Google выпустила 3 модели Gemini и заранее готовит почву для Gemini 4

Google сразу обновила три модели Gemini и заодно показала, куда двигается следующая версия платформы. Вышли более дешёвая Gemini 3.6 Flash, ускоренная Gemini 3.5 Flash-Lite и узкоспециализированная Gemini 3.5 Flash Cyber. Параллельно компания запустила самый крупный этап предварительного обучения Gemini 4.

Для Google это не рядовой релиз. На фоне гонки с OpenAI, Anthropic и xAI компания одновременно давит и на цену, и на скорость, и на прикладные сценарии. Корпоративным клиентам часто нужен не «умный чат», а дешёвые токены, низкая задержка и модели, которые нормально работают в агентных задачах.

Главной новинкой стала Gemini 3.6 Flash. Google подаёт её как более экономную и универсальную версию семейства Flash: по данным Artificial Analysis Index, модель использует на 17% меньше выходных токенов, чем Gemini 3.5 Flash, и при этом показывает более высокий результат в программировании, анализе данных и мультимодальных задачах.

Цена тоже снизилась. За 1 млн входных токенов Google просит $1,50, за 1 млн выходных — $7,50. На рынке это читается без лишних пояснений: в 2026 году конкуренция между крупными ИИ-платформами идёт уже не только за качество ответов, но и за себестоимость запроса. У Anthropic и OpenAI похожие линейки тоже дешевеют и ускоряются, именно такие модели чаще всего покупают разработчики, которым нужно масштабировать продукт, а не просто гонять демо.

В тестах Google отдельно показывает прирост по прикладным бенчмаркам. В DeepSWE для программирования модель получила 49% против 37% у Gemini 3.5 Flash, в MLE Bench для машинного обучения — 63,9% против 49,7%, а в OSWorld-Verified, где проверяется работа с компьютером, показатель вырос с 78,4% до 83%. Управление компьютером теперь встроено как инструмент через Gemini API и Gemini Enterprise, так что модель можно использовать в агентных сценариях, где ИИ должен не только отвечать, но и действовать.

Самой быстрой в новой тройке стала Gemini 3.5 Flash-Lite. По данным Artificial Analysis, она выдаёт до 350 выходных токенов в секунду и остаётся самой быстрой моделью в классе Gemini 3.5. Стоит она дешевле старших вариантов, но Google отдельно отмечает рост качества в агентных задачах, работе с длинным контекстом и программировании.

В Terminal-Bench 2.1 модель поднялась до 54% против 31% у Gemini 3.1 Flash-Lite, а в GDM-MRCR v2 для длинных текстов результат вырос до 72,2% против 60,1%. В некоторых агентных и программных тестах Flash-Lite даже обошла Gemini 3 Flash. Для дешёвой модели это заметный результат.

Кибербезопасность и Gemini 4

Третья новинка — Gemini 3.5 Flash Cyber. Это версия под кибербезопасность: поиск и исправление уязвимостей в коде. Работает она вместе с агентом CodeMender, который собирает несколько ИИ-агентов в один сводный отчёт.

Google пишет, что на бенчмарке CyberGym модель показала результаты, близкие к более крупным специализированным системам Sol и Mythos. Для рынка кибербезопасности это знакомая история. За последние два года почти все крупные ИИ-компании пытаются закрепиться именно здесь: сегмент понятный по монетизации, а цена ошибки высокая. У OpenAI и Anthropic уже есть инструменты для корпоративной безопасности и анализа кода, а стартапы вроде Wiz и Snyk тоже добавляют ИИ-функции в свои платформы.

Отдельно Google сделала акцент на Gemini 4. Компания заявила, что начала самый масштабный на данный момент этап предварительного обучения следующего поколения моделей. Это уже похоже не на точечное обновление, а на подготовку более заметного скачка в возможностях платформы.

Gemini 3.6 Flash и Gemini 3.5 Flash-Lite уже доступны разработчикам через Gemini API, Google AI Studio и Android Studio, а также корпоративным клиентам через Gemini Enterprise Agent Platform. Gemini 3.5 Flash Cyber пока открыта только для государственных организаций и доверенных партнёров в рамках ограниченной пилотной программы.

Дальше всё будет зависеть от того, как быстро Google превратит эти улучшения в привычный рабочий инструмент для разработчиков. Если новые модели удержат заявленные скорость и цену при росте нагрузки, они могут стать основой для следующего витка корпоративных ИИ-сервисов. Там уже считают не хайп, а миллионы токенов и стоимость каждого из них.