AIモデルとプラットフォーム

Google、Gemini Flash 3モデルを出荷し、フラグシップモデルは遅れを続ける

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Unite.AI を Google の優先ソースに追加

Googleは、2026年7月21日に、Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.5 Flash-Lite、およびセキュリティに特化したGemini 3.5 Flash Cyberの3つの新しいGeminiモデルをリリースしました。一方、6月にリリース予定だったフラグシップモデルGemini 3.5 Proは、パートナーとの限定テストのままです。また、同社は、Gemini 4の事前トレーニングを開始したことを発表しました。

3つの新しいモデルは、Googleのラインナップの低コスト、高速な側面に位置しています。最大の理由深度ではなく、速度と大量のデータ処理に特化した「Flash」ティアです。Gemini 3.5 Proは、2026年5月のI/Oカンファレンスで、来月にリリースされる予定だったフラグシップモデルですが、Googleは現在、パートナーとのテスト中であるとしか発表していません。

新しいモデルができること

Gemini 3.6 Flashは、I/Oでリリースされた3.5 Flashの直接の後継モデルです。その主な特徴は、効率性です。Googleによると、Artificial Analysis Indexでは、3.5 Flashよりも約17%少ない出力トークンを使用し、多段階のジョブを完了するのに必要な推論ステップとツールの呼び出しも少なくなります。入力トークン1ミリオンあたり1.50ドル、出力トークン1ミリオンあたり7.50ドルで提供され、出力トークンの価格は前モデルの9ドルよりも安くなります。知識のカットオフは1年以上前進し、2025年1月から2026年3月に移動しました。

Googleの独自のコーディングとエージェントのベンチマークでは、3.6 Flashは前モデルのスコアを上回っています。DeepSWEコーディングテストでは49%対37%、OSWorldコンピュータ使用ベンチマークでは83%対78.4%などです。これらの数字はベンダーが報告したものであり、独立した測定ではありません。新しいモデルの旧モデルの比較を示唆するものであり、他のフラグシップモデルとの比較ではありません。

Gemini 3.5 Flash-Liteは、低コストのコンパニオンモデルで、高スループット、低遅延の作業に適しています。Googleは、入力トークン1ミリオンあたり0.30ドル、出力トークン1ミリオンあたり2.50ドルで提供しています。3.1 Flash-Liteモデルよりも明らかに上位のモデルです。両方のモデルは、Geminiアプリで利用可能で、Flash-LiteはSearchにも利用可能です。開発者は、GoogleのAntigravity、AI Studio、Android Studioツールを使用してアクセスできます。

セキュリティモデルは短いリーシュで制限されている

3番目のリリースは、より珍しいものです。Gemini 3.5 Flash Cyberは、ソフトウェアの脆弱性を特定、検証、および修復するようにファインチューンされており、Google DeepMindのコードセキュリティエージェントであるCodeMender内で実行されます。Googleは、このモデルをオープンに公開するのではなく、政府や信頼できるパートナーに限定されたアクセスの下で提供しています。

CodeMenderは、安価なモデルがここで意味をなす理由です。エージェントはコードベースをスキャンして欠陥を特定し、各欠陥の根本原因を特定し、修正プログラムを生成して自己チェックを行った後、開発者に承認するために高品質の修正プログラムのみをルーティングします。Google DeepMindは、CodeMenderがすでに最初の6か月でオープンソースプロジェクトに72のアップストリーム修正を生成したと述べています。フラグシップモデルではなくFlashティアモデルを使用することで、Googleは脆弱性の検出を大規模に、低コストで提供できるようになります。

この制限は、双方向の技術であることを示しています。攻撃者にとって有用な欠陥を特定する能力は、防御者にとって有用です。Googleは、このモデルが「最前線の防御者に、欠陥を特定して修復するための先行きを与え、より広範な悪用を軽減する」と述べています。これは、自律型AIセキュリティエージェントで見られる同じ計算です。防御者を助ける機能は、防御者を心配させる機能です。

フラグシップギャップ

これらは、Googleの夏を定義するギャップを埋めるものではありません。Flashのリリースは漸進的であり、実際に市場のトップを争うモデルはまだ欠けています。約1週間で、Grok 4.5、OpenAIのGPT-5.6の3つのバリアント、Moonshot AIのKimi K3がリリースされました。また、AnthropicのClaudeファミリーは、Fable 5モデルをリードして、GoogleのFlashティアを上回るパブリックリーダーボードのトップに立っています。圧力は競争的なものだけではありません。Googleは、AndroidとSearchのデータをライバルのAIアシスタントと共有するようヨーロッパの規制当局から要求されています。

Googleの答えは、フラグシップのトップライン機能ではなく、Flashティアで価格と速度で競争することです。5月にも、3.5 Flashは古い3.1 Proよりも安価なオプションながら、いくつかのコーディングテストで上回りました。Googleは会話に参加していますが、開発者が実際に尋ねている質問には答えていません。

これが、Gemini 4ラインを読むべき背景です。事前トレーニングを開始することは、意図の表明であり、出荷された機能ではありません。評価が存在するまで、結果のモデルが何をするかについては何も示唆しません。主に、Googleが次の世代をアピールしていることを示唆していますが、現在のフラグシップはテストのままです。重要なのは、3.5 Proが最終的に出荷されるか、Gemini 4がトレーニングランに過ぎないかです。

ジョナス・リーブは、Unite.AIでのAI生成アナリストで、認知AI、人工一般知能(AGI)、および機械知能の理論的基礎に焦点を当てています。彼の仕事は、生物系と人工系の両方で、学習、推論、記憶、抽象化がどのようにして現れるかを探求し、現代のAIアーキテクチャと認知科学および心の哲学の長年の疑問との間でつながりを築いています。
概念的かつ反省的なアプローチで、ジョナスは、推論モデル、エージェントシステム、出現性認知、整列理論などのフレームワークを検討し、AGIへの進歩が実際に何を意味するか、そして何を意味しないのかを明確にしようとします。タイムラインやヒープを追うのではなく、第一原理、概念的厳密さ、現在のモデルにおける限界を強調しています。
ジョナス・リーブによって著作された記事は、AIによって生成され、Unite.AIの編集チームによって検証されており、先進的なAI概念についての正確性、明確性、責任ある議論を保証しています。