Google DeepMind ma három új, zárt forráskódú Gemini modellt jelentett be, amelyeket a vállalat a korábbiaknál lényegesen token‑hatékonyabbnak nevez: Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash‑Lite és a specializált Gemini 3.5 Flash Cyber. A célt az ügynökalapú (agentic) feladatoknál jobb sebesség, intelligencia és olcsóbb működés elérése volt.
Ár és elérhetőség
- Gemini 3.6 Flash API‑ár: 1,50 USD per 1 millió input token és 7,50 USD per 1 millió output token.
- Gemini 3.5 Flash‑Lite API‑ár: 0,30 USD per 1 millió input token és 2,50 USD per 1 millió output token.
- A Gemini 3.5 Flash Cyber modell ára még nem került közzétételre; a Google annyit közölt, hogy a nagyobb modelleknél alacsonyabb per‑token díjra hangolták.
Gemini 3.6 Flash és Gemini 3.5 Flash‑Lite azonnal elérhető a Gemini API‑n keresztül a Google AI Studio‑ban és az Android Studio‑ban, valamint a fogyasztói Gemini alkalmazásban és a Google Keresésben. A Gemini 3.5 Flash Cyber „hamarosan” lesz elérhető, kizárólag kormányok és megbízható partnerek számára a CodeMender felületen keresztül — a CodeMender a Google tavaly kiadott hibajavító ügynökmegoldása.
Tokenhatékonyság és kontextusablak
A Google közlése szerint mind a Gemini 3.6 Flash, mind a Gemini 3.5 Flash‑Lite 1 millió tokenes input kontextusablakkal rendelkezik, és maximálisan 64 000 token kimenetet engedélyeznek. Mindkét modell tudásvágása (knowledge cutoff) 2026. márciusi.
A Google által idézett, független mérőcsoport, az Artificial Analysis megállapítása szerint a Gemini 3.6 Flash kimeneti tokenhasználata 17%-kal alacsonyabb a Gemini 3.5 Flash‑hez képest. Hosszabb távú szoftvermérnöki feladatoknál — például a DeepSWE benchmarkon — a tokenmegtakarítás egyes mérésekben akár 65%‑ig terjedt. A cég szerint ez kevesebb belső gondolkodási lépést és eszköz‑hívást jelent ugyanazon többlépéses munkafolyamat elvégzéséhez.
Teljesítmény‑javulás a benchmarkokon
A Gemini 3.6 Flash több mérőszámban is javulást mutat az elődökhöz képest: a DeepSWE pontszám 37%‑ról 49%‑ra nőtt, a gépi tanulás‑mérnöki MLE‑Bench 49,7%‑ról 63,9%‑ra emelkedett. Az OSWorld‑Verified mérés 78,4%‑ról 83,0%‑ra javult, és a GDPval‑AA v2 pontszáma 1349‑ről 1421‑re nőtt. Ezek a javulások együtt a modell gyakorlati hasznát növelik, különösen komplex kód‑ és tudásfeladatoknál.
A három modell szerepe és képességei
-
Gemini 3.6 Flash: a három közül a „nehéz bevetésű” modell, komplex kódolási feladatokra, multimodális tudásmunkára és hosszú távú, több‑ügynökös koordinációra tervezték. Alkalmas nagy dokumentumok feldolgozására, összetett táblázatelemzésre és hosszú formátumú jelentések generálására.
-
Gemini 3.5 Flash‑Lite: a leggyorsabb a 3.5 sorozatban; az Artificial Analysis mérései szerint körülbelül 350 output token/s másodpercenkénti feldolgozásra képes, ami nagy átviteli sebességet és alacsony késleltetést jelent agentic keresésnél és tömeges dokumentumfeldolgozásnál. Bár „Lite” jelzőt visel, több ügynökalapú és kódolási benchmarkon felülmúlja a korábbi Gemini 3 Flash‑t.
-
Gemini 3.5 Flash Cyber: specializált, kiberbiztonsági célokra finomhangolt modell, amelyet sebezhetőségek felkutatására és javítására szántak. A Google ezt a modellt integrálja a CodeMenderrel, és a gyakorlatban több 3.5 Flash Cyber ügynök működik együtt egy komplex sebezhetőségi jelentés előállításán; a modell a CyberGym benchmarkon versenyképes eredményt ér el.
Árverseny és összehasonlítás más modellekkel
A bejelentett árak a globális mezőny középső‑alsó tartományába esnek. Például a Gemini 3.5 Flash‑Lite összesített költsége (input+output) 2,80 USD per 1 millió token, míg a Gemini 3.6 Flash összesen 9,00 USD per 1 millió token. A korábbi generációk közül a Gemini 3.1 Flash‑Lite továbbra is Google szerint a „legköltséghatékonyabb” darab 0,25/1,50 USD (input/output) árszámmal, de az 3.5 Flash‑Lite körülbelül kétszer gyorsabb.
A Google hangsúlyozza, hogy a modell belső token‑használatának csökkenése tovább csökkentheti az ügyfelek tényleges költségeit azon túl, amit a címkén látni: kevesebb végső token kerül számlázásra, ha a modell rövidebb számszerű válaszokkal, illetve kevesebb elágazó hívással oldja meg a feladatot.
Biztonság és korlátozások
A Google megerősítette, hogy a Frontier Safety védelmi mechanizmusokat alkalmazza, ideértve a jailbreak elleni megerősített ellenintézkedéseket és a Kémiai, Biológiai, Sugárzási és Nukleáris (CBRN) valamint kiberfegyverkezésre vonatkozó kockázatok csökkentését. A mérnökök úgy hangolták a modelleket, hogy csökkentsék a jogos, hasznos kérések automatikus elutasítását, miközben megőrzik a biztonságot.
Licencelés: kizárólag kereskedelmi API‑hozzáférés
A Gemini 3.6 Flash és a 3.5 Flash‑Lite kizárólag Google által menedzselt, kereskedelmi API‑licenc alatt érhetők el. A modellek súlyai, a betanításhoz használt adatok és a forráskód nem nyilvánosak; a fejlesztők a Google szolgáltatásait „bérlik” metrikus díjazás alapján. A korlátozások megnehezítik a teljesen helyi, levegőzáras („air‑gap”) üzemeltetést, kivéve ha a vállalat külön, magas szintű vállalati megállapodást köt.
A Gemini 3.5 Flash Cyber elérése még szigorúbb: a Google jelenleg csak kormányoknak és megbízható partnereknek kínál hozzáférést egy pilot programon keresztül, a kettős felhasználású kibereszközök visszaéléseinek megakadályozása érdekében.
Hiányzó zászlóshajó és a jövő
Fejlesztők és a közösség szembesültek azzal, hogy a Google most nem jelentette be a nagyobb teljesítményű Gemini 3.5 Pro modellt, amelyet a cég korábban nyárra ígért. A Gemini 3.1 Pro 2026 februári debütálása óta versenytársak több új zászlóshajó‑generációt mutattak be. A Google technikai munkatársa, Logan Kilpatrick, egy X‑bejegyzésre adott válaszában így fogalmazott: "Gemini 3.5 Pro is currently testing with partners and we plan to make it broadly available as soon as it’s ready." (a Gemini 3.5 Pro jelenleg partnereknél tesztelés alatt áll, és a cég a lehető leghamarabb tervezi széleskörű elérhetővé tételét).
A vállalat továbbá megerősítette, hogy a Gemini 4 előképzése már megkezdődött.
Összefoglalás
A Flash sorozat a Google stratégiájának azon irányát tükrözi, hogy az ügynökalapú, tartósan autonóm rendszerek hatékonyságát és sebességét növelje. A token‑hatékonyság és a jobb teljesítmény konkrét költségcsökkentést és alacsonyabb késleltetést kínálhat üzleti felhasználók számára, ugyanakkor a zárt, kereskedelmi licencelés korlátozza a rugalmasságot és a közösségi innovációs lehetőségeket.
A fejlesztők és vállalatok a költség‑sebesség‑biztonság egyensúlyát mérlegelve dönthetnek a Flash modellek beépítéséről, miközben a piac a Google következő nagy zászlóshajó‑kiadására, a Gemini 3.5 Pro‑ra és később a Gemini 4‑re vár.
