Google nie zwalnia tempa w wyścigu o pozycję lidera rynku sztucznej inteligencji. Firma oficjalnie rozszerzyła rodzinę Gemini i zaprezentowałą trzy nowe modele, które mają odpowiadać na różne potrzeby użytkowników – od codziennego korzystania z AI, przez zaawansowane systemy agentowe, aż po rozwiązania przeznaczone do cyberbezpieczeństwa. Producent stawia nie tylko na większą wydajność, ale również na ograniczenie kosztów działania oraz poprawę jakości odpowiedzi, co może mieć duże znaczenie zarówno dla deweloperów, jak i przedsiębiorstw wykorzystujących AI na szeroką skalę.
Gemini 3.6 Flash ma być nowym filarem oferty Google
Jeszcze w maju 2026 roku Google zaprezentowało model Gemini 3.5 Flash, jednak rozwój tej rodziny postępuje wyjątkowo szybko. Teraz do użytkowników trafia Gemini 3.6 Flash, który nie jest jedynie niewielkim odświeżeniem poprzednika, lecz modelem zaprojektowanym z myślą o jeszcze efektywniejszej pracy agentów AI oraz bardziej wymagających zastosowaniach biznesowych. Google określa nową wersję mianem swojego podstawowego modelu roboczego. Największe usprawnienia dotyczą programowania, pracy z dużymi zasobami wiedzy oraz zadań multimodalnych obejmujących analizę tekstów, dokumentów, wykresów, obrazów czy danych finansowych. Firma podkreśla również, że nowy model powstał w oparciu o opinie programistów korzystających wcześniej z Gemini 3.5 Flash.
Jedną z najważniejszych zmian jest poprawa efektywności wykorzystania tokenów. Według Artificial Analysis Index Gemini 3.6 Flash generuje o 17% mniej tokenów wyjściowych niż poprzednik, a w niektórych scenariuszach agentowych wynik jest jeszcze lepszy. Google wskazuje benchmark DeepSWE, gdzie ograniczenie liczby generowanych tokenów może sięgać nawet 65%. Oznacza to krótsze odpowiedzi, mniej zbędnych kroków podczas wykonywania złożonych zadań oraz niższe koszty korzystania z modelu.
Producent przekonuje również, że poprawa wydajności nie odbyła się kosztem jakości. Wręcz przeciwnie, Gemini 3.6 Flash osiąga wyższe wyniki w wielu popularnych benchmarkach. W teście DeepSWE model uzyskał rezultat 49% wobec 37% dla Gemini 3.5 Flash, natomiast w MLE Bench poprawił wynik z 49,7% do 63,9%. Równie dobrze wypada w OSWorld-Verified, gdzie osiąga 83% względem 78,4% poprzednika, a także w benchmarku GDPval-AA v2, w którym uzyskał 1421 punktów zamiast 1349.
Zmiany obejmują również rozwój funkcji związanych z obsługą komputera. Google zintegrowało możliwości „computer use” bezpośrednio z API Gemini oraz platformą Gemini Enterprise, dzięki czemu modele mogą skuteczniej wykonywać zadania wymagające interakcji z aplikacjami czy środowiskiem systemowym. Nowa wersja ma być także bardziej opłacalna. Google ustaliło cenę na 1,50 dolara (~5,70 zł) za milion tokenów wejściowych oraz 7,50 dolara (~30 zł) za milion tokenów wyjściowych, dzięki czemu realizacja rozbudowanych zadań agentowych będzie tańsza niż w przypadku Gemini 3.5 Flash.
Firma zwraca uwagę także na kwestie bezpieczeństwa. Gemini 3.6 Flash otrzymał ulepszone mechanizmy Frontier Safety, które zwiększają odporność modelu na próby obejścia zabezpieczeń oraz ograniczają ryzyko wykorzystania AI do działań związanych z cyberprzestępczością czy zagrożeniami CBRN. Jednocześnie Google deklaruje, że model został dostrojony tak, aby ograniczyć liczbę niepotrzebnych odmów w legalnych zastosowaniach biznesowych.
Gemini 3.5 Flash-Lite stawia na szybkość i niskie koszty, a Flash Cyber skupia się na bezpieczeństwie
Drugą nowością jest Gemini 3.5 Flash-Lite, który Google określa jako najszybszy i najbardziej ekonomiczny model w rodzinie Gemini 3.5. Rozwiązanie zostało przygotowane przede wszystkim z myślą o zadaniach wymagających bardzo niskich opóźnień i wysokiej przepustowości, takich jak przetwarzanie ogromnych ilości dokumentów, automatyzacja procesów biznesowych czy obsługa rozbudowanych systemów agentowych.
Według danych Artificial Analysis model jest w stanie generować nawet 350 tokenów wyjściowych na sekundę i zachowywać jednocześnie znacznie lepszą jakość niż wcześniejsze generacje Flash-Lite. Google podkreśla, że programiści mogą dostosowywać poziom „myślenia”” modelu do konkretnego zadania. W prostszych operacjach priorytetem jest maksymalna szybkość i niskie koszty, natomiast przy bardziej złożonych przepływach pracy możliwe jest wykorzystanie większej liczby etapów rozumowania. Cena została ustalona na 0,30 dolara (~1,15 zł) za milion tokenów wejściowych oraz 2,50 dolara (~9,50 zł) za milion tokenów wyjściowych, co czyni ten model jedną z najbardziej opłacalnych propozycji Google dla środowisk produkcyjnych.
Na uwagę zasługują również wyniki osiągane przez Flash-Lite w testach wydajności, gdyż model znacząco przewyższa wcześniejszy Gemini 3.1 Flash-Lite w benchmarkach takich jak Terminal-Bench 2.1, GDM-MRCR v2 czy GDPval-AA v2. Co ciekawe, w części testów okazuje się nawet skuteczniejszy od pełnego Gemini 3 Flash. W SWE-Bench Pro osiągnął wynik 54,2% wobec 49,6%, natomiast w OSWorld-Verified uzyskał 74% przy 65,1% dla starszego modelu. Google wyposażyło go również we wbudowane narzędzie do obsługi komputera, które ma usprawnić wykonywanie zadań agentowych na różnych platformach.
Trzecim przedstawicielem nowej rodziny jest Gemini 3.5 Flash Cyber, czyli model wyspecjalizowany w cyberbezpieczeństwie. Powstał z myślą o wykrywaniu, analizowaniu i naprawianiu podatności w kodzie źródłowym. Google tłumaczy, że wraz z rozwojem AI coraz większym problemem staje się tempo wykrywania nowych luk bezpieczeństwa, więc potrzebne są narzędzia pozwalające automatycznie identyfikować zagrożenia i proponować poprawki. Model został zintegrowany z platformą CodeMender, gdzie współpracuje z wieloma agentami AI tworzącymi wspólny raport dotyczący wykrytych podatności. Według Google rozwiązanie osiąga konkurencyjne wyniki w benchmarku CyberGym, jednocześnie oferując niższy koszt działania niż większe modele językowe wykorzystywane do podobnych zadań.
Nie oznacza to jednak, że Flash Cyber będzie dostępny dla każdego. Ze względu na potencjalne ryzyko nadużyć Google zdecydowało się ograniczyć dostęp wyłącznie do rządów oraz zaufanych partnerów uczestniczących w pilotażowym programie CodeMender. To dość zachowawcze podejście, ale w przypadku narzędzi mogących zarówno wykrywać, jak i potencjalnie ułatwiać analizę podatności, wydaje się ono uzasadnione.
Google patrzy już dalej. Trwają prace nad Gemini 3.5 Pro i kolejną generacją modeli
Premiera nowych modeli nie oznacza końca tegorocznych planów Google. Firma poinformowała, że Gemini 3.5 Pro znajduje się obecnie w fazie testów prowadzonych wspólnie z partnerami, a jego publiczna dostępność nastąpi wtedy, gdy model osiągnie odpowiedni poziom jakości i stabilności. Jeszcze ciekawiej zapowiada się jednak przyszłość całej platformy, ponieważ Google potwierdziło rozpoczęcie najbardziej ambitnego procesu wstępnego trenowania w historii projektu Gemini, który ma doprowadzić do powstania Gemini 4. Szczegóły pozostają tajemnicą, jednak skala inwestycji sugeruje, że firma przygotowuje kolejną generację modeli zdolnych konkurować z najbardziej zaawansowanymi systemami AI na rynku.
Nowe modele są już stopniowo udostępniane użytkownikom. Gemini 3.6 Flash oraz Gemini 3.5 Flash-Lite trafiły do Google AI Studio, Android Studio oraz platformy Gemini Enterprise. Model 3.6 Flash pojawia się również w aplikacji Gemini, natomiast Flash-Lite zostanie wykorzystany także w usługach takich jak wyszukiwarka Google. Oznacza to, że efekty wprowadzonych zmian odczują nie tylko programiści, ale również zwykli użytkownicy korzystający z narzędzi AI na co dzień.
Choć nowe modele nie stanowią rewolucji porównywalnej z pojawieniem się całkowicie nowej generacji sztucznej inteligencji, to wyraźnie pokazują kierunek obrany przez Google. Firma skupia się dziś przede wszystkim na zwiększaniu efektywności, ograniczaniu kosztów oraz rozwijaniu wyspecjalizowanych modeli, które mają lepiej odpowiadać konkretnym zastosowaniom. W praktyce może to okazać się równie istotne jak kolejne rekordy osiągane w benchmarkach.
Źródło: Google
Chcesz być na bieżąco? Śledź ROOTBLOG w Google News!