Google je predstavio Gemini 3.6 Flash i 3.5 Flash-Lite, nove modele dizajnirane za smanjenje latencije i troškova tokena za AI agente u poduzećima.
Ekonomika rada autonomnih softverskih agenata u proizvodnom okruženju temelji se na fiksnoj jednadžbi koju malo dobavljača izravno oglašava. Model mora kompetentno razmišljati o višestepenim zadacima, ali svaki dodatni token koji generira povećava troškove i kašnjenje u radnom tijeku koji se može izvršavati tisućama puta na sat.
Timovi koji grade pozadinske agente umjesto chat sučelja trebaju propusnost prije i broj parametara kasnije. Googleovo rješenje, najavljeno ovog tjedna, raspoređuje tu razmjenu među tri modela: Gemini 3.6 Flash za kodiranje i multimodalno razmišljanje, Gemini 3.5 Flash-Lite za rad s velikim volumenom i niskom latencijom, te ograničeni Gemini 3.5 Flash Cyber varijantu namijenjenu otklanjanju ranjivosti.
Matematika iza Gemini 3.6 Flash
Googleova dokumentacija za programere za 3.6 Flash fokusira se na jednu brojku: 17 posto manje izlaznih tokena nego u prethodnoj verziji 3.5 Flash, na temelju mjerenja s Indeksom umjetničke analize.
U specifičnim sintetičkim testovima, uključujući Datacurve DeepSWE benchmark, Google izvještava o smanjenju upotrebe tokena do 65 posto. Cijene se kreću od 1,50 USD za 1M ulaznih tokena do 7,50 USD za 1M izlaznih tokena, pozicionirajući model za kontinuirane logičke petlje umjesto na zahtjev.
Na DeepSWE, tvrtka bilježi stopu uspjeha od 49 posto za 3.6 Flash u usporedbi s 37 posto za prethodnika. Na MLE Bench, rezultat se povećava sa 49,7 posto na 63,9 posto, a na Googleovom GDPval-AA v2 testu – koji pokušava izmjeriti radno znanje u stvarnom svijetu, a ne samo kodne zagonetke – 3.6 Flash postiže 1421 u odnosu na 1349 starijeg modela.
Figma, Hebbia i Harvey stavljaju model u rad
Figma je integrirala 3.6 Flash u svoju infrastrukturu za prototipiranje, a prema Mattu Colyeru, direktor proizvoda u tvrtki, model omogućava brži put kroz iteracije dizajna bez smanjenja kvalitete izlaza.
Pravna tehnološka platforma Harvey i istraživački alat Hebbia usmjeravaju podatke kroz model za multimodalni rad s dokumentima: unos sirovih financijskih prijava, parsiranje strukture dokumenata, čitanje ugrađenih grafikona i izrada nacrta izvještaja za pregled.
Google je također integrirao alat za korištenje računala s klijentske strane izravno u Gemini API i Gemini Enterprise platforme, uklanjajući prilagođeni posrednički softver koji su inženjeri ranije gradili kako bi modeli mogli raditi na operativnom sustavu.
Tvrka izvještava o OSWorld-Verified rezultatu od 83,0 posto, što je porast s 78,4 posto, i navodi da su ažurirane zaštite protiv kemijske, biološke, radiološke i nuklearne zloupotrebe poboljšale otpornost na jailbreak bez povećanja stopa odbijanja benignih zahtjeva.
