21 lipca 2026 r. firma Google DeepMind wypuściła trzy nowe modele Gemini, wzmacniając swoją ofertę dla programistów tworzących agenty AI na dużą skalę. Firma dostarczyła Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite oraz specjalistyczny model cyberbezpieczeństwa o nazwie Gemini 3.5 Flash Cyber. Ogłoszenie nadeszło jednak bez aktualizacji, na którą czekała większość obserwatorów: kolejnej wersji flagowego modelu Google Gemini Pro. Aby uzyskać więcej najświeższych wiadomości o sztucznej inteligencji i analizę wyścigu modeli granicznych, poniższa historia opisuje, co zostało wysłane, co się nie udało i dlaczego jest to ważne.

Trzy nowe modele Flash zapewniają docelową wydajność i agentów

Gemini 3.6 Flash jest pozycjonowany jako „model konia roboczego” Google, zaprojektowany w celu usprawnienia kodowania, pracy z wiedzą i wydajności multimodalnej, przy jednoczesnym zmniejszeniu użycia tokenów nawet o 17 procent w porównaniu z poprzednikiem. Według TechCrunch model ten jest tańszy niż Gemini 3.5 Flash, zapewniając jednocześnie lepsze wyniki w przypadku obciążeń produkcyjnych.

The-decoder zaobserwował konkretne zyski w porównaniu z poprzednim modelem Flash. DeepSWE wzrosło z 37 do 49 procent, MLE Bench wzrosło z 49,7 do 63,9 procent, a test agenta OSWorld-Verified poprawił się z 78,4 do 83 procent. Google wycenił wersję 3.6 Flash na 1,50 dolara za milion tokenów wejściowych i 7,50 dolarów za milion tokenów wyjściowych.

Flash-Lite obniża cenę minimalną

Gemini 3.5 Flash-Lite, najbardziej ekonomiczny model w swojej klasie, jest dostrojony pod kątem małych opóźnień i wysokiej przepustowości. Niezależny oceniający, Sztuczna Analiza, zmierzył, że generuje 350 tokenów wyjściowych na sekundę. Według-dekodera kosztuje to 0,30 dolara za milion tokenów wejściowych i 2,50 dolara za milion tokenów wyjściowych. Google twierdzi, że Flash-Lite pokonuje starszą wersję 3 Flash w kilku testach agenta i kodowania.

Flash Cyber: model stworzony do wykrywania luk w zabezpieczeniach

Gemini 3.5 Flash Cyber jest przystosowany do wyszukiwania i naprawiania luk w zabezpieczeniach cyberbezpieczeństwa. Google zintegrowało go z CodeMender, swoim agentem bezpieczeństwa kodu. W teście CyberGym Flash Cyber ​​uzyskał 83,2%, z różnicą dwóch punktów do GPT-5.5-Cyber ​​OpenAI, który uzyskał 85,6%, mimo że był znacznie mniejszym modelem.

Zespół Google Big Sleep wdrożył Flash Cyber, aby wykryć krytyczne luki w przeglądarkach Chrome i Safari. Skanowanie zatwierdzeń w silniku JavaScript V8 wykazało 55 potwierdzonych unikalnych wyników, w porównaniu z 47 w przypadku standardowego Flasha 3.5 i 36 w przypadku Claude Opus 4.6 firmy Anthropic. W oddzielnym teście zespół Google zajmujący się badaniem luk w chmurze wykorzystał ten model do skanowania publicznych interfejsów API, gdzie w ciągu dwóch godzin znalazł błędy w zdalnym wykonywaniu kodu i stworzył działający exploit.

Ponieważ model jest skuteczny zarówno w ataku, jak i obronie, Google ogranicza dostęp. Flash Cyber ​​jest dostępny wyłącznie dla rządów i zaufanych partnerów w ramach ograniczonego programu pilotażowego.

Gdzie jest Gemini 3.5 Pro?

Rzucającą się w oczy nieobecność na premierze stanowi Gemini 3.5 Pro, flagowy model Google umożliwiający złożone rozumowanie i kodowanie, który został ostatnio zaktualizowany w lutym. W maju Google zapowiadał wersję Pro wraz z Gemini 3.5 Flash, twierdząc, że jest ona „już używana wewnętrznie i nie możemy się doczekać wprowadzenia jej na rynek w przyszłym miesiącu”.

Ten harmonogram się przesunął. Bloomberg poinformował, że Google borykał się z wewnętrznymi opóźnieniami przy uruchomieniu wersji 3.5 Pro, ponieważ miał trudności z osiągnięciem własnych celów w zakresie wydajności. Lider produktu Google DeepMind, Logan Kilpatrick, powiedział 21 lipca, że ​​firma testuje wersję 3.5 Pro z partnerami i ma nadzieję, że „wkrótce wyląduje”, ale nie podał wiążącej daty.

Rywale nie czekają

Przepaść konkurencyjna pogłębia się. TechCrunch zauważa, że ​​od czasu ostatniej aktualizacji Google Pro OpenAI wypuściło GPT-5.5 i rozpoczęło wdrażanie GPT-5.6, podczas gdy Anthropic uruchomiło Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5 i rozszerzył dostęp do swojego pionierskiego modelu Fable 5. Chińskie laboratoria również się zbliżają: dekoder wskazuje, że Kimi K3 firmy Moonshot i GLM-5.2 firmy Zhipu to systemy zbliżające się do granic możliwości.

Trwa szkolenie na statku Gemini 4

Kilpatrick ujawnił również, że zespół rozpoczął najbardziej ambitny w dotychczasowej historii proces przedszkoleniowy dla Gemini 4. Dekoder określił to ujawnienie jako kontrolę szkód, zauważając, że sygnalizuje to, że Google rozumie oczekiwania rynku, ale nie może jeszcze dostarczyć swojego flagowca.

Google dodał nowe możliwości do szerszej platformy. Computer Use jest teraz wbudowanym narzędziem po stronie klienta w Gemini API i Gemini Enterprise, umożliwiającym modelom obsługę przeglądarek i komputerów stacjonarnych. Firma dodała także silniejsze zabezpieczenia graniczne przed zagrożeniami chemicznymi, biologicznymi, radiologicznymi, nuklearnymi i cybernetycznymi.

Co to oznacza dla programistów

Konstruktorom nowe modele Flash oferują pragmatyczne połączenie szybkości, ceny i możliwości. Okno kontekstowe zawierające milion tokenów, testy porównawcze agentów pokazujące rzeczywiste zyski i agresywne ceny tokenów sprawiają, że wersje 3.6 Flash i Flash-Lite są atrakcyjne do wdrożeń produkcyjnych. Tymczasem model cyberbezpieczeństwa stanowi znaczący krok w niszę, w której stawki są wysokie.

Otwartym pytaniem jest, jak długo Google będzie w stanie utrzymać strategię dostarczania wydajnych modeli średniej półki, podczas gdy jego flagowiec przechodzi testy. Ponieważ konkurenci wypuszczają na rynek pionierskie systemy ze stałą częstotliwością, presja na Gemini 3.5 Pro i towarzyszący mu trening Gemini 4 tylko rośnie.

Wyprzedź sztuczną inteligencję

Wyścig modeli granicznych postępuje szybko. Dodaj do zakładek AI Buzz Wire, aby codziennie relacjonować premiery modeli, testy porównawcze i zmiany w branży.

Przeczytaj więcej aktualności o sztucznej inteligencji →