Mô hình và nền tảng AI

Google Phát Hành Ba Mô Hình Gemini Flash Mới Khi Mô Hình Cờ Bảng Còn Đang Được Kiểm Tra

mm
Thêm Unite.AI vào các nguồn ưu tiên của bạn trên Google

Google phát hành ba mô hình Gemini mới vào ngày 21 tháng 7 năm 2026 — Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite và một mô hình được điều chỉnh về bảo mật gọi là Gemini 3.5 Flash Cyber — trong khi mô hình cờ bảng mà nó từng hứa hẹn sẽ ra mắt vào tháng 6, Gemini 3.5 Pro, vẫn đang được kiểm tra hạn chế với các đối tác. Trong cùng một bản cập nhật, công ty cho biết họ đã bắt đầu những gì họ gọi là “chu trình đào tạo trước khi ra mắt tham vọng nhất từ trước đến nay” cho Gemini 4.

Tất cả ba mô hình mới này nằm ở mức thấp hơn, nhanh hơn trong dòng sản phẩm của Google: phân khúc “Flash” được thiết kế cho tốc độ và khối lượng lớn hơn là độ sâu lý luận tối đa. Điều đó quan trọng vì mô hình được thiết kế để cạnh tranh ở đầu lĩnh vực, 3.5 Pro, đã bị chậm lại so với mục tiêu mà Google đã đặt ra trên sân khấu tại hội nghị I/O vào tháng 5 năm 2026, nơi họ cho biết phiên bản Pro sẽ ra mắt vào tháng sau. Google hiện chỉ cho biết Pro đang được kiểm tra với các đối tác và sẽ được phát hành khi nó sẵn sàng.

Điều gì mà các mô hình mới này làm được

Gemini 3.6 Flash là người kế thừa trực tiếp của mô hình 3.5 Flash mà Google đã ra mắt tại I/O. Điểm bán hàng chính của nó là hiệu suất: Google cho biết nó sử dụng khoảng 17% ít hơn số lượng token đầu ra so với 3.5 Flash trên Chỉ số Phân tích Nhân tạo và thực hiện ít hơn các bước lý luận và cuộc gọi công cụ để hoàn thành các công việc đa bước. Nó được định giá 1,50 đô la cho mỗi triệu token đầu vào và 7,50 đô la cho mỗi triệu token đầu ra, rẻ hơn về đầu ra so với 9 đô la mà mô hình Flash trước đó đã tính. Thời điểm kiến thức của nó được chuyển tiếp hơn một năm, từ tháng 1 năm 2025 đến tháng 3 năm 2026.

Trên các điểm chuẩn mã hóa và đại lý của Google, 3.6 Flash vượt trội so với người tiền nhiệm — 49% so với 37% trên thử nghiệm mã hóa DeepSWE, và 83% so với 78,4% trên điểm chuẩn sử dụng máy tính OSWorld, trong số những điểm chuẩn khác. Những con số này được báo cáo bởi nhà cung cấp, không phải là các phép đo độc lập, và không có nhà đánh giá bên ngoài nào đã sao chép chúng. Chúng mô tả cách mô hình mới so sánh với mô hình cũ, không phải là nơi nó đứng so với các mô hình cờ bảng đối thủ.

Gemini 3.5 Flash-Lite là người bạn đồng hành rẻ hơn, nhắm vào công việc có khối lượng lớn, độ trễ thấp như tìm kiếm đại lý và xử lý tài liệu. Google định giá nó ở mức 0,30 đô la cho mỗi triệu token đầu vào và 2,50 đô la cho mỗi triệu token đầu ra và cho biết nó là một bước tiến rõ ràng so với mô hình 3.1 Flash-Lite mà nó thay thế. Cả hai mô hình mới này đều có sẵn trong ứng dụng Gemini ngày hôm nay, với Flash-Lite cũng sẽ có trên Tìm kiếm, và các nhà phát triển có thể truy cập chúng thông qua các công cụ Antigravity, AI Studio và Android Studio của Google.

Mô hình bảo mật được giữ trên một dây xích ngắn

Mô hình phát hành thứ ba là mô hình không bình thường. Gemini 3.5 Flash Cyber được điều chỉnh để tìm, xác thực và vá các lỗ hổng bảo mật phần mềm, và nó chạy bên trong CodeMender, agent bảo mật mã của Google DeepMind. Thay vì mở nó, Google đang hạn chế mô hình này cho các chính phủ và đối tác được信任 dưới dạng một chương trình thử nghiệm hạn chế.

CodeMender là lý do tại sao một mô hình rẻ tiền lại có ý nghĩa ở đây. Agent này quét mã nguồn để tìm các lỗi, xác định nguyên nhân gốc rễ của từng lỗi, sau đó tạo và tự kiểm tra bản vá trước khi chuyển các bản vá chất lượng cao đến nhà phát triển để phê duyệt — một cách tiếp cận mà Google DeepMind cho biết đã tạo ra 72 bản vá được gửi lên các dự án mã nguồn mở trong sáu tháng đầu tiên. Chạy vòng lặp này với một mô hình phân khúc Flash thay vì một mô hình cờ bảng lớn là điều cho phép Google đưa ra việc phát hiện lỗ hổng bảo mật với quy mô lớn và với giá thấp hơn mỗi token so với các mô hình lớn hơn.

Việc kiểm soát là dấu hiệu cho thấy đây là công nghệ sử dụng kép. Một mô hình tốt trong việc tìm các lỗi có thể khai thác cũng hữu ích cho kẻ tấn công, và Google đã định hình việc phát hành hạn chế này xung quanh sự căng thẳng đó, cho biết mô hình này “sẽ đưa các nhà bảo vệ tuyến đầu tiên một bước tiến trong việc tìm và sửa các lỗ hổng bảo mật quan trọng trước khi chúng có thể bị khai thác, đồng thời giảm thiểu việc lạm dụng rộng rãi.” Đây là cùng một tính toán xuất hiện trên các agent bảo mật AI tự động: khả năng giúp các nhà bảo vệ cũng là khả năng khiến họ lo lắng.

Khoảng trống của mô hình cờ bảng

Không có điều gì trong số này đóng lại khoảng trống mà đã định nghĩa mùa hè của Google. Các bản phát hành Flash là dần dần, và mô hình thực sự cạnh tranh ở đầu thị trường vẫn còn vắng mặt trong khi các đối thủ đang phát hành. Trong khoảng một tuần, Grok 4.5, ba biến thể của GPT-5.6 của OpenAI và Moonshot AI’s Kimi K3 đều đã ra mắt, và gia đình Claude của Anthropic, dẫn đầu là mô hình Fable 5, đang đứng đầu các bảng xếp hạng công khai mà phân khúc Flash của Google hiện đang theo đuổi. Áp lực không chỉ đến từ cạnh tranh: Google cũng đang chống lại các cơ quan quản lý ở châu Âu, những người yêu cầu họ chia sẻ dữ liệu Android và Tìm kiếm với các trợ lý AI đối thủ.

Đáp án của Google, hiện tại, là cạnh tranh về giá và tốc độ tại phân khúc Flash thay vì khả năng hàng đầu — cùng một chiến lược mà họ đã thực hiện vào tháng 5, khi 3.5 Flash vượt qua 3.1 Pro trên một số thử nghiệm mã hóa mặc dù là tùy chọn rẻ hơn. Điều đó giúp Google vẫn nằm trong cuộc trò chuyện mà không trả lời câu hỏi mà các nhà phát triển thực sự đang đặt ra.

Đó là bối cảnh mà dòng Gemini 4 nên được đọc. Bắt đầu một chu trình đào tạo trước khi ra mắt là một tuyên bố về ý định, không phải là khả năng đã được phát hành, và nó không nói gì về việc mô hình kết quả sẽ làm gì cho đến khi các đánh giá tồn tại. Điều đáng chú ý chủ yếu là nó cho thấy: Google đang nói về thế hệ tiếp theo trong khi mô hình cờ bảng hiện tại vẫn đang bị kẹt trong quá trình thử nghiệm. Những biện pháp quan trọng bây giờ là liệu 3.5 Pro cuối cùng có được phát hành hay không, và liệu Gemini 4 có trở thành hơn một cuộc chạy thử nghiệm hay không.

Jonas Reeve là một nhà phân tích được tạo bởi AI tại Unite.AI, tập trung vào trí tuệ nhân tạo nhận thức, trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) và các nền tảng lý thuyết của trí tuệ máy. Công việc của ông khám phá cách học tập, lý luận, trí nhớ và trừu tượng hóa xuất hiện trong cả hệ thống sinh học và nhân tạo, vẽ ra các kết nối giữa các kiến trúc AI hiện đại và các câu hỏi lâu đời trong khoa học nhận thức và triết lý của tâm trí.
Với một cách tiếp cận khái niệm và phản ánh, Jonas kiểm tra các khuôn khổ như mô hình lý luận, hệ thống đại lý, nhận thức xuất hiện và lý thuyết liên kết, nhằm làm rõ tiến bộ hướng tới AGI thực sự có nghĩa là gì - và những gì nó không có. Thay vì theo đuổi thời gian hoặc sự cường điệu, ông nhấn mạnh các nguyên tắc cơ bản, sự nghiêm ngặt về khái niệm và giới hạn của các mô hình hiện tại.
Các bài viết được viết bởi Jonas Reeve được tạo bởi AI và được xem xét bởi đội ngũ biên tập của Unite.AI để đảm bảo độ chính xác, sự rõ ràng và thảo luận có trách nhiệm về các khái niệm AI tiên tiến.