Google lanza Gemini 3.6 Flash y Flash-Lite

Google ha presentado Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite y una versión especializada en ciberseguridad, Gemini 3.5 Flash Cyber. Los tres modelos buscan que los agentes de IA trabajen con menos coste, menor latencia y menos pasos innecesarios.

La novedad está pensada sobre todo para empresas y desarrolladores que ejecutan miles de tareas automáticas: analizar documentos, escribir código, buscar información o usar un ordenador en nombre del usuario.

Gemini 3.6 Flash: más capacidad con menos tokens

Gemini 3.6 Flash es el modelo principal de esta tanda. Google afirma que mejora la programación, el análisis de información y el uso de imágenes y documentos frente a Gemini 3.5 Flash, mientras consume menos recursos.

Según el índice de Artificial Analysis, utiliza un 17% menos de tokens de salida que su antecesor. Los tokens son las unidades de texto que el modelo procesa y genera, y su consumo influye directamente en el precio. En algunas pruebas, como DeepSWE de Datacurve, Google observa una reducción de hasta el 65%.

El modelo también necesita menos pasos de razonamiento y menos llamadas a herramientas para completar tareas de varios pasos. Su precio queda en 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 anunciado para Gemini 3.5 Flash.

En las pruebas compartidas por Google, Gemini 3.6 Flash obtiene mejores resultados que la versión anterior en varios escenarios:

• DeepSWE: 49% frente a 37%.
• MLE Bench, centrado en investigación de aprendizaje automático: 63,9% frente a 49,7%.
• OSWorld-Verified, que evalúa el uso de ordenadores: 83,0% frente a 78,4%.
• GDPval-AA v2, sobre tareas de conocimiento: 1.421 frente a 1.349.

Estas cifras proceden de evaluaciones concretas, no garantizan el mismo resultado en cualquier aplicación. En la práctica, el modelo puede servir para revisar contratos, interpretar gráficos, redactar informes o modificar código con menos bucles de ejecución.

Google también incorpora nuevas medidas de seguridad frente a usos indebidos en ámbitos como ciberataques y amenazas químicas, biológicas, radiológicas y nucleares. La compañía asegura que ha intentado reducir los rechazos en usos legítimos sin hacer al modelo más vulnerable a intentos de evasión.

Flash-Lite prioriza velocidad y volumen

Gemini 3.5 Flash-Lite está diseñado para tareas rápidas y de alto volumen, como clasificar miles de documentos, hacer búsquedas internas o coordinar subtareas de un agente.

Artificial Analysis mide una velocidad de 350 tokens de salida por segundo, lo que lo convierte en el modelo más rápido de la serie 3.5 según Google. 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 desarrollador puede elegir entre distintos niveles de razonamiento. Los niveles bajos reducen el coste y la latencia para tareas sencillas, mientras que los más altos permiten abordar procesos con varios pasos o subagentes.

Frente a Gemini 3.1 Flash-Lite, Google comunica mejoras en pruebas como:

• Terminal-Bench 2.1: 54% frente a 31%.
• GDM-MRCR v2, sobre contexto largo: 72,2% frente a 60,1%.
• GDPval-AA v2: 1.140 frente a 642.

También supera a Gemini 3 Flash en algunas evaluaciones, como SWE-Bench Pro y OSWorld-Verified. Eso lo sitúa como una opción para cargas de trabajo donde importa más procesar muchas solicitudes rápido que utilizar el modelo más potente disponible.

Un modelo de ciberseguridad con acceso restringido

Gemini 3.5 Flash Cyber está ajustado para encontrar, validar y corregir vulnerabilidades de software. Se integra en CodeMender, el agente de seguridad de código de Google, que coordina varios agentes para crear un informe combinado.

Google afirma que el sistema alcanza un rendimiento competitivo en el nivel más alto del benchmark CyberGym. Sin embargo, no lo ofrecerá abiertamente: estará disponible próximamente solo para gobiernos y socios de confianza, mediante un programa piloto limitado.

La restricción responde al carácter de doble uso de estas herramientas. El mismo modelo que ayuda a reparar una vulnerabilidad podría facilitar su explotación si cae en las manos equivocadas.

Qué cambia para ti

Los dos modelos generales ya están disponibles para desarrolladores mediante Gemini API, Google AI Studio y Android Studio. Gemini 3.6 Flash también llega a Google Antigravity. Las empresas pueden usarlos en Gemini Enterprise Agent Platform, y Gemini 3.6 Flash está disponible además en la aplicación Gemini.

Gemini 3.5 Flash-Lite también comienza a desplegarse en Google Search. Para ti, el efecto más visible no será necesariamente una nueva función, sino agentes que responden más rápido, cuestan menos de operar y pueden asumir tareas repetitivas a mayor escala.

Google asegura que Gemini 3.5 Pro está en pruebas con socios y que prepara su disponibilidad general. Al mismo tiempo, la compañía ya ha iniciado su entrenamiento más ambicioso hasta ahora para Gemini 4.