Ipinakilala ng Google ang mga modelong Gemini Flash, ipinagpaliban ang bersyong Pro dahil sa mga problema sa coding

iconChainGPT
I-share
AI summary iconSummary
Ipinakilala ng Google ang tatlong bagong modelong Gemini Flash noong Hulyo 22, 2026, habang inilatag ang Gemini 3.5 Pro dahil sa mga isyu sa pagganap ng code. Ang Flash lineup—3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite, at 3.5 Flash Cyber—ay nakatuon sa mga mataas na volume na gawain gamit ang bilis at efficiency sa gastos. Ang pagtataas ng delay ay nakaapekto sa damdamin ng mga investor, na bumaba ang mga ahente ng Alphabet ng 4.4%. Ang mga modelong Flash ay ngayon ay available sa Gemini app, Google AI Studio, at API. Ang bersyong Pro ay nananatiling naka-antay. Ang mga nakababagong pagbasa sa index ng takot at kagustuhan ay nagpapakita ng pag-aalala sa merkado, kasama ang kaunting pagbaba sa trading volume dahil sa kawalan ng katiyakan.

Ipinadala nang tahimik ng Google ang tatlong bagong modelo ng Gemini na “Flash” ngayon — ngunit ang inaasahang pag-upgrade sa Pro ay patuloy na wala, at napansin ng mga investor. Ano ang nalabas: - Gemini 3.6 Flash — ang pangunahing paglabas na nakatuon sa mabilis at cost-sensitive na workload ng mga agent. - Gemini 3.5 Flash-Lite — isang modelo na optima sa throughput at sobrang mura para sa mga high-volume na pipeline. - Gemini 3.5 Flash Cyber — isang espesyalisadong modelo na limitado para sa mga gobyerno at mga nasusuri na kasosyo para sa paghahanap at pagpapabuti ng mga vulnerability (walang pambansang paglabas). Ano ang hindi nalabas: Gemini 3.5 Pro Ipinangako ng Google ang isang Pro variant ng Gemini 3.5 sa I/O noong Mayo, na may inaasahang susunod na paglabas loob ng isang buwan. Hindi nangyari. Ipinahayag ng Bloomberg na hinintay ng Google ang 3.5 Pro dahil sa mga panloob na pagsusuri na nagpakita na ito ay hindi nakamit ang mga target—lalo na sa coding tasks. Ang isang retrain noong huling Hunyo gamit ang bagong data ay hindi nakapagpabuti sa mga puwang, at pinigil ang Pro SKU. Sumagot ang merkado: bumaba ang mga ahente ng Alphabet nang halos 4.4% sa balita, na nagwawala ng halos $200 bilyon sa market value sa isang sesyon lamang. (Ang huling paglabas sa Pro-tier mula sa Google ay ang Gemini 3.1 Pro noong Pebrero.) Bakit mahalaga ang Flash line: Ang Flash models ay ang speed-at-cost-optimized na mga tawag ng Google para sa agentic use cases—isipin ang automated bots na nag-aayos ng document workflows, data pipelines, web browsing, at iba pang semi-autonomous tasks. Sa kabilang banda, ang Pro models ay mas mabagal at mas mahal, ngunit nakatuon sa malalim na reasoning at kompleks na engineering work. Mga pangunahing teknikal at gastos na detalye: - Gemini 3.6 Flash: - Gumagawa ng ~17% mas kaunting output tokens kaysa sa 3.5 Flash (Artificial Analysis Index). - Presyo: $1.50 bawat milyong input tokens at $7.50 bawat milyong output tokens (bumaba mula sa $9 sa 3.5 Flash). - Mga benchmark: DeepSWE v1.1 (long-horizon software engineering) 49% (kumpara sa 37% para sa 3.5 Flash); MLE-Bench 63.9% (kumpara sa 49.7%). OSWorld-Verified (real-screen task control) 83.0%, nasa harap ng Claude Sonnet 5 (81.2%) at GPT-5.6 Luna (72.6). - Nananatiling mga kahinaan: Ang GPT-5.6 Luna ay nananatiling nasa unahan sa DeepSWE (67%) at Terminal-Bench 2.1 (84.7%). Ang Claude Sonnet 5 ay nasa unahan sa GDPval-AA v2 (Elo) sa 1607 kumpara sa 1421 ng 3.6 Flash. - Gemini 3.5 Flash-Lite: - Throughput: 350 output tokens/sec. - Presyo: $0.30 bawat milyong input at $2.50 bawat milyong output. - Disenyo para sa sobrang mataas na volume na trabaho (mass document processing, agentic search/indexing). - Nag-improve ang coding performance kumpara sa lumang 3 Flash—Terminal-Bench 2.1: 54% kumpara sa 31%—kahit mas mababa ang gastos. - Gemini 3.5 Flash Cyber: - Hindi available sa publiko. Limitado lamang para sa paggamit ng gobyerno at mga nasusuri na kasosyo para sa paghahanap at pagpapabuti ng vulnerability dahil sa dual-use risks. Tala sa hands-on coding: Ang mabilis na pagsubok sa coding ng outlet gamit ang 3.6 Flash ay hindi nakakaenjoy: ang modelo ay naglikha ng malformed HTML na hindi nagrere-render. Isang third-party tool (Deepseek) ay nakakita ng 11 bugs at nag-apply ng 8 fixes upang gawing playable ang output—nagpapakita na ang mataas-level na reasoning ng modelo ay nasa tamang landas, ngunit ang micro-detail at reliability ay mahina. Sa praktikal na paggamit, ito ay nangangahulugan ng mas mura ngunit posibleng mahabang “vibe coding” sessions—kinakailangan ang iterative fixes upang makamit ang usable output. Bakit dapat pansinin ng crypto builders: - Mas mababang gastos bawat token at mas mataas na throughput ay makakabawas nang malaki sa gastos para sa agentic crypto tools: automated trading bots, on-chain monitors, bulk smart-contract indexing at audit pipelines, at session compaction para sa mga agent na kailangan mag-summarize ng mahabang usapan o transaction histories. - Ngunit mahalaga ang babala tungkol sa coding reliability: ang mga modelo na tama ang mataas-level na logic pero nagkakamali sa detalye ay riskado para sa paggawa ng deployable smart contracts o automation ng critical ops nang walang malakas na human review. - Ang limitadong availability ng Cyber model ay nagpapakita ng patuloy na pag-aalala tungkol sa dual-use AI tools para sa vulnerability discovery—isang kakayahan na may malinaw na appeal (at panganib) para sa security teams sa crypto. Ano ang susunod: Sinabi ng Google na nagsimula na sila sa “pinakamalaking pre-training run nila hanggang ngayon” para sa Gemini 4—nasa ilalim na ang full pre-training—at pinapalakas ang susunod na pangunahing iterasyon. Samantala, available na ang Gemini 3.6 Flash at 3.5 Flash-Lite sa Gemini app, Google AI Studio, at pamamagitan ng API. Pangako ng Google na maglalabas ang Gemini 3.5 Pro “habang handa na ito.” Pangwakas: Dinagdagan ng Google ang pagtutok sa bilis at gastos sa mga bagong Flash release, na magiging atraktibo para sa high-volume crypto use cases. Ngunit ang paghihintay ng isang Pro-class model—at ang mga isyu sa coding reliability na inihayag—ay isang paalala na mas mura at mas mabilis ay hindi pa rin nakapalit ng pangangailangan para sa maingat na engineering, auditing, at human oversight sa production crypto systems.

Disclaimer: Ang information sa page na ito ay maaaring nakuha mula sa mga third party at hindi necessary na nagre-reflect sa mga pananaw o opinyon ng KuCoin. Ibinigay ang content na ito para sa mga pangkalahatang informational purpose lang, nang walang anumang representation o warranty ng anumang uri, at hindi rin ito dapat ipakahulugan bilang financial o investment advice. Hindi mananagot ang KuCoin para sa anumang error o omission, o para sa anumang outcome na magreresulta mula sa paggamit ng information na ito. Maaaring maging risky ang mga investment sa mga digital asset. Pakisuri nang maigi ang mga risk ng isang produkto at ang risk tolerance mo batay sa iyong sariling kalagayang pinansyal. Para sa higit pang information, mag-refer sa aming Terms ng Paggamit at Disclosure ng Risk.