Сьогодні Google випустив три нові моделі ШІ: Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite та 3.5 Flash Cyber. Це не те, чого більшість людей очікувала.

Після презентації Gemini 3.5 Flash на Google I/O 2026 у травні та обіцянки версії Pro протягом місяця, Google тихо пропустив власний дедлайн. Gemini 3.5 Pro було відкладено, оскільки він не досяг внутрішніх цілей, як повідомляє Bloomberg, особливо щодо завдань з кодування. Спроба виправлення наприкінці червня шляхом оновлення тренувальних даних — величезних наборів даних, з яких навчається модель — дала невтішні результати. Акції Alphabet впали приблизно на 4.4% після цього звіту, стерши орієнтовно 200 мільярдів доларів ринкової капіталізації за одну сесію.

Остання модель Pro-рівня, яку випустив Google, була наступником Gemini 3, Gemini 3.1 Pro, ще в лютому.

Серія Flash — це лінійка моделей Google, оптимізованих за швидкістю: швидкі, економічно ефективні та створені для ШІ-агентів, які є програмами, що працюють напівавтономно для виконання завдань, таких як управління документами, обробка потоків даних або перегляд веб-сторінок без участі людини на кожному кроці. Моделі Pro — це "важковаговики": повільніші, дорожчі та створені для складних міркувань, де сира потужність важливіша за швидкість.

Що робить кожна модель ШІ — і для кого вона призначена

Gemini 3.6 Flash є основним випуском. Він використовує на 17% менше вихідних токенів — токени є базовою одиницею, яку обробляє ШІ, приблизно три чверті слова — ніж 3.5 Flash, згідно з Artificial Analysis Index. Він також дешевший: 1.50 долара за мільйон вхідних токенів та 7.50 доларів за мільйон вихідних токенів, порівняно з 9 доларами для вихідних токенів у 3.5 Flash. Для компаній, що запускають агентів у масштабі, ця різниця швидко накопичується.

На бенчмарках — стандартизованих тестах, що оцінюють ШІ за відсотком правильно виконаних завдань — 3.6 Flash досяг 49% на DeepSWE v1.1, який тестує довгострокову розробку програмного забезпечення, таку як створення та налагодження повних кодових баз, проти 37% для 3.5 Flash. На MLE-Bench, тесті з інженерії машинного навчання, він набрав 63.9% проти 49.7%. Він очолив таблицю на OSWorld-Verified — тесті, де ШІ бере на себе управління екраном комп'ютера для виконання реальних завдань — з показником 83.0%, випередивши Claude Sonnet 5 (81.2%) та GPT-5.6 Luna (72.6%).

Конкуренти в тій же категорії все ще лідирують в інших сферах: GPT-5.6 Luna набирає 67% на DeepSWE та 84.7% на Terminal-Bench 2.1, який тестує агентське термінальне кодування. Claude Sonnet 5 очолює роботу зі знаннями на GDPval-AA v2 — бенчмарку, що оцінюється за шкалою Elo, як у шахах, де вищі числа означають кращу продуктивність у реальних завданнях — з показником 1607 проти 1421 у 3.6 Flash.

Ми спробували модель для кодування, і результати були... м'яко кажучи, невтішними.
Наш простий тест з кодування завершився непридатним файлом. HTML був неправильно відформатований, а елементи не відображалися коректно. Подальші спроби "інтуїтивного кодування" для вирішення проблем були безуспішними.

Ми попросили Deepseek перетворити першу модель на щось ігрове, просто виправивши помилки. Він виявив 11 помилок та впровадив 8 ключових виправлень, що призвело до гідної гри.

Невеликі коригування Deepseek виправили гру, що означає, що основна ідея Gemini була правильною, але деталі та неточності зробили результат непридатним. Будьте готові до тривалих сесій "інтуїтивного кодування" з дешевою, але низькопродуктивною моделлю, якщо ви плануєте використовувати її для цього.

Друга модель, випущена Google, Gemini 3.5 Flash-Lite, призначена виключно для великих обсягів: 350 вихідних токенів на секунду при ціні 0.30 долара за мільйон вхідних та 2.50 долара за мільйон вихідних. Вона націлена на високопродуктивні конвеєри — наприклад, обробку документів у великих масштабах або агентські пошукові системи — і перевершує стару 3 Flash за ключовими завданнями кодування, включаючи Terminal-Bench 2.1 (54% проти 31%), незважаючи на значно нижчу ціну.

Вона також може бути чудовим компактором сесій (аналізуючи довгі сесії та витягуючи ключові елементи, щоб ваш агент не "засмічувався" шумом) для тих, хто покладається на Hermes та Openclaw.

Третя модель, Gemini 3.5 Flash Cyber, не буде доступна публічно. Google обмежує її доступ для урядів та перевірених партнерів, яким необхідно знаходити та виправляти вразливості програмного забезпечення — можливість подвійного використання, яку компанія не бажає широко розповсюджувати.

Тим часом команда DeepMind Google вже рухається далі. Google підтвердив в офіційному оголошенні, що він розпочав "наш найамбітніший запуск попереднього навчання на сьогоднішній день, для Gemini 4", і команда вже активно його просуває.

Попереднє навчання — це фундаментальна фаза, на якій модель навчається на величезних наборах даних перед початком тонкого налаштування для конкретних завдань — це означає, що Gemini 4 зараз створюється, а не лише планується.

Обидва, 3.6 Flash та 3.5 Flash-Lite, доступні вже сьогодні у додатку Gemini, Google AI Studio та через API. Gemini 3.5 Pro буде випущено, за словами Google, "як тільки він буде готовий", незалежно від того, коли це станеться.