Google presentó Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite y Gemini 3.5 Flash Cyber, tres modelos orientados a una necesidad muy concreta de la IA empresarial: ejecutar agentes con menor latencia, menos tokens y costos más controlados. La compañía también confirmó que Gemini 3.5 Pro está en pruebas con socios y que ya comenzó el entrenamiento de Gemini 4.
Gemini 3.6 Flash reduce costos y pasos de razonamiento
Gemini 3.6 Flash llega como el modelo principal de la familia Flash. Según Google, mejora el rendimiento en programación, trabajo de conocimiento y tareas multimodales, mientras consume menos tokens de salida que Gemini 3.5 Flash.
En el Artificial Analysis Index, la compañía reporta una reducción del 17% en el uso de tokens de salida. En determinadas pruebas, como DeepSWE de Datacurve, la disminución puede alcanzar el 65%. ¿Por qué importa? Un agente que necesita menos respuestas, llamadas a herramientas y pasos de razonamiento puede completar una tarea con menor costo y latencia.
El precio anunciado es de 1,50 dólares por cada millón de tokens de entrada y 7,50 dólares por cada millón de tokens de salida, por debajo del precio de Gemini 3.5 Flash según Google.
En las evaluaciones compartidas por la empresa, Gemini 3.6 Flash supera a su antecesor en varios escenarios:
- DeepSWE: 49% frente a 37% en tareas de programación.
- MLE Bench: 63,9% frente a 49,7% en investigación de aprendizaje automático.
- OSWorld-Verified: 83% frente a 78,4% en uso de computadoras.
- GDPval-AA v2: 1421 frente a 1349 en tareas de conocimiento.
El uso de computadoras también se incorpora como herramienta integrada del lado del cliente en la API de Gemini y Gemini Enterprise. Esto permite que los agentes interactúen con interfaces y aplicaciones para completar flujos de trabajo más complejos.
Google señala que empresas como Hebbia y Harvey han obtenido buenos resultados en tareas multimodales, como interpretar documentos, analizar gráficos y datos, y preparar informes.
Seguridad reforzada para usos de alto riesgo
Gemini 3.6 Flash incluye salvaguardas adicionales de Frontier Safety para reducir usos indebidos en ámbitos químicos, biológicos, radiológicos, nucleares y de ciberseguridad ofensiva.
La meta es hacer que el modelo sea más resistente a los intentos de eludir sus restricciones, conocidos como jailbreaks, sin aumentar innecesariamente los rechazos cuando la solicitud tiene un propósito legítimo. Google ofrece más detalles en la ficha técnica del modelo.
Gemini 3.5 Flash-Lite apuesta por velocidad y volumen
Gemini 3.5 Flash-Lite está diseñado para tareas donde cada milisegundo y cada fracción del costo cuentan. Sus posibles usos incluyen búsquedas con agentes, procesamiento masivo de documentos, clasificación de información y automatización de tareas repetitivas.
De acuerdo con el Artificial Analysis Index, alcanza una velocidad de 350 tokens de salida por segundo. Su precio es de 0,30 dólares por cada millón de tokens de entrada y 2,50 dólares por cada millón de tokens de salida.
El modelo permite configurar distintos niveles de razonamiento. Con los niveles mínimos o bajos, un equipo puede priorizar velocidad y economía para tareas de alto volumen. En niveles superiores, puede abordar procesos con múltiples pasos o subagentes.
También incorpora el uso de computadoras como herramienta integrada para respaldar tareas agenticas. En las pruebas publicadas por Google, Gemini 3.5 Flash-Lite mejora frente a Gemini 3.1 Flash-Lite en áreas como:
- Terminal-Bench 2.1: 54% frente a 31% en tareas de programación desde terminal.
- GDM-MRCR v2: 72,2% frente a 60,1% en contexto largo.
- GDPval-AA v2: 1140 frente a 642 en ejecución de tareas reales.
Google afirma que, en algunas evaluaciones, incluso supera a Gemini 3 Flash. Por ejemplo, registra 54,2% frente a 49,6% en SWE-Bench Pro y 74% frente a 65,1% en OSWorld-Verified.
Los resultados son prometedores para productos que deben procesar miles o millones de solicitudes. Sin embargo, como ocurre con cualquier benchmark, el rendimiento real dependerá del tipo de datos, las herramientas conectadas y la calidad de la arquitectura del agente.
Gemini 3.5 Flash Cyber llega con acceso restringido
Gemini 3.5 Flash Cyber es un modelo especializado en detectar y corregir vulnerabilidades de software. Está basado en Gemini 3.5 Flash y fue ajustado para identificar, validar y reparar problemas de seguridad con un menor costo por token que los modelos más grandes.
El modelo se integrará en CodeMender, el agente de seguridad de código de Google. Dentro de este sistema, varios agentes de Gemini 3.5 Flash Cyber trabajan en conjunto para producir un informe combinado sobre las vulnerabilidades encontradas.
En la evaluación CyberGym, Google afirma que la combinación alcanza un rendimiento competitivo en la frontera de la ciberseguridad. La empresa no ofrecerá el modelo de forma abierta por ahora debido a su naturaleza de uso dual: la misma capacidad que ayuda a un defensor podría ser aprovechada para encontrar fallas con fines maliciosos.
Por esa razón, Gemini 3.5 Flash Cyber estará disponible próximamente solo para gobiernos y socios de confianza mediante un programa piloto de acceso limitado. La intención es ayudar a reparar vulnerabilidades críticas antes de que sean explotadas y, al mismo tiempo, reducir el riesgo de abuso.
Disponibilidad de los nuevos modelos
Gemini 3.6 Flash y Gemini 3.5 Flash-Lite ya están disponibles para distintos tipos de usuarios:
- Desarrolladores: mediante la API de Gemini, Google AI Studio y Android Studio.
- Google Antigravity: Gemini 3.6 Flash también está disponible en esta plataforma.
- Empresas: a través de Gemini Enterprise Agent Platform. Gemini 3.6 Flash también llega a la aplicación Gemini Enterprise.
- Usuarios generales: Gemini 3.5 Flash-Lite comienza a distribuirse en la aplicación Gemini y Google Search.
Para quienes construyen agentes, la diferencia no está únicamente en tener un modelo más potente. También está en poder elegir cuándo pagar por más razonamiento y cuándo priorizar velocidad, volumen o costo. Esa flexibilidad puede ser decisiva para pasar de una demostración interesante a un sistema que funcione todos los días en producción.
Google asegura que Gemini 3.5 Pro continúa en pruebas con socios y que estará disponible públicamente cuando esté listo. Mientras tanto, el entrenamiento de Gemini 4 ya comenzó, lo que confirma que la competencia por modelos más eficientes y capaces sigue acelerándose.