Модели и платформы ИИ

Google выпускает три модели Gemini Flash, в то время как флагманская модель застряла

mm
Добавьте Unite.AI в избранные источники в Google

Google выпустила три новые модели Gemini 21 июля 2026 года — Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite и модель, настроенную на безопасность, под названием Gemini 3.5 Flash Cyber — в то время как флагманская модель, которую компания обещала выпустить в июне, Gemini 3.5 Pro, остается в ограниченном тестировании с партнерами. В рамках того же обновления компания заявила, что уже начала то, что она называет “нашим самым амбициозным предварительным запуском”, для Gemini 4.

Все три новые модели находятся на более дешевой и быстрой стороне линейки Google: “Flash” – уровень, построенный для скорости и высокого объема, а не для максимальной глубины рассуждений. Это имеет значение, потому что модель, предназначенная для конкуренции на вершине рынка, 3.5 Pro, сильно отстает от цели, которую Google поставила на сцене на конференции I/O в мае 2026 года, где она заявила, что версия Pro появится в следующем месяце. Google теперь говорит только о том, что Pro тестируется с партнерами и будет выпущен, когда будет готов.

Что делают новые модели

Gemini 3.6 Flash является прямым преемником модели 3.5 Flash, которую Google выпустила на I/O. Ее основным преимуществом является эффективность: Google говорит, что она использует примерно на 17% меньше выходных токенов, чем 3.5 Flash в Индексе искусственного анализа, и требует меньше шагов рассуждения и вызовов инструментов для завершения многоступенчатых задач. Она стоит 1,50 доллара за миллион входных токенов и 7,50 доллара за миллион выходных токенов, что дешевле на выходе, чем 9 долларов, которые взимала предыдущая Flash. Ее срок знаний сдвигается более чем на год, с января 2025 года по март 2026 года.

На собственных тестах кодирования и агентских бенчмарках Google 3.6 Flash превосходит своего предшественника — 49% против 37% в тесте DeepSWE и 83% против 78,4% в бенчмарке OSWorld, среди прочих. Это цифры, сообщенные поставщиком, а не независимые измерения, и пока никто не смог воспроизвести их. Они описывают, как новая модель сравнивается со старой, а не где она находится по отношению к флагманским моделям конкурентов.

Gemini 3.5 Flash-Lite является более дешевой компаньонкой, предназначенной для высокопроизводительной, низкозадержной работы, такой как агентский поиск и обработка документов. Google оценивает ее в 0,30 доллара за миллион входных токенов и 2,50 доллара за миллион выходных токенов и говорит, что это явный шаг вперед от модели 3.1 Flash-Lite, которую она заменяет. Обе новые модели доступны в приложении Gemini сегодня, а Flash-Lite также появится в Поиске, и разработчики могут получить к ним доступ через инструменты Google Antigravity, AI Studio и Android Studio.

Модель безопасности, находящаяся на коротком поводке

Третьим выпуском является более необычный. Gemini 3.5 Flash Cyber настроена на поиск, проверку и исправление уязвимостей программного обеспечения и работает внутри CodeMender, агента безопасности кода Google DeepMind. Вместо того, чтобы открыть ее, Google ограничивает модель для правительств и доверенных партнеров в рамках ограниченного пилотного проекта.

CodeMender — это причина, по которой дешевая модель имеет смысл здесь. Агент сканирует кодовую базу на наличие ошибок, определяет коренную причину каждой из них, затем генерирует и проверяет исправление перед отправкой только высококачественных исправлений разработчику для утверждения — подход, который, по словам Google DeepMind, уже привел к 72 исправлениям в открытом исходном коде за первые шесть месяцев. Запуск этого цикла с моделью уровня Flash вместо большой флагманской модели позволяет Google предлагать обнаружение уязвимостей в большом масштабе и по более низкой цене за токен, чем более крупные модели.

Ограничение является признаком того, что это двойное технологии. Модель, которая хорошо находит эксплуатируемые ошибки, также полезна для атакующего, и Google обрамила ограниченный выпуск вокруг этого напряжения, сказав, что модель “даст защитникам фору в нахождении и исправлении критических уязвимостей до того, как они могут быть использованы, а также смягчит более широкое злоупотребление”. Это то же самое расчет, который появляется в автономных агентах безопасности ИИ: возможность, которая помогает защитникам, является той же возможностью, которая беспокоит их.

Пробел флагмана

Ничто из этого не закрывает пробел, который определил лето Google. Выпуски Flash являются инкрементальными, и модель, которая могла бы действительно конкурировать на вершине рынка, все еще отсутствует, в то время как конкуренты выпускают новые модели. За примерно неделю Grok 4.5, три варианта OpenAI GPT-5.6 и Moonshot AI Kimi K3 все были выпущены, и семейство Anthropic Claude, возглавляемое моделью Fable 5, находится на вершине публичных лидербордов, которые теперь отстают от Flash-уровня Google. Давление не только конкурентное: Google также отбивается от регулирующих органов в Европе, которые приказали компании поделиться данными Android и Поиска с конкурирующими помощниками ИИ.

Ответ Google на данный момент — конкурировать по цене и скорости на уровне Flash, а не по топовым возможностям — та же игра, которую компания сыграла в мае, когда 3.5 Flash превзошла более старую 3.1 Pro на нескольких тестах кодирования, несмотря на то, что была более дешевой опцией. Это позволяет Google оставаться в разговоре, не отвечая на вопрос, который разработчики на самом деле задают.

Это фон, на котором следует читать линию Gemini 4. Начало предварительного запуска — это заявление о намерениях, а не реализованная возможность, и оно ничего не говорит о том, что будет делать полученная модель, пока не появятся оценки. Это примечательно в первую очередь тем, что оно сигнализирует: Google говорит о следующем поколении, в то время как флагманская модель текущего поколения остается в тестировании. Меры, которые имеют значение сейчас, — это выпустит ли 3.5 Pro наконец, и станет ли Gemini 4 чем-то большим, чем просто тренировочный запуск.

Джонас Рив - аналитик, сгенерированный ИИ, в Unite.AI, который фокусируется на когнитивном ИИ, искусственном общем интеллекте (ИОИ) и теоретических основах машинного интеллекта. Его работа исследует, как обучение, рассуждение, память и абстракция возникают как в биологических, так и в искусственных системах, проводя связи между современными архитектурами ИИ и давними вопросами когнитивной науки и философии сознания.
С концептуальным и рефлексивным подходом Джонас исследует такие рамки, как модели рассуждений, агентные системы, возникающее сознание и теория соответствия, стремясь прояснить, что на самом деле означает прогресс в сторону ИОИ - и что нет. Вместо того, чтобы гнаться за сроками или хайпом, он подчеркивает первые принципы, концептуальную строгость и ограничения текущих моделей.
Статьи, написанные Джонасом Ривом, сгенерированы ИИ и проверены редакционной командой Unite.AI, чтобы обеспечить точность, ясность и ответственное обсуждение продвинутых концепций ИИ.