Google запускає моделі Gemini Flash, відкладає версію Pro через проблеми з продуктивністю кодування

Заголовок: Google запускає три нові моделі Gemini «Flash» — швидкі та дешеві, але обіцяна Pro-версія досі не з’явилася Сьогодні Google випустила три нові моделі Gemini, спрямовані на швидкість та масштаб — Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite та 3.5 Flash Cyber — але вища за потужністю версія Gemini Pro, яку багато очікували після Google I/O, досі відсутня. Що сталося з Gemini Pro? - Google намічала запуск Gemini 3.5 Pro на I/O у травні та зазначала, що Pro-версія буде доступна протягом місяця. Цей термін тихо був відкладений після внутрішніх тестів, які показали, що Pro-модель погано впоралася з завданнями з програмування, повідомляє Bloomberg. Спроба виправити проблему наприкінці червня шляхом оновлення даних для навчання не дозволила досягти внутрішніх цілей. - Ринок відреагував: акції Alphabet впали приблизно на 4,4% за цей звіт, що призвело до зниження ринкової капіталізації на близько $200 млрд за одну сесію. - Google заявляє, що Gemini 3.5 Pro буде випущений «як тільки буде готовий». Останньою Pro-версією була Gemini 3.1 Pro у лютому. Що саме випустила Google 1) Gemini 3.6 Flash — головна модель - Позиціонування: оптимізована для швидкості та економічно ефективна модель для AI-агентів та застосунків з високою пропускною здатністю. - Ефективність: використовує на 17% менше вихідних токенів, ніж 3.5 Flash (Індекс Artificial Analysis). - Ціни: $1,50 за мільйон вхідних токенів; $7,50 за мільйон вихідних токенів (зниження з $9 у 3.5 Flash). - Тестування: значні успіхи у деяких довготривалих інженерних тестах — DeepSWE v1.1: 49% (порівняно з 37% у 3.5 Flash); MLE‑Bench: 63,9% (порівняно з 49,7%). Також посіла перше місце в OSWorld‑Verified з результатом 83,0%, трохи випередивши Claude Sonnet 5 від Anthropic (81,2%) та GPT‑5.6 Luna від OpenAI (72,6%). - Де поступається: конкуренти залишаються сильнішими на інших тестах агентного та термінального кодування. Наприклад, GPT‑5.6 Luna набирає 67% у DeepSWE та 84,7% у Terminal‑Bench 2.1. У GDPval‑AA v2 (рейтинг знань у стилі Elo) Claude Sonnet 5 має 1607 балів проти 1421 у 3.6 Flash. Примітка з практики (програмування) - У нашому швидкому тесті з програмування Gemini 3.6 Flash створила пошкоджений HTML-файл, який не відображався правильно. Сторонній інструмент Deepseek проаналізував вихідні дані, виявив 11 помилок та застосував 8 виправлень, щоб зробити проект працездатним. Це свідчить про те, що високорівневе мислення Gemini було на правильному рівні, але деталі та реалізація потребують покращення — якщо ви плануєте використовувати цю модель для продакшн-кодингу сьогодні, очікуйте багато ітерацій або ручного виправлення. 2) Gemini 3.5 Flash-Lite — створена для обсягів - Фокус: максимальна пропускна здатність. Заявлена пропускна здатність — 350 вихідних токенів/сек. - Ціни: $0,30 за мільйон вхідних токенів; $2,50 за мільйон вихідних токенів. - Випадки використання: масштабна обробка документів, системи агентного пошуку, компактизація сесій для довгих робочих процесів агентами. - Продуктивність: незважаючи на нижчу ціну, вона перевершує стару версію 3 Flash у кількох тестах з програмування, зокрема Terminal‑Bench 2.1 (54% проти 31%). 3) Gemini 3.5 Flash Cyber — обмежений інструмент безпеки - Доступність: не публічний. Google обмежує доступ урядами та перевіреними партнерами. - Мета: спрямована на виявлення та усунення вразливостей програмного забезпечення — двоїстий інструмент, який компанія не готова широко публікувати. Чому це важливо для криптовалют - Швидкі та дешевші моделі Flash привабливі для блокчейн-застосунків, що потребують масштабу: обробка даних на ланцюгу, масштабний аналіз документів чи лог-файлів, індексатори з високою пропускною здатністю або агентнi системи, що автоматизують мониторинг та сповiщення. - Здатнiсть моделi Cyber до виявлення вразливостей безпосередньо стосується аудиту смартконтрактiв та команд безпеки — але обмежений доступ Google означає, що криптопроекти та фiрми безпеки можуть все ще залежати вiд стороннiх інструментiв або перевiрених партнерств для такого рiвня автоматизованого сканування вразливостей. - Затримка Pro важлива для проектiв, яким потрiбне глибоке мислення та надiйне генерування коду для смартконтрактiв або автоматизованих торгiвельних стратегiй — серiя Flash спрямована на швидкiсть та вартiсть замiсть глибокого, обчислювально інтенсивного мислення, яке надають Pro-моделi. Що чекати далi: Gemini 4 вже розробляється - Google пiдтвердила, що розпочала амбiцiйний попереднiй тренiнг для Gemini 4. Це означає, що компанiя активно розробляє наступний великий цикл моделей, навiть поки вирiшує проблеми з продуктивнiстю Pro-рiвня. Доступнiсть - Gemini 3.6 Flash та 3.5 Flash-Lite доступнi зараз у додатку Gemini, Google AI Studio та через API. Gemini 3.5 Pro залишається затриманою доти, доки не досягне стандартiв Google. Порада Google зосередилася на швидких та дешевих моделях для агентiв та завдань з великою пропускною здатнiстю — це перемога для команд, яким потрiбна продуктивнiсть та нижчa цiна за токени. Але вiдсутнiсть Pro-версii та залишковi проблеми з якiстю програмування означають, що компанiї, яким потрiбна висока точнiсть мислення (зокрема багато криптобезпечних та смартконтрактних процесiв), можуть все ще чекати до появи бiльш потужної Pro-моделi або Gemini 4.