Google DeepMind đã phát hành ba mô hình Gemini mới vào ngày 21 tháng 7 năm 2026, củng cố dòng sản phẩm dành cho các nhà phát triển xây dựng tác nhân AI trên quy mô lớn. Công ty đã xuất xưởng Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite và một mô hình an ninh mạng chuyên dụng có tên Gemini 3.5 Flash Cyber. Tuy nhiên, thông báo được đưa ra mà không có bản cập nhật mà hầu hết những người quan sát đang chờ đợi: phiên bản tiếp theo của Gemini Pro hàng đầu của Google. Để biết thêm tin tức mới về AI và phân tích về cuộc đua mô hình biên giới, câu chuyện dưới đây phân tích những gì đã vận chuyển, những gì đã bị trượt và tại sao nó lại quan trọng.

Ba mô hình Flash mới Hiệu quả mục tiêu và tác nhân

Gemini 3.6 Flash được định vị là "mô hình phù hợp" của Google, được thiết kế để cải thiện mã hóa, công việc tri thức và hiệu suất đa phương thức đồng thời cắt giảm mức sử dụng mã thông báo tới 17% so với phiên bản tiền nhiệm. Theo TechCrunch, mô hình này làm cho nó rẻ hơn Gemini 3.5 Flash trong khi mang lại kết quả tốt hơn trên khối lượng công việc sản xuất.

Bộ giải mã đã báo cáo mức tăng điểm chuẩn cụ thể so với mô hình Flash trước đó. DeepSWE tăng từ 37 lên 49%, MLE Bench tăng từ 49,7 lên 63,9% và điểm chuẩn đại lý được OSWorld xác minh được cải thiện từ 78,4 lên 83%. Google định giá 3,6 Flash ở mức 1,50 USD trên một triệu mã thông báo đầu vào và 7,50 USD trên một triệu mã thông báo đầu ra.

Flash-Lite đẩy giá sàn xuống thấp hơn

Gemini 3.5 Flash-Lite, model tiết kiệm chi phí nhất trong phân khúc, được điều chỉnh để có độ trễ thấp và thông lượng cao. Nhà đánh giá độc lập Phân tích nhân tạo đã đo lường nó tạo ra 350 mã thông báo đầu ra mỗi giây. Theo bộ giải mã, nó có giá 0,30 USD cho mỗi triệu mã thông báo đầu vào và 2,50 USD cho mỗi triệu mã thông báo đầu ra. Google cho biết Flash-Lite đánh bại 3 Flash cũ hơn trên một số tiêu chuẩn mã hóa và tác nhân.

Flash Cyber: Một mô hình được xây dựng để săn lùng các lỗ hổng bảo mật

Gemini 3.5 Flash Cyber được tinh chỉnh để tìm và sửa các lỗ hổng an ninh mạng. Google đã tích hợp nó vào CodeMender, tác nhân bảo mật mã của nó. Trên điểm chuẩn CyberGym, Flash Cyber ​​đạt 83,2%, kém GPT-5,5-Cyber ​​của OpenAI hai điểm ở mức 85,6%, mặc dù là mô hình nhỏ hơn nhiều.

Nhóm Big Sleep của Google đã triển khai Flash Cyber ​​để tìm kiếm các lỗ hổng nghiêm trọng trong Chrome và Safari. Khi quét các cam kết trong công cụ JavaScript V8, nó đưa ra 55 kết quả duy nhất đã được xác nhận, so với 47 đối với Flash 3.5 tiêu chuẩn và 36 đối với Claude Opus 4.6 của Anthropic. Trong một thử nghiệm riêng biệt, Nhóm nghiên cứu lỗ hổng đám mây của Google đã sử dụng mô hình này để quét các API công khai, trong đó họ tìm thấy các lỗi thực thi mã từ xa trong vòng hai giờ và tạo ra một cách khai thác hiệu quả.

Vì mô hình này có hiệu quả trong việc tấn công cũng như phòng thủ nên Google đang hạn chế quyền truy cập. Flash Cyber ​​chỉ được cung cấp cho các chính phủ và đối tác đáng tin cậy thông qua một chương trình thí điểm có giới hạn.

Gemini 3.5 Pro ở đâu?

Sự vắng mặt dễ thấy trong buổi ra mắt là Gemini 3.5 Pro, mẫu máy hàng đầu của Google dành cho lý luận và mã hóa phức tạp, được cập nhật lần cuối vào tháng Hai. Vào tháng 5, Google đã giới thiệu bản phát hành Pro cùng với Gemini 3.5 Flash, cho biết nó "đã được sử dụng nội bộ và chúng tôi mong muốn tung ra nó vào tháng tới".

Dòng thời gian đó đã bị trượt. Bloomberg đưa tin rằng Google đang phải đối mặt với sự chậm trễ nội bộ trong việc ra mắt 3.5 Pro do hãng này phải vật lộn để đạt được các mục tiêu hiệu suất của riêng mình. Giám đốc sản phẩm Google DeepMind, Logan Kilpatrick, cho biết vào ngày 21 tháng 7 rằng công ty đang thử nghiệm 3.5 Pro với các đối tác và hy vọng sẽ "sớm hạ cánh" nhưng không đưa ra ngày cụ thể.

Đối thủ không chờ đợi

Khoảng cách cạnh tranh ngày càng mở rộng. TechCrunch lưu ý rằng kể từ lần cuối Google cập nhật Pro, OpenAI đã phát hành GPT-5.5 và bắt đầu tung ra GPT-5.6, trong khi Anthropic đã ra mắt Claude Opus 4.8, Claude Sonnet 5 và mở rộng quyền truy cập vào mô hình Fable 5 biên giới của nó. Các phòng thí nghiệm của Trung Quốc cũng đang tiến gần: bộ giải mã chỉ ra Kimi K3 của Moonshot và GLM-5.2 của Zhipu là những hệ thống gần đạt hiệu suất vượt trội.

Chương trình đào tạo Song Tử 4 đang được tiến hành

Kilpatrick cũng tiết lộ rằng nhóm đã bắt đầu quá trình đào tạo trước đầy tham vọng nhất cho Gemini 4. Bộ giải mã mô tả tiết lộ này là kiểm soát thiệt hại, lưu ý rằng nó báo hiệu rằng Google hiểu những kỳ vọng của thị trường nhưng vẫn chưa thể cung cấp sản phẩm hàng đầu của mình.

Google đã bổ sung thêm các khả năng mới cho nền tảng rộng hơn. Sử dụng Máy tính hiện là một công cụ phía máy khách được tích hợp sẵn trong API Gemini và Gemini Enterprise, cho phép các mô hình vận hành trình duyệt và máy tính để bàn. Công ty cũng bổ sung các biện pháp bảo vệ an toàn biên giới mạnh mẽ hơn chống lại các mối đe dọa hóa học, sinh học, phóng xạ, hạt nhân và mạng.

Điều này có ý nghĩa gì đối với nhà phát triển

Đối với các nhà xây dựng, các mẫu Flash mới mang đến sự kết hợp thực tế giữa tốc độ, giá cả và khả năng. Cửa sổ bối cảnh một triệu mã thông báo, các điểm chuẩn tác nhân cho thấy lợi nhuận thực sự và mức giá mã thông báo tích cực khiến 3.6 Flash và Flash-Lite trở nên hấp dẫn đối với việc triển khai sản xuất. Trong khi đó, mô hình an ninh mạng thể hiện một cú hích đáng chú ý vào một phân khúc có mức đặt cược cao.

Câu hỏi mở là Google có thể duy trì chiến lược vận chuyển các mẫu máy tầm trung có khả năng hoạt động trong bao lâu trong khi chiếc smartphone hàng đầu của họ đang trong quá trình thử nghiệm. Với việc các đối thủ cạnh tranh phát hành các hệ thống biên giới với nhịp độ ổn định, áp lực lên Gemini 3.5 Pro và chương trình đào tạo Gemini 4 đằng sau nó, ngày càng tăng lên.

Đi trước AI

Cuộc đua mô hình biên giới diễn ra nhanh chóng. Đánh dấu trang AI Buzz Wire để biết tin tức hàng ngày về các buổi ra mắt mẫu, điểm chuẩn và sự thay đổi trong ngành.

Đọc thêm tin tức về AI →