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OpenAIGeminiJul 21, 2026, 3:00 PM

Introducing Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite, and 3.5 Flash Cyber

A condensed section focused on the key takeaways first.

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Quick Digest

Summary

A condensed section focused on the key takeaways first.

openaienmodel: gpt-5-mini-2025-08-07

Introducing Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite, and 3.5 Flash Cyber

geminiagentictoken-efficiencylatencycybersecuritymultimodalpricing

Key Points

  • 3.6 Flash reduces output tokens by ~17%
  • 3.5 Flash-Lite: 350 output tokens/s for high throughput
  • 3.5 Flash Cyber available via limited CodeMender pilot

Summary

Google releases three new Gemini models tuned for scalable agentic workflows: 3.6 Flash (workhorse with improved efficiency and quality), 3.5 Flash-Lite (high-throughput, low-latency 3.5-class), and 3.5 Flash Cyber (cybersecurity-specialized model integrated with CodeMender for a limited pilot). These aim to reduce token costs, lower latency, and improve reliability across coding, knowledge work, multimodal tasks, and security use cases.

Key Points

  • 3.6 Flash

    • 17% fewer output tokens vs 3.5 Flash (Artificial Analysis Index) and lower cost per task.
    • Pricing: $1.50 / 1M input tokens; $7.50 / 1M output tokens.
    • Better coding, knowledge work, and multimodal performance; fewer reasoning steps and tool calls.
    • Notable benchmark gains (examples): DeepSWE 49% vs 37%; MLE Bench 63.9% vs 49.7; OSWorld-Verified 83.0% vs 78.4.
    • Built-in client-side computer use; Frontier Safety safeguards for CBRN and cyber misuse.

  • 3.5 Flash-Lite

    • Fastest 3.5-class model at ~350 output tokens/sec (Artificial Analysis).
    • Pricing: $0.30 / 1M input tokens; $2.50 / 1M output tokens.
    • Optimized for high-throughput, low-latency agentic tasks (search, document processing, pipelines).
    • Outperforms prior Flash-Lite generations and in many cases 3.0/3.0x Flash on agentic/coding benchmarks (e.g., Terminal-Bench 54% vs 31%; GDM-MRCR v2 72.2% vs 60.1).

  • 3.5 Flash Cyber + CodeMender

    • Cybersecurity-focused fine-tune of 3.5 Flash for finding/patching vulnerabilities at scale.
    • Integrated into CodeMender multi-agent workflow; competitive on CyberGym.
    • Access controlled: limited pilot available only to governments and trusted partners to reduce misuse risk.

  • Availability & next steps

    • 3.6 Flash and 3.5 Flash-Lite are available now via the Gemini API (Google AI Studio, Android Studio) and in consumer/enterprise surfaces (Gemini app, Gemini Enterprise); 3.6 also in Antigravity; 3.5 Flash-Lite rolling into Search.
    • 3.5 Pro is in partner testing; Gemini 4 pretraining has started.

Practical guidance for engineers

  • Choose 3.6 Flash when you need a balance of accuracy and token-cost savings for coding, knowledge, and multimodal agent workflows.
  • Use 3.5 Flash-Lite for high-throughput, low-latency pipelines or as a fast subagent in multi-agent systems.
  • If you are a verified government or trusted security partner, consider the CodeMender pilot with 3.5 Flash Cyber for vulnerability triage and automated patching tasks.
  • Review the model cards and integrate the built-in computer-use tool where available; validate safety and access controls for sensitive or dual-use deployments.

Full Translation

Translations

A translation section that keeps the flow of the original article.

openaijamodel: gpt-5-mini-2025-08-07

Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite、3.5 Flash Cyber のご紹介

Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite、3.5 Flash Cyber のご紹介

開発者や実運用の AI エージェントを構築するお客様は、より高いトークン効率、低レイテンシ、安定したパフォーマンスを必要としています。Flash シリーズは効率と品質のバランスを重視し、エージェント型ワークフローの大規模化を可能にするために設計されました。

本稿では Gemini 3.5 Flash を基にした新モデルを紹介します：

  • 3.6 Flash：コーディング、知識作業、マルチモーダル性能が向上した汎用ワークホースモデル。Artificial Analysis Index によれば、3.5 Flash と比べ出力トークン使用量を 17% 削減し、DeepSWE（Datacurve）など一部ベンチマークでは最大で 65% の削減を観測しています。出力トークン当たりのコストも低くなっています。
  • 3.5 Flash-Lite：3.5 世代の中で最も高速でコスト効率の高いモデル。Artificial Analysis によると 350 output tokens/s を達成し、エージェント型ワークフローなど高スループットが求められる開発向けに最適化されています。
  • 3.5 Flash Cyber（CodeMender 内）：サイバーセキュリティ用途に特化してファインチューニングされた効率重視のモデル。CodeMender（複数の 3.5 Flash Cyber エージェントを組み合わせて単一のレポートを生成）で利用し、CyberGym のベンチマークで競争力のある性能を示します。なお悪用抑止のため、モデルは限定パイロットで政府と信頼できるパートナーにのみ提供されます。

並行して、Gemini 3.5 Pro はパートナーとともにテスト中であり、準備が整い次第広く提供する予定です。また次世代モデルに向けた取り組みとして、これまでで最も野心的な事前学習ランを開始しており、Gemini 4 の進捗にも期待しています。

3.6 Flash：3.5 Flash より効率的で品質が向上

Gemini 3.6 Flash は 3.5 Flash に対する開発者・お客様のフィードバックを直接反映しています。主な特徴：

  • トークン効率：Artificial Analysis Index によれば 3.5 Flash と比較して出力トークン消費を 17% 削減。
  • マルチステップワークフローでは、推論ステップ数やツール呼び出し回数が減少。
  • 価格：$1.50/1M input tokens、$7.50/1M output tokens と、3.5 Flash より低コストでエージェントタスク当たりの総コストを削減。

ベンチマークとユースケースの改善例：

  • DeepSWE（Datacurve）：不要なコード編集の減少や実行ループの削減（49% vs. 37%）。
  • MLE Bench（ML Research）：63.9% vs. 49.7%。
  • OSWorld-Verified（Computer use）：83.0% vs. 78.4%。
  • GDPval-AA v2（知識作業）：1421 vs. 1349。

ユースケース事例：

  • Hebbia や Harvey といった顧客は、ドキュメント解析、チャートやデータ分析、レポート作成などのマルチモーダルタスクで高い評価を報告。
  • Managed Agents on AIS を使った財務データや議事録の解析が、3.5 Flash（AIS）より効率的かつ高精度に。
  • AGY 上のマルチエージェントオーケストレーションでコードマイグレーションを低レイテンシかつ高品質に実行（3.5 Flash と比較）。
  • Gemini App（canvas）を用いた 3D ワークフロー向けの写真テクスチャ抽出や、AGY と tldraw オフラインエディタを組み合わせたインタラクティブなテーマスタジオ構築など、視覚理解能力を活かした応用。

安全性：

  • 3.6 Flash は Frontier Safety による強化ガードレールを搭載し、化学・生物・放射線・核（CBRN）とサイバー攻撃の誤用ドメインで耐性を高めています。同時に有益な利用に対して不当に拒否することがないように訓練されています。詳細は 3.6 Flash model card を参照してください。

3.5 Flash-Lite：エージェントワークフローのスケール向け

3.5 Flash-Lite は低レイテンシと高スループットが重要な開発ワークフロー（エージェント検索やドキュメント処理など）向けに設計された、3.5 系で最速のモデルです。

  • スループット：Artificial Analysis による測定で 350 output tokens/s。
  • 価格：$0.3/1M input tokens、$2.5/1M output tokens。
  • 3.1 Flash-Lite より大幅に品質が向上しており、高スループット本番トラフィックに対する価格性能比が高い。

性能例：

  • Terminal-Bench 2.1（コーディング/エージェント）: 54% vs. 31%（3.1 Flash-Lite 比）。
  • GDM-MRCR v2（長文コンテキスト）：72.2% vs. 60.1%.
  • GDPval-AA v2（実世界タスク実行）：1140 vs. 642.
  • SWE-Bench Pro：54.2% vs. 49.6%（多くのエージェント・コーディング評価で 3 Flash を上回る）。
  • OSWorld-Verified：74.0% vs. 65.1%.

運用上の柔軟性：

  • ワークロードに応じて「minimal」や「low」などの思考レベルを設定し、低レイテンシ・低コストで高ボリューム処理を優先するか、より高度な思考レベルを有効にしてマルチステップのサブエージェント処理を行うことができます。
  • コンピュータ利用は組み込みのクライアントサイドツールとしてサポートされ、エージェントタスクの信頼性を向上させます。

事例：

  • 3.6 Flash をマスターエージェント、3.5 Flash-Lite をワーカーとして組み合わせ、25 個のユニークなウェブデザイン案を瞬時に生成。
  • マルチモーダル理解を活かしてレシートの翻訳・要約を大規模にスケール。
  • ゲーム制作で複数案を即時生成して反復。

詳しくは 3.5 Flash-Lite model card を参照してください。

3.5 Flash Cyber（CodeMender）：脆弱性の検出と修正を効率化

AI モデルは脆弱性発見の速度で既存システムを上回る能力を示していますが、検出と修正を両立する効率的なソリューションが必要です。Flash の性能と効率は、大規模にコードのセキュリティ問題を検出・検証・パッチ適用する基盤に適しています。

  • 3.5 Flash Cyber は 3.5 Flash を基にファインチューニングされ、脆弱性の検出と修正に最適化され、より大規模モデルと比べてトークン当たりコストを低く抑えています。
  • CodeMender 内で複数の 3.5 Flash Cyber エージェントを協調させて単一の統合レポートを生成し、CyberGym ベンチマークでフロンティアに近い競争力を示しています。
  • デュアルユース性に配慮し、3.5 Flash Cyber は限定アクセスのパイロットとして政府・信頼できるパートナーに CodeMender を通じて提供されます。これにより、悪用される前に現場の防御側が重要な脆弱性を特定・修正するための先行的支援を行います。

利用開始方法

3.6 Flash と 3.5 Flash-Lite は本日より利用可能です：

  • 開発者向け：Gemini API 経由で Google AI Studio と Android Studio から利用可能。3.6 Flash は Google Antigravity でも利用可能。Developer Guide を参照して始めてください。
  • 企業向け：Gemini Enterprise Agent Platform にて利用可能。3.6 Flash は Gemini Enterprise アプリでも利用可能。
  • 一般向け：Gemini アプリで利用可能。3.5 Flash-Lite は Google Search でも順次展開中。

3.5 Pro は現在パートナーとテスト中で、準備が整い次第公開予定です。今後の Gemini モデルの改善に向けて、皆様からのフィードバックを歓迎します。

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