Google DeepMind dévoile Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite et 3.5 Flash Cyber

Google DeepMind a dévoilé trois nouveaux modèles de la famille Gemini. Le modèle 3.6 Flash, développé à partir des retours sur le 3.5 Flash, offre une meilleure qualité en codage et en gestion des connaissances, tout en consommant 17% de moins de tokens de sortie (selon l'indice Artificial Analysis) et à un prix plus bas : 1,50 $ pour 1 million de tokens d'entrée et 7,50 $ pour 1 million de tokens de sortie. Dans les benchmarks, le modèle présente des améliorations : DeepSWE — 49% contre 37% pour le 3.5 Flash, MLE Bench — 63,9% contre 49,7%, OSWorld-Verified — 83,0% contre 78,4%. Le modèle intègre des mesures de sécurité renforcées dans les domaines CBRN (armes chimiques, biologiques, radiologiques et nucléaires) et des cyberattaques. Le modèle 3.5 Flash-Lite est le plus rapide de la série 3.5 — 350 tokens de sortie par seconde (selon Artificial Analysis) — et le plus économique : 0,3 $ pour 1 million de tokens d'entrée et 2,5 $ pour 1 million de tokens de sortie. Il surpasse largement le 3.1 Flash-Lite en qualité, par exemple dans Terminal-Bench 2.1 (54% contre 31%), GDM-MRCR v2 (72,2% contre 60,1%) et GDPval-AA v2 (1140 contre 642). Le modèle 3.5 Flash Cyber, basé sur le 3.5 Flash et spécialisé pour la cybersécurité, fonctionne au sein de l'agent CodeMender et atteint des résultats compétitifs sur le benchmark CyberGym. Il ne sera accessible qu'aux gouvernements et partenaires de confiance via un accès pilote limité. Les modèles 3.6 Flash et 3.5 Flash-Lite sont déjà disponibles pour les développeurs dans l'API Gemini via Google AI Studio et Android Studio, ainsi que sur la plateforme professionnelle Gemini Enterprise et l'application Gemini.