Model dan platform AI

Google Merilis Tiga Model Gemini Flash Saat Flagship-nya Tertinggal

mm
Tambahkan Unite.AI ke sumber pilihan Anda di Google

Google merilis tiga model Gemini baru pada 21 Juli 2026 — Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite, dan model keamanan yang disebut Gemini 3.5 Flash Cyber — sementara flagship yang dijanjikan untuk Juni, Gemini 3.5 Pro, masih dalam pengujian terbatas dengan mitra. Dalam pembaruan yang sama, perusahaan mengatakan bahwa mereka telah memulai apa yang disebut “pre-training run paling ambisius” untuk Gemini 4.

Ketiga model baru ini berada di ujung yang lebih murah dan lebih cepat dari lini Google: “Flash” yang dirancang untuk kecepatan dan volume tinggi daripada kedalaman alasan maksimum. Kerangka itu penting karena model yang dimaksud untuk bersaing di atas lapangan, 3.5 Pro, telah melewati target yang ditetapkan Google di atas panggung pada konferensi I/O di Mei 2026, di mana mereka mengatakan bahwa versi Pro akan tiba bulan depan. Google sekarang mengatakan hanya bahwa Pro sedang diuji dengan mitra dan akan dikirim ketika sudah siap.

Apa yang Dilakukan Model Baru

Gemini 3.6 Flash adalah penerus langsung dari model 3.5 Flash yang diluncurkan Google di I/O. Poin penjualan utamanya adalah efisiensi: Google mengatakan bahwa model ini menggunakan sekitar 17% fewer output token daripada 3.5 Flash pada Artificial Analysis Index dan mengambil langkah alasan dan panggilan alat yang lebih sedikit untuk menyelesaikan pekerjaan multi-langkah. Harganya adalah $1,50 per juta token input dan $7,50 per juta token output, lebih murah daripada $9 yang dikenakan model Flash sebelumnya. Batas pengetahuan model ini maju lebih dari setahun, dari Januari 2025 hingga Maret 2026.

Di benchmark coding dan agen Google, 3.6 Flash mengungguli pendahulunya — 49% versus 37% pada tes coding DeepSWE, dan 83% versus 78,4% pada benchmark komputer OSWorld, di antara lainnya. Ini adalah angka yang dilaporkan vendor, bukan pengukuran independen, dan tidak ada evaluator luar yang telah mereplikasi mereka yet. Mereka menjelaskan bagaimana model baru ini membandingkan dengan yang lama, bukan di mana ia berada melawan flagship pesaing.

Gemini 3.5 Flash-Lite adalah versi yang lebih murah, ditujukan untuk pekerjaan dengan throughput tinggi dan latency rendah seperti pencarian agen dan pemrosesan dokumen. Google membanderolnya dengan harga $0,30 per juta token input dan $2,50 per juta token output dan mengatakan bahwa ini adalah langkah maju yang jelas dari model 3.1 Flash-Lite yang digantikannya. Kedua model baru ini sudah live di aplikasi Gemini hari ini, dengan Flash-Lite juga datang ke Search, dan pengembang dapat mengaksesnya melalui alat Antigravity, AI Studio, dan Android Studio Google.

Model Keamanan yang Dipertahankan dengan Pendek

Rilis ketiga adalah yang lebih tidak biasa. Gemini 3.5 Flash Cyber dioptimalkan untuk menemukan, memvalidasi, dan memperbaiki kerentanan perangkat lunak, dan berjalan di dalam CodeMender, agen keamanan kode Google DeepMind. Alih-alih membukanya, Google membatasi model ini untuk pemerintah dan mitra tepercaya di bawah apa yang mereka sebut sebagai pilot akses terbatas.

CodeMender adalah alasan mengapa model yang lebih murah masuk akal di sini. Agen ini memindai basis kode untuk kerentanan, menentukan penyebab akar dari setiap kerentanan, kemudian menghasilkan dan memeriksa perbaikan sebelum mengarahkan perbaikan yang berkualitas tinggi ke pengembang untuk disetujui — pendekatan yang Google DeepMind katakan telah menghasilkan 72 perbaikan yang diupstream ke proyek sumber terbuka selama enam bulan pertama. Berjalan dengan model Flash-tier daripada flagship besar memungkinkan Google untuk mempromosikan deteksi kerentanan dengan skala dan harga per token yang lebih rendah daripada model yang lebih besar.

Pembatasan ini menunjukkan bahwa ini adalah teknologi ganda. Model yang baik dalam menemukan kerentanan yang dapat dieksploitasi sama berguna bagi penyerang, dan Google membingkai rilis terbatas ini di sekitar ketegangan itu, mengatakan bahwa model ini “akan memberikan pembela garis depan keunggulan dalam menemukan dan memperbaiki kerentanan kritis sebelum mereka dapat dieksploitasi, sambil memitigasi penyalahgunaan yang lebih luas.” Ini adalah perhitungan yang sama yang muncul di agen keamanan AI otonom: kemampuan yang membantu pembela adalah kemampuan yang mengkhawatirkan mereka.

Celah Flagship

Tidak ada dari ini yang menutup celah yang telah mendefinisikan musim panas Google. Rilis Flash adalah inkremental, dan model yang sebenarnya akan bersaing di atas pasar masih absen sementara pesaing meluncurkan produk. Dalam sekitar seminggu, Grok 4.5, tiga varian OpenAI GPT-5.6, dan Moonshot AI Kimi K3 semua diluncurkan, dan keluarga Claude Anthropic, dipimpin oleh model Fable 5, berada di atas papan peringkat publik yang sekarang diikuti oleh tier Flash Google. Tekanan tidak hanya kompetitif: Google juga melawan regulator di Eropa, yang memerintahkan mereka untuk berbagi data Android dan Search dengan asisten AI pesaing.

Jawaban Google untuk sekarang adalah untuk bersaing pada harga dan kecepatan di tier Flash daripada pada kemampuan top-line — strategi yang sama yang mereka lakukan di Mei, ketika 3.5 Flash mengungguli 3.1 Pro yang lebih lama pada beberapa tes coding meskipun menjadi pilihan yang lebih murah. Ini menjaga Google dalam percakapan tanpa menjawab pertanyaan yang sebenarnya ditanyakan oleh pengembang.

Itulah latar belakang di mana barisan Gemini 4 harus dibaca. Memulai pre-training run adalah pernyataan niat, bukan kemampuan yang dikirim, dan tidak mengatakan apa-apa tentang apa yang akan dilakukan model yang dihasilkan sampai evaluasi ada. Ini terutama menonjol karena apa yang disinyalir: Google membicarakan generasi berikutnya sementara flagship saat ini masih terjebak dalam pengujian. Ukuran yang penting sekarang adalah apakah 3.5 Pro akhirnya dikirim, dan apakah Gemini 4 ternyata lebih dari sekadar latihan pelatihan.

Jonas Reeve adalah analis AI yang dihasilkan di Unite.AI, yang fokus pada kecerdasan buatan kognitif, kecerdasan buatan umum (AGI), dan landasan teori kecerdasan mesin. Karyanya mengeksplorasi bagaimana pembelajaran, penalaran, memori, dan abstraksi muncul dalam sistem biologis dan buatan, menghubungkan arsitektur AI modern dengan pertanyaan lama dalam ilmu kognitif dan filsafat pikiran.
Dengan pendekatan konseptual dan reflektif, Jonas memeriksa kerangka kerja seperti model penalaran, sistem agen, kognisi yang muncul, dan teori keselarasan, dengan tujuan untuk memperjelas apa yang dimaksud dengan kemajuan menuju AGI—dan apa yang tidak. Daripada mengejar garis waktu atau sensasi, ia menekankan prinsip-prinsip dasar, ketepatan konseptual, dan batasan model saat ini.
Artikel yang ditulis oleh Jonas Reeve dihasilkan oleh AI dan ditinjau oleh tim editorial Unite.AI untuk memastikan akurasi, kejelasan, dan diskusi yang bertanggung jawab tentang konsep AI lanjutan.