Google випускає моделі Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite та спеціалізовану Gemini 3.5 Flash Cyber

Компанія Google представила оновлення лінійки моделей Flash, орієнтоване на масштабування робочих процесів AI-агентів, зниження затримок та скорочення витрат. 

 

До нової серії увійшли моделі Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite та спеціалізоване рішення Gemini 3.5 Flash Cyber.

 

Флагман оновлення - Gemini 3.6 Flash - забезпечує вищу якість у програмуванні, аналітиці та мультимодальних завданнях. За даними Artificial Analysis Index, модель споживає на 17% менше вихідних токенів порівняно з Gemini 3.5 Flash, а в окремих тестах, таких як DeepSWE від Datacurve, економія досягає 65%. Вартість становить $1,50 за 1 млн вхідних та $7,50 за 1 млн вихідних токенів. 

 

За даними компанії, Gemini 3.6 Flash обходить за показником ціни за окреме завдання такі системи, як GPT-5.6 Terra Max, Kimi K3 та Qwen 3.7 Max. 

 

Друга модель, Gemini 3.5 Flash-Lite, призначена для високонавантажених завдань зі швидкістю 350 токенів за секунду за ціною $0,30 / $2,50 за 1 млн токенів відповідно.

 

Третя новинка - Gemini 3.5 Flash Cyber - спеціально оптимізована для виявлення та усунення уразливостей у коді. Працюючи у складі системи CodeMender, модель стане відповіддю Google на модель Mythos від Anthropic, яка раніше утримувала лідерство в автоматизованому захисті програмного забезпечення. Доступ до Flash Cyber на першому етапі отримають лише урядові структури та перевірені партнери. Реліз відбувся напередодні публікації квартального звіту Alphabet на тлі зростаючої конкуренції з боку китайських розробників. 

 

Паралельно Google розробляє спеціалізований чип, покликаний підвищити ефективність запуску Gemini на орбіті хмарних серверів до 10 разів, і вже розпочала попереднє навчання (pre-training) моделі Gemini 4.

 

Випуск трьох нових моделей серії Flash напередодні фінансового звіту Alphabet демонструє зміщення акцентів у стратегії Google. На тлі затримок із виходом флагманської Gemini 3.5 Pro, компанія робить ставку на цінову конкурентоспроможність та доступність систем середнього рівня. У той час як китайські суперники, такі як Moonshot AI, стикаються з дефіцитом обчислювальних потужностей для обслуговування Kimi K3, Google використовує власну хмарну інфраструктуру для масового здешевлення AI-агентів.

 

Створення спеціалізованої Gemini 3.5 Flash Cyber є важливим кроком у протистоянні з Anthropic за ринок корпоративної та державної кібербезпеки. Обмеження доступу до цієї системи лише урядовими структурами підкреслює ризики подвійного використання інструментів автономного пошуку уразливостей. Водночас паралельна розробка чипів для 10-разового прискорення інференсу свідчить про те, що ключовим фактором перемоги у 2026–2027 роках стане не лише інтелект моделей, а й собівартість кожного згенерованого токена.