21 июля 2026 года компания Google DeepMind выпустила три новые модели Gemini, пополнив свою линейку разработчиков, создающих масштабные агенты искусственного интеллекта. Компания поставила Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite и специализированную модель кибербезопасности под названием Gemini 3.5 Flash Cyber. Тем не менее, объявление появилось без обновления, которого ждало большинство наблюдателей: следующей версии флагмана Google Gemini Pro. Чтобы получить дополнительные последние новости искусственного интеллекта и анализ пограничной гонки моделей, в статье ниже рассказывается о том, что было реализовано, что ускользнуло и почему это важно.

Три новые модели Flash для целевой эффективности и агентов

Gemini 3.6 Flash позиционируется как «рабочая модель» Google, предназначенная для улучшения кодирования, работы с знаниями и мультимодальной производительности, одновременно сокращая использование токенов до 17 процентов по сравнению со своим предшественником. По данным TechCrunch, эта модель дешевле, чем Gemini 3.5 Flash, но при этом обеспечивает более высокие результаты при производственных нагрузках.

The-decoder сообщил о конкретных улучшениях в тестах по сравнению с предыдущей моделью Flash. DeepSWE вырос с 37 до 49 процентов, MLE Bench поднялся с 49,7 до 63,9 процента, а агентный тест OSWorld-Verified улучшился с 78,4 до 83 процентов. Google оценил Flash 3.6 в $1,50 за миллион входных токенов и $7,50 за миллион выходных токенов.

Flash-Lite снижает минимальную цену

Gemini 3.5 Flash-Lite, самая экономичная модель в своем классе, настроена на низкую задержку и высокую пропускную способность. Независимый оценщик Artificial Analysis измерил, что он производит 350 токенов вывода в секунду. По данным декодера, это стоит 0,30 доллара за миллион входных токенов и 2,50 доллара за миллион выходных токенов. Google утверждает, что Flash-Lite превосходит старую версию Flash 3 по нескольким тестам агентов и кодирования.

Flash Cyber: модель, созданная для поиска уязвимостей

Gemini 3.5 Flash Cyber идеально настроен для поиска и устранения уязвимостей кибербезопасности. Google интегрировал его в CodeMender, свой агент безопасности кода. В тесте CyberGym Flash Cyber ​​набрал 83,2 процента, что в пределах двух пунктов от OpenAI GPT-5.5-Cyber ​​с 85,6 процента, несмотря на то, что это гораздо меньшая модель.

Команда Google Big Sleep развернула Flash Cyber ​​для поиска критических недостатков в Chrome и Safari. При сканировании коммитов в движке JavaScript V8 было обнаружено 55 подтвержденных уникальных результатов по сравнению с 47 для стандартного Flash 3.5 и 36 для Claude Opus 4.6 от Anthropic. В отдельном тесте группа исследования облачных уязвимостей Google использовала эту модель для сканирования общедоступных API, где в течение двух часов обнаружила недостатки удаленного выполнения кода и создала работающий эксплойт.

Поскольку модель эффективна как для нападения, так и для защиты, Google ограничивает доступ. Flash Cyber ​​доступен только правительствам и доверенным партнерам в рамках ограниченной пилотной программы.

Где Gemini 3.5 Pro?

Заметным отсутствием в выпуске является Gemini 3.5 Pro, флагманская модель Google для сложных рассуждений и кодирования, которая последний раз обновлялась в феврале. В мае Google анонсировал выпуск Pro вместе с Gemini 3.5 Flash, заявив, что он «уже используется внутри компании, и мы с нетерпением ждем его выпуска в следующем месяце».

Этот график сдвинулся. Bloomberg сообщил, что Google столкнулся с внутренними задержками при запуске 3.5 Pro, поскольку компания изо всех сил пыталась достичь своих собственных целей по производительности. Руководитель продукта Google DeepMind Логан Килпатрик заявил 21 июля, что компания тестирует 3.5 Pro с партнерами и надеется «скоро приземлиться», но не назвал точную дату.

Соперники не ждут

Конкурентный разрыв увеличивается. TechCrunch отмечает, что с момента последнего обновления Pro от Google OpenAI выпустила GPT-5.5 и начала развертывание GPT-5.6, а Anthropic выпустила Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5 и расширила доступ к своей передовой модели Fable 5. Китайские лаборатории также приближаются: декодер указывает на Kimi K3 от Moonshot и GLM-5.2 от Zhipu как на системы, приближающиеся к передовой производительности.

Обучение Gemini 4 продолжается

Килпатрик также сообщил, что команда начала самую амбициозную предварительную подготовку к запуску Gemini 4. The-decoder охарактеризовал раскрытие информации как контроль ущерба, отметив, что это сигнализирует о том, что Google понимает ожидания рынка, но пока не может представить свой флагман.

Google добавил новые возможности в более широкую платформу. Использование компьютера теперь является встроенным клиентским инструментом в Gemini API и Gemini Enterprise, позволяющим моделям управлять браузерами и настольными компьютерами. Компания также усилила меры пограничной безопасности от химических, биологических, радиологических, ядерных и киберугроз.

Что это значит для разработчиков

Для строителей новые модели Flash предлагают практичное сочетание скорости, цены и возможностей. Контекстное окно в один миллион токенов, агентские тесты, показывающие реальную прибыль, и агрессивная цена на токены делают Flash 3.6 и Flash-Lite привлекательными для производственного развертывания. Между тем, модель кибербезопасности представляет собой заметный рывок в нишу с высокими ставками.

Открытым остается вопрос, как долго Google сможет поддерживать стратегию поставок функциональных моделей среднего уровня, пока ее флагман находится на стадии тестирования. Поскольку конкуренты регулярно выпускают передовые системы, давление на Gemini 3.5 Pro и тренировочную программу Gemini 4, стоящую за ним, только растет.

Будьте впереди ИИ

Гонка пограничных моделей движется быстро. Добавьте в закладки AI Buzz Wire, чтобы ежедневно освещать выпуски моделей, тесты и изменения в отрасли.

Читать больше новостей об искусственном интеллекте →