Google DeepMind Unveils Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite, and 3.5 Flash Cyber

Google DeepMind giới thiệu ba mô hình mới thuộc dòng Gemini. Mô hình 3.6 Flash, được xây dựng dựa trên phản hồi từ 3.5 Flash, mang lại chất lượng mã hóa và xử lý kiến thức tốt hơn, đồng thời tiêu thụ ít hơn 17% token đầu ra (theo chỉ số Artificial Analysis) và có giá thấp hơn: 1,50 USD cho 1 triệu token đầu vào và 7,50 USD cho 1 triệu token đầu ra. Trong các điểm chuẩn, mô hình cho thấy sự cải thiện: DeepSWE đạt 49% so với 37% của 3.5 Flash, MLE Bench đạt 63,9% so với 49,7%, OSWorld-Verified đạt 83,0% so với 78,4%. Mô hình được tích hợp các biện pháp an toàn tăng cường trong lĩnh vực CBRN (vũ khí hóa học, sinh học, phóng xạ, hạt nhân) và tấn công mạng. Mô hình 3.5 Flash-Lite là nhanh nhất trong dòng 3.5, đạt 350 token đầu ra mỗi giây (theo Artificial Analysis) và tiết kiệm nhất: 0,3 USD cho 1 triệu token đầu vào và 2,5 USD cho 1 triệu token đầu ra. Mô hình này vượt trội đáng kể so với 3.1 Flash-Lite về chất lượng, ví dụ trong Terminal-Bench 2.1 (54% so với 31%), GDM-MRCR v2 (72,2% so với 60,1%) và GDPval-AA v2 (1140 so với 642). Mô hình 3.5 Flash Cyber, dựa trên 3.5 Flash và được tinh chỉnh cho an ninh mạng, hoạt động như một phần của tác nhân CodeMender và đạt kết quả cạnh tranh trên điểm chuẩn CyberGym. Mô hình này sẽ chỉ có sẵn cho các chính phủ và đối tác tin cậy thông qua quyền truy cập thí điểm hạn chế. Các mô hình 3.6 Flash và 3.5 Flash-Lite đã có sẵn cho nhà phát triển trong Gemini API thông qua Google AI Studio và Android Studio, cũng như trên nền tảng doanh nghiệp Gemini Enterprise và ứng dụng Gemini.