Google DeepMind publicó Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite y Gemini 3.5 Flash Cyber, tres modelos de su línea rápida pensados para agentes en producción. El primero es el caballo de tiro, el segundo apunta a volumen con latencia baja y el tercero, a buscar y parchar vulnerabilidades, con acceso restringido.

¿Qué cambia en 3.6 Flash?

Gasta menos y rinde más que 3.5 Flash. Según el índice de Artificial Analysis consume 17% menos tokens de salida que su antecesor, y en la prueba DeepSWE de Datacurve la diferencia llega a 65%, de 276.000 a 97.000 tokens promedio por tarea. El precio también baja, a US$1,50 por millón de tokens de entrada y US$7,50 por millón de salida.

Tokens de salida promedio por tarea, de 3.5 Flash a 3.6 Flash, en DeepSWE v1.1 y en el índice de Artificial Analysis.

En las pruebas de Google, 3.6 Flash sube a 49% en DeepSWE v1.1 desde el 37% de 3.5 Flash, a 63,9% en MLE-Bench desde 49,7%, a 83% en OSWorld-Verified desde 78,4%, y a 1.421 puntos en GDPval-AA v2 desde 1.349.

Gemini 3.6 Flash frente a 3.5 Flash y 3.1 Pro en ingeniería de software, aprendizaje automático, trabajo de conocimiento y uso del computador.

El manejo del computador deja de ser un experimento: queda como herramienta integrada del lado del cliente en la API de Gemini y en Gemini Enterprise.

¿Para qué sirve Flash-Lite?

Es el modelo de volumen. Corre a 350 tokens de salida por segundo según Artificial Analysis y cuesta US$0,30 por millón de tokens de entrada y US$2,50 por millón de salida. Frente a la generación anterior, 3.1 Flash-Lite, pasa de 31% a 54% en Terminal-bench 2.1 y de 642 a 1.140 puntos en GDPval-AA v2.

Gemini 3.5 Flash-Lite frente a 3.1 Flash-Lite en programación agéntica y trabajo de conocimiento.

El dato que ordena la decisión es otro: en varias pruebas supera al modelo 3 Flash, que es más caro. Marca 54,2% contra 49,6% en SWE-Bench Pro y 74% contra 65,1% en OSWorld-Verified.

Gemini 3.5 Flash-Lite frente a 3 Flash en tareas de ingeniería de software y uso del computador.

¿Y el modelo de ciberseguridad?

Gemini 3.5 Flash Cyber está afinado sobre 3.5 Flash para encontrar y reparar vulnerabilidades, y se usa dentro de CodeMender, el agente de seguridad de código de Google, con varias instancias del modelo trabajando en paralelo sobre un mismo informe.

Resultados en CyberGym. Gemini 3.5 Flash Cyber dentro de CodeMender marca 83,2%.

En CyberGym marca 83,2%, por debajo del 85,6% de GPT-5.5-Cyber y del 83,8% de Mythos 5. Google no lo abre a cualquiera: será exclusivo para gobiernos y socios de confianza a través de CodeMender, en un piloto de acceso limitado, por el doble uso que tiene una herramienta que encuentra fallas de seguridad.

¿Dónde se usan hoy?

Gemini 3.6 Flash y 3.5 Flash-Lite están disponibles desde el día del anuncio en la API de Gemini por Google AI Studio y Android Studio, en la Gemini Enterprise Agent Platform y en la aplicación de Gemini. Flash-Lite además se está incorporando a la Búsqueda de Google, y 3.6 Flash aparece en Google Antigravity.

Google agregó dos cosas sobre lo que viene. Gemini 3.5 Pro está en pruebas con socios y saldrá cuando esté listo, y el entrenamiento previo de Gemini 4 ya empezó, según la empresa el más ambicioso que ha hecho hasta ahora.

¿Qué trae en seguridad?

3.6 Flash sale con los resguardos del marco Frontier Safety en dos dominios, armas químicas, biológicas, radiológicas y nucleares, y uso ofensivo en ciberseguridad. Google afirma que el modelo es bastante más resistente a los intentos de saltarse esas barreras y que a la vez se entrenó para rechazar menos pedidos legítimos.