Google представила модели Gemini 3.6 Flash и Gemini 3.5 Flash-Lite, одновременно сообщив о ходе разработки Gemini 3.5 Pro и следующего поколения моделей Gemini 4. Новинки уже доступны в приложении Gemini, а разработчики могут получить к ним доступ через Google Antigravity, AI Studio и Android Studio.
Содержание статьи
- 1 Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей
- 2 Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем
- 3 Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная
- 4 Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО
- 5 Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2
Выбираем лучший игровой ноутбук до 100 000 рублей: сравнительное тестирование 7 интересных моделей
Обзор Ryzen 9 9950X3D2: правильный 16-ядерник с 3D-кешем
Умные помощники: обзор ИИ-сервисов для обработки изображений. Часть 2, актуализированная
Обзор Infinix GT 50 Pro: геймерский смартфон со встроенной СЖО
Репортаж с IEM Cologne Major 2026: Жаб Жабыч, триумф NiKo и главные сенсации мейджора по CS2
Источник изображений: Google
Gemini 3.6 Flash стала развитием версии, представленной на конференции I/O 2026, и была доработана с учётом отзывов разработчиков и клиентов. Как компания отметила в своём блоге, модель стала эффективнее использовать токены, расходуя на 17 % меньше выходных токенов по сравнению с Gemini 3.5 Flash, а также требует меньше этапов рассуждения и обращений к инструментам при выполнении последовательного ряда действий. Одновременно была снижена стоимость использования модели. Цена составила $1,50 за 1 млн входных токенов и $7,50 за 1 млн выходных токенов.
Gemini 3.6 Flash также улучшила по сравнению с Gemini 3.5 Flash показатели в задачах программирования, повысив точность генерации кода и сократив количество нежелательных изменений. Кроме того, модель продемонстрировала более высокие результаты в тестах DeepSWE (49 % против 37 %) и MLE Bench (63,9 % против 49,7 %), а в категориях, требующих специальных знаний, получила 1421 балл по шкале GDPval-AA (против 1349).
Одновременно Google представила Gemini 3.5 Flash-Lite, ориентированную на задачи с высокой пропускной способностью и минимальными задержками, включая агентный поиск и обработку документов. По заявлению компании, новая модель обеспечивает более высокое качество по сравнению с Gemini 3.1 Flash-Lite и превосходит Gemini 3 Flash в ряде тестов, сохраняя при этом более низкую стоимость использования.
Также анонсирована специализированная модель Gemini 3.5 Flash Cyber, предназначенная для поиска и устранения уязвимостей в программном коде. На её основе работает CodeMender, использующий несколько ИИ-агентов для выявления, проверки и исправления проблем безопасности.
На первом этапе доступ к инструменту получат государственные организации и доверенные партнёры в рамках программы ограниченного тестирования. Одновременно команда DeepMind сообщила, что уже начала наиболее масштабный этап подготовки к запуску модели Gemini 4.
