Google zaprezentował Gemini 3.6 Flash, Flash-Lite 3.5 i Flash Cyber 3.5. Nowe modele są bardziej efektywne kosztowo i zoptymalizowane pod agenty AI.

Źródło zdjęcia: Spider's Web
Google zaprezentował nowe modele z rodziny Gemini — 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite oraz 3.5 Flash Cyber — które mają pokazać, że gigant z Mountain View potrafi tworzyć nie tylko duże modele, ale także szybkie, tanie i sensownie skalowalne rozwiązania. Szczegóły najnowszych aktualizacji opisuje Spider's Web.
W epoce agentów AI i automatyzacji, efektywność kosztowa i szybkość działania stają się równie ważne jak surowa moc obliczeniowa. Google zdaje się to rozumieć, prezentując modele zoptymalizowane pod kątem praktycznych zastosowań biznesowych.
Najważniejszą nowością jest Gemini 3.6 Flash, który Google określa mianem „konia roboczego”. Model został zaprojektowany z myślą o twórcach agentów AI, którzy potrzebują mniej rozwlekłych odpowiedzi i niższych kosztów operacyjnych.
W porównaniu do poprzedniej wersji, Flash 3.6 generuje znacznie mniej tokenów wyjściowych — w niektórych benchmarkach, jak DeepSWE, różnica sięga nawet 65 proc. Przekłada się to na konkretne oszczędności: 1,50 dol. za milion tokenów wejściowych i 7,50 dol. za milion tokenów wyjściowych.
Model wykazuje lepsze wyniki w kluczowych testach:
Flash 3.6 ma również wbudowane narzędzia do „computer use”, czyli zdalnego sterowania komputerem, co czyni go szczególnie atrakcyjnym dla zastosowań automatyzacyjnych.
Gemini 3.5 Flash-Lite to odpowiedź na zapotrzebowanie na ultraszybkie i tanie modele. Generując 350 tokenów na sekundę, staje się najszybszym modelem w serii 3.5, a cena 0,3 dol. za milion tokenów wejściowych otwiera drzwi do masowej automatyzacji.
Model w wielu testach przewyższa nawet pełny Flash 3, osiągając w SWE-Bench Pro wynik 54,2 proc. wobec 49,6 proc. poprzednika. To czyni go idealnym kandydatem do zastosowań wymagających przetwarzania dużych ilości danych w czasie rzeczywistym.
Najbardziej kontrowersyjną nowością jest Gemini 3.5 Flash Cyber, wyspecjalizowany w wykrywaniu i naprawianiu podatności w kodzie. Model w ramach systemu CodeMender nie tylko znajduje błędy, ale także weryfikuje je i proponuje poprawki.
Google jednak nie udostępni tego modelu publicznie — będzie dostępny wyłącznie dla rządów i zaufanych partnerów w ramach pilotażu. To pokazuje, że firma buduje równoległy ekosystem modeli „dla wybranych”, rozumiejąc obosieczny charakter narzędzi do analizy bezpieczeństwa.
Nowe modele Gemini to sensowny krok naprzód w kierunku praktycznej automatyzacji. Dzięki lepszej efektywności kosztowej i wyższej precyzji, agentowe workflowy mogą przejść ze stadium ciekawostek do masowego zastosowania.

Microsoft wprowadza platformę Helios AMD do Azure w 2026 roku, a Anthropic testuje sprzęt AMD. Konkurencja dla dominujących chipów Nvidia rośnie.

Brytyjski instytut wykazał, że GLM-5.2 i DeepSeek V4-Pro osiągają poziom systemów zamkniętych sprzed kilku miesięcy, przy kosztach 50 razy niższych.

Badanie Epoch AI pokazuje, że popularne detektory AI przegapiają średnio 13% tekstów imitujących styl konkretnych autorów, szczególnie w pisarstwie naukowym.