Google DeepMind onthult Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite en 3.5 Flash Cyber

Google DeepMind heeft drie nieuwe modellen van de Gemini-familie gepresenteerd. Het model 3.6 Flash, ontwikkeld op basis van feedback van 3.5 Flash, biedt betere codeer- en kennisverwerkingskwaliteit, terwijl het 17% minder outputtokens verbruikt (volgens de Artificial Analysis-index) en een lagere prijs heeft: $1,50 per miljoen inputtokens en $7,50 per miljoen outputtokens. In benchmarks laat het model verbeteringen zien: DeepSWE – 49% versus 37% voor 3.5 Flash, MLE Bench – 63,9% versus 49,7%, OSWorld-Verified – 83,0% versus 78,4%. In het model zijn versterkte veiligheidsmaatregelen ingebouwd op het gebied van CBRN (chemische, biologische, radiologische en nucleaire wapens) en cyberaanvallen. Het model 3.5 Flash-Lite is de snelste in de 3.5-serie – 350 outputtokens per seconde (volgens Artificial Analysis) – en de meest economische: $0,30 per miljoen input- en $2,50 per miljoen outputtokens. Het overtreft 3.1 Flash-Lite aanzienlijk in kwaliteit, bijvoorbeeld in Terminal-Bench 2.1 (54% versus 31%), GDM-MRCR v2 (72,2% versus 60,1%) en GDPval-AA v2 (1140 versus 642). Het model 3.5 Flash Cyber, gebaseerd op 3.5 Flash en verder getraind voor cybersecurity, werkt als onderdeel van de CodeMender-agent en behaalt concurrerende resultaten op de CyberGym-benchmark. Het zal alleen beschikbaar zijn voor overheden en vertrouwde partners via een beperkte pilottoegang. De modellen 3.6 Flash en 3.5 Flash-Lite zijn al beschikbaar voor ontwikkelaars in de Gemini API via Google AI Studio en Android Studio, evenals op het zakelijke platform Gemini Enterprise en de Gemini-app.