Як інформує «Перший Новинний» із посиланням на блог компанії Google, технологічний гігант презентував одразу три нові модифікації штучного інтелекту (ШІ) екосистеми Gemini: 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite та 3.5 Flash Cyber. Паралельно корпорація повідомила про запуск наймасштабнішого у своїй історії етапу попереднього навчання (pre-training) для створення наступної генерації нейромереж — Gemini 4.
Флагманська модель Gemini 3.6 Flash: параметри та ціни
Модель Gemini 3.6 Flash визначена як основне універсальне рішення в новій серії Flash. Згідно із дослідженнями аналітичного агентства Artificial Analysis Index, представлена розробка споживає на 17% менше вихідних токенів у порівнянні з попередником Gemini 3.5 Flash, демонструючи при цьому вищу ефективність під час написання коду, аналізу вихідних даних та обробки мультимодальних файлів різних форматів.
Виробник також зменшив фінансові витрати на використання цієї системи. Цінові тарифні сітки за фірмові послуги встановлено на такому рівні:
- Вхідні токени: $1,50 за 1 мільйон токенів;
- Вихідні токени: $7,50 за 1 мільйон токенів.
Результати бенчмарків та порівняння Gemini 3.6 Flash із конкурентами
За підсумками внутрішніх тестувань Google, нова модифікація перевершила показники Gemini 3.5 Flash у кількох ключових напрямах:
- Програмування (бенчмарк DeepSWE): Показник точності зріс до 49% проти 37% у попередньої версії.
- Задачі машинного навчання (бенчмарк MLE Bench): Ефективність досягла 63,9% порівняно з 49,7%.
- Автоматизоване управління комп’ютером (тест OSWorld-Verified): Успішність виконання завдань зросла з 78,4% до 83%.
Якщо порівнювати Gemini 3.6 Flash із флагманськими нейромережами інших розробників, то розробка Google вирізняється балансом вартості та обсягу робочої пам’яті:
- Проти OpenAI GPT-4o: Gemini 3.6 Flash обходиться дешевше ($1,50/$7,50 проти $2,50/$10,00 за 1 млн токенів у GPT-4o) і володіє значно більшим контекстним вікном у 1 000 000 токенів порівняно з 128 000 у конкурента.
- Проти Claude Haiku 4.5 (Anthropic): Незважаючи на дещо вищу ціну за токен, Gemini 3.6 Flash переважає за швидкістю обробки мультимодальних даних та триразово більшим розміром контекстного вікна.
Представники Google наголошують, що функціонал керування комп’ютерними системами відтепер інтегровано як стандартний інструмент у платформи Gemini API та Gemini Enterprise.
Високошвидкісна версія Gemini 3.5 Flash-Lite та її переваги на ринку
Друга нова модель — Gemini 3.5 Flash-Lite — розроблена спеціально для сценаріїв, де критично важливими є мінімальна затримка реагування та здатність обробляти великі масиви одночасних запитів. За даними Artificial Analysis, алгоритм здатен генерувати до 350 вихідних токенів за секунду, що робить його найшвидшим рішенням серед усіх представників лінійки Gemini 3.5.
Вартість доступу до сервісу становить $0,30 за 1 мільйон вхідних токенів та $2,50 за 1 мільйон вихідних токенів. Попри незначне підвищення ціни порівняно з попередньою версією Flash-Lite, розробники зафіксували суттєве зростання якості роботи, особливо під час реалізації автономних агентних сценаріїв.
Параметри продуктивності Gemini 3.5 Flash-Lite у спеціалізованих тестах:
- Робота з терміналом та кодом (Terminal-Bench 2.1): Точність зросла до 54% проти 31% у версії Gemini 3.1 Flash-Lite.
- Обробка довгих текстів (GDM-MRCR v2): Показник сягнув 72,2% порівняно з 60,1%.
- Окремі агентні завдання: У кількох профільних тестуваннях модель за ефективністю випередила навіть дорожчу Gemini 3 Flash.
У категорії легких та високошвидкісних рішень Gemini 3.5 Flash-Lite конкурує з GPT-4o mini від OpenAI: розробка від Google пропонує суттєво більшу швидкість генерації (до 350 токенів/сек) та підтримує контекстне вікно у 1 мільйон токенів, тоді як GPT-4o mini обмежений 128 тисячами токенів. Це дає змогу використовувати Flash-Lite для аналізу об’ємних документів без додаткового розбиття тексту.
Спеціалізована модель Gemini 3.5 Flash Cyber для безпеки у Мережі
Третя розробка — Gemini 3.5 Flash Cyber — створена виключно для сфери кібернетичного захисту. Вона розроблена на базі Gemini 3.5 Flash і додатково оптимізована для виявлення та усунення вразливостей у програмному коді. Модель функціонує у зв’язці зі спеціалізованим агентом CodeMender, який об’єднує роботу декількох автономних ШІ-модулів для формування зведеного аналітичного звіту.
У спеціалізованому тесті CyberGym модель Gemini 3.5 Flash Cyber у зв’язці з CodeMender показала результат 83,2%, що наближає її за ефективністю до потужніших спеціалізованих систем від інших лабораторій:
- Mythos Preview (у середовищі Anthropic agent): 83,1%;
- GPT-5.6 Sol (у середовищі OpenAI agent): 83,6%;
- Mythos 5 (у середовищі Anthropic agent): 83,8%;
- GPT-5.5-Cyber (у середовищі OpenAI agent): 85,6%.
Доступність нових моделей для користувачів
Інструменти Gemini 3.6 Flash та Gemini 3.5 Flash-Lite вже відкриті для розробників ПЗ через сервіси Gemini API, Google AI Studio та Android Studio, а також доступні корпоративним клієнтам на платформі Gemini Enterprise Agent Platform. Спеціалізована версія Gemini 3.5 Flash Cyber на першому етапі надаватиметься виключно державним установам та перевіреним партнерським організаціям у межах закритої пілотної програми.
Раніше ми писали про те, що Moonshot представив ШІ-модель Kimi K3.