahin ang mga vulnerability at magbigay ng isang pinagsamang ulat.
Sinabi ng Google na nakamit ng sistema ang kompetitibong performance sa CyberGym habang gumagana sa mas mababang presyo bawat token kaysa sa mga mas malaking cybersecurity model.
Ang paglalabas ay nagpapakilala sa Flash Cyber bilang mas mura na hamon sa mga advanced na security model tulad ng Mythos ni Anthropic, na disenyo para sa paghahanap ng vulnerability at komplikadong cyber reasoning.
Ginagawa ng Google ang isang limitadong pagkakataon sa pag-deploy ng modelo dahil sa posibleng pagkamalay sa cyber. Magiging available lamang ang Flash Cyber sa unang pagkakataon sa mga gobyerno at mga tiwalaing kasosyo sa pamamagitan ng isang limitadong CodeMender pilot.
Sinabi ng kumpanya na ang pagpapalabas ay naglalayong bigyan ng access ang mga tagapagtaguyod ng mga kasangkapan para sa paghahanap at pagpapabuti ng mga butas bago maisagawa ang modelo sa mas malawak na paggamit.
Nagsisimula na ang pretraining ng Gemini 4
Available na ang Gemini 3.6 Flash at Gemini 3.5 Flash Lite sa Gemini API, Google AI Studio, Android Studio, at Gemini Enterprise.
Ang Gemini 3.6 Flash ay available din sa pamamagitan ng Google Antigravity at ang Gemini app, habang ang Flash Lite ay ipinapalabas sa pamamagitan ng Google Search.
Kumakarip ang mga paglabas habang patuloy na sinusubok ng Google ang Gemini 3.5 Pro kasama ang mga kasosyo. Hindi pa nakakatanggap ang pangunahing modelo ng malawakang petsa ng paglabas.
Kumpirmado rin ng Google na nasa pagpapalawak na ang pag-unlad ng susunod na henerasyon, kasama na ang kompanya sa kanyang pinakamalaking pretraining run hanggang ngayon para sa Gemini 4.