ИИтог

Google выпустила Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite и Flash Cyber

моделиРедакция ИИтогGoogle DeepMind🔥77Рейтинг ИИтог · значимость 67 · 10989/ч
Google выпустила Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite и Flash Cyber

Google DeepMind выпустила три модели линейки Gemini для разработчиков ИИ-агентов: 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite и специализированную 3.5 Flash Cyber. Все три построены на базе Gemini 3.5 Flash и нацелены на баланс скорости, точности и стоимости при работе агентных систем.

Флагман обновления, Gemini 3.6 Flash, расходует на 17% меньше выходных токенов, чем 3.5 Flash (по индексу Artificial Analysis), а в отдельных тестах вроде DeepSWE от Datacurve экономия токенов достигает 65%. Модель делает меньше шагов рассуждений и обращений к инструментам при выполнении многошаговых задач. Стоимость - 1.50 доллара за миллион входных токенов и 7.50 доллара за миллион выходных, что ниже цены 3.5 Flash. На бенчмарках модель точнее: в DeepSWE - 49% против 37% у предшественника, в MLE Bench (задачи по ML-исследованиям) - 63.9% против 49.7%, в OSWorld-Verified (работа с компьютером) - 83.0% против 78.4%, в GDPval-AA v2 (офисные задачи со знаниями) - 1421 против 1349 очков. Функция работы с компьютером (computer use) теперь встроена как инструмент в Gemini API и Gemini Enterprise. Клиенты Hebbia и Harvey отметили модель как особенно сильную в мультимодальных задачах - разборе документов, анализе таблиц и составлении отчётов. Модель получила усиленную защиту Frontier Safety от рисков CBRN (химическое, биологическое, радиологическое и ядерное оружие) и киберугроз - она устойчивее к джейлбрейкам, при этом обучена реже отказывать в легитимных запросах.

Gemini 3.5 Flash-Lite - самая быстрая и дешёвая модель линейки 3.5, она выдаёт 350 выходных токенов в секунду (по Artificial Analysis). Цена - 0.3 доллара за миллион входных токенов и 2.5 доллара за миллион выходных. Модель заметно превосходит предыдущее поколение 3.1 Flash-Lite: в Terminal-Bench 2.1 (кодинг и агентные задачи) - 54% против 31%, в GDM-MRCR v2 (длинный контекст) - 72.2% против 60.1%, в GDPval-AA v2 - 1140 против 642 очков. По ряду тестов 3.5 Flash-Lite обгоняет даже более крупную модель 3 Flash - например, в SWE-Bench Pro (54.2% против 49.6%) и OSWorld-Verified (74.0% против 65.1%). Разработчики могут настраивать уровень «размышлений» модели: минимальный и низкий - для дешёвых высокообъёмных задач, более высокие - для многошаговых подзадач агентов. Модель тоже получила встроенный инструмент работы с компьютером.

Gemini 3.5 Flash Cyber - специализированная версия 3.5 Flash, дообученная на поиске и исправлении уязвимостей в коде дешевле, чем крупные модели. Она встроена в агент кибербезопасности CodeMender, где несколько её экземпляров совместно формируют единый отчёт об уязвимостях; на бенчмарке CyberGym модель показывает результат, конкурентоспособный с лидерами рынка. Из-за двойного назначения технологии доступ ограничен: модель станет доступна только правительствам и доверенным партнёрам через CodeMender в рамках пилотной программы с ограниченным доступом - цель дать защитникам преимущество в поиске и исправлении критических уязвимостей раньше, чем ими воспользуются злоумышленники.

3.6 Flash и 3.5 Flash-Lite доступны с момента анонса: разработчикам - через Gemini API (Google AI Studio, Android Studio), причём 3.6 Flash также работает в Google Antigravity; бизнесу - через платформу Gemini Enterprise Agent Platform и приложение Gemini Enterprise; всем пользователям - в приложении Gemini, а 3.5 Flash-Lite также постепенно подключается к поиску Google. Параллельно Google тестирует с партнёрами Gemini 3.5 Pro и готовит её к широкому релизу, а команда уже начала самый амбициозный на данный момент претрейн следующей модели - Gemini 4.

Ключевые факты

  • Gemini 3.6 Flash расходует на 17% меньше токенов, чем 3.5 Flash, стоит 1.50/7.50 доллара за миллион токенов ввода/вывода и точнее предшественника на всех приведённых бенчмарках
  • Gemini 3.5 Flash-Lite - самая быстрая модель линейки (350 токенов/с), цена 0.3/2.5 доллара за миллион токенов, местами обгоняет более крупную модель 3 Flash
  • Gemini 3.5 Flash Cyber встроена в агент кибербезопасности CodeMender для поиска и исправления уязвимостей - доступ только для правительств и доверенных партнёров
  • 3.6 Flash получила усиленную защиту Frontier Safety от рисков CBRN и кибератак, стала устойчивее к джейлбрейкам
  • Google уже тестирует с партнёрами Gemini 3.5 Pro и начала претрейн следующей модели, Gemini 4

Почему это важно

Google продолжает наращивать линейку «лёгких» моделей Gemini, которые дешевле и быстрее флагманских Pro-версий, но нацелены именно на агентные сценарии - многошаговые задачи, где модель сама вызывает инструменты и принимает решения. Снижение расхода токенов на 17% у 3.6 Flash при одновременном росте точности - редкое сочетание: обычно эффективность и качество модели идут в компромисс друг с другом. Появление отдельной специализированной модели для кибербезопасности (3.5 Flash Cyber) показывает, что Google выделяет узкие прикладные задачи в отдельные продукты, а не полагается только на универсальные модели общего назначения.

Кому это важно

Разработчикам, которые строят production-агентов на API Gemini и считают стоимость по токенам - меньший расход и более низкая цена напрямую снижают счёт за инференс. Компаниям вроде Hebbia и Harvey, использующим модели для разбора документов и составления отчётов. Государственным структурам и организациям, отвечающим за кибербезопасность - им адресована 3.5 Flash Cyber через CodeMender. Пользователям поиска Google и приложения Gemini, куда постепенно приходит 3.5 Flash-Lite.

Как это применить

3.6 Flash и 3.5 Flash-Lite уже доступны через Gemini API в Google AI Studio и Android Studio, а также в Gemini Enterprise Agent Platform и приложении Gemini. Для агентных задач с высокой пропускной способностью стоит присмотреться к 3.5 Flash-Lite с настраиваемым уровнем «размышлений» - от минимального для быстрых массовых запросов до повышенного для сложных многошаговых подзадач. Для нагрузок, где важна лучшая точность в кодинге и работе с компьютером, подойдёт 3.6 Flash. 3.5 Flash Cyber пока закрыта для широкой аудитории - доступ есть только у правительств и партнёров через CodeMender в рамках ограниченной пилотной программы.

Можно ли доверять

Цифры взяты из собственного блога Google DeepMind - независимой проверки в этом источнике нет. Сравнения приводятся по внешним бенчмаркам (Artificial Analysis Index, DeepSWE от Datacurve, MLE Bench, OSWorld-Verified, GDPval-AA v2, Terminal-Bench 2.1, GDM-MRCR v2, SWE-Bench Pro, CyberGym), но выбор именно этих тестов и порядок подачи результатов - решение самой компании, что типично для анонсов моделей от их же разработчика.

Риски и подводные камни

Как и любые модели, дообученные на поиске уязвимостей, 3.5 Flash Cyber несёт риск двойного назначения: тот же навык можно использовать не для защиты, а для атаки. Google признаёт это прямо и поэтому ограничивает доступ правительствами и доверенными партнёрами в рамках пилотной программы. Усиленные защиты от рисков CBRN и кибератак в 3.6 Flash балансируют между отказом в опасных запросах и сохранением полезности модели - на практике такие фильтры иногда либо пропускают вредные запросы, либо излишне блокируют безобидные.