Google DeepMind представила новые модели Gemini: эффективность, скорость и кибербезопасность
Компания Google DeepMind объявила о выпуске трёх новых моделей семейства Gemini, заточенных под разные задачи масштабируемых AI-агентов. В lineup вошли улучшенная модель 3.6 Flash, сверхбыстрая 3.5 Flash-Lite и специализированный вариант 3.5 Flash Cyber. Новые версии обеспечивают значительный рост токенической эффективности, снижение задержек и повышенную безопасность.
# Новое поколение моделей Gemini: баланс между скоростью и интеллектом
Команда Google DeepMind представила обновлённый ряд моделей Gemini, ориентированных на разработчиков, строящих крупные AI-агентства (agentic workflows). Основная цель релиза — сдвинуть баланс в сторону более высокой токенической эффективности и меньших задержек при сохранении качества ответов.
В рамках анонса были запущены три ключевые модели:
* Gemini 3.6 Flash — основная рабочая лошадка, предлагающая улучшения в области кодирования, работы с информацией и мультимодальных задач. По данным независимого источника Artificial Analysis Index, новая модель генерирует на 17% меньше выходных токенов по сравнению с предшественником, что также снижает стоимость вычислений. В некоторых бенчмарках, таких как DeepSWE от Datacurve, эффективность достигала 65%. * Gemini 3.5 Flash-Lite — модель серии 3.5, созданная для максимальной скорости. Она генерирует 350 выходных токенов в секунду, значительно превосходя предыдущие поколения Flash-Lite. Цена на входные токены составляет всего $0.3/1 млн, что делает её экономичным выбором для высоконагруженных систем. * Gemini 3.5 Flash Cyber — специализированный вариант, прошедший дообучение для обнаружения и устранения уязвимостей безопасности. Эта модель работает в связке с агентом CodeMender для автоматизированной защиты кода.
3.6 Flash: качество и экономия в каждой строке кода
Модель Gemini 3.6 была создана на основе отзывов разработчиков, использовавших предыдущую версию. Главный её плюс — способность выполнять сложные многошаговые рабочие процессы, требуя при этом меньше шагов логического вывода и вызовов внешних инструментов.
Технический прогресс модели заметен в нескольких аспектах:
* Токеническая эффективность: Модель потребляет меньше ресурсов для формирования ответа, что критично для долгосрочных агентских задач. * Точность работы с кодом: В бенчмарке DeepSWE точность изменений снизилась с 49% до 37% (в контексте уменьшения шума/ошибок), а в исследованиях машинного обучения (MLE Bench) результаты выросли с 49.7% до 63.9%. * Управление компьютером: Функция использования компьютера теперь встроена в клиентский интерфейс API и Gemini Enterprise. Модель демонстрирует высокую точность в задачах управления ОС (OSWorld-Verified: 83.0% против 78.4% у 3.5 Flash).
«3.6 Flash позволяет нам масштабировать обработку данных, не жертвуя качеством», — отмечают инженеры, использующие модель для обработки тысяч документов.
3.5 Flash-Lite: молния быстрая для агентских систем
Модель 3.5 Flash-Lite позиционируется как идеальный вариант для высоконагруженных задач, где время — главный ресурс. Она работает быстрее 3.5 Flash и значительно превосходит 3.1 Flash-Lite по всем показателям.
Ключевые характеристики: * Скорость: 350 токенов/сек. Это позволяет мгновенно генерировать десятки концепций дизайна или анализировать большие массивы данных. * Стоимость: $0.3 за миллион входных токенов и $2.5 за миллион выходных. * Функционал: Поддерживает встроенные инструменты управления компьютером для выполнения агентами реальных действий.
Разработчики отмечают, что модель отлично справляется с мульти-этапными подзадачами, где агент должен перемещаться между разными окнами браузера или файлами. Благодаря этому, 3.5 Flash-Lite может быть настроена на работу с низким уровнем «мышления» (thinking levels) для простых задач, что снижает задержки, или переключаться на глубокий анализ при необходимости.
Пример использования: Автоматизация перевода и обобщения больших массивов чеков с помощью мультимодального понимания текста и изображений.
3.5 Flash Cyber: безопасность как основа архитектуры
Специализированная версия 3.5 Flash Cyber решается проблему «гонки вооружений», когда AI обнаруживает уязвимости быстрее, чем их можно зафиксировать. Модель была дообучена специально для работы в песочнице CodeMender.
Уникальные возможности Cyber: * Анализ кода: Способность находить и исправлять дыры в безопасности на уровне, недоступном для стандартных версий. * Ценовая доступность: Стоимость токена ниже, чем у крупных моделей-аналогов, что позволяет сканировать код огромных баз. * Безопасное развёртывание: Из-за двойственного назначения технологии (двойное использование), доступ к модели будет ограничен правительствами и доверенным партнёрам в рамках пилотной программы. Это позволит фронтлайновым защитникам находить критические уязвимости первыми.
Результаты в бенчмарках (сравнение с конкурентами)
| Бенчмарк | Gemini 3.5 Flash-Lite | Gemini 3.5 Flash | Gemini 3.1 Flash-Lite | | :--- | :--- | :--- | :--- | | Terminal-Bench 2.1 | 54% | 47% | 31% | | GDM-MRCR v2 (контекст) | 72.2% | 68.7% | 60.1% | | GDPval-AA v2 (задачи) | 1140 | 1099 | 642 | | SWE-Bench Pro (код) | 54.2% | 49.6% | 40.6% | | OSWorld-Verified (ОС) | 74.0% | 65.1% | 56.1% |
Доступность и начало работы
Новые модели доступны разработчикам сразу после релиза:
* Где использовать: * Gemini API (через Google AI Studio и Android Studio). 3.6 Flash также есть в Google Antigravity. * Gemini Enterprise (для корпоративных пользователей через платформу агентских платформ и приложение). * Общедоступный Gemini (для всех пользователей через приложение). * Статус: 3.5 Flash-Lite уже начинает внедряться в Google Search.
Компания призывает разработчиков оставлять обратную связь, чтобы улучшать будущие версии, в частности, обещая скорый выход модели 3.5 Pro.
---
*Подпишитесь на новости Google, чтобы быть в курсе обновлений, специальных предложений и информации об ивентах.*
Ресурсы: * [Карточка модели 3.5 Flash-Lite](#)