Google erweitert seine Gemini-Reihe um drei Modelle mit unterschiedlichen Aufgaben. Gemini 3.6 Flash soll weniger Ausgabe-Token benötigen, Gemini 3.5 Flash-Lite ist auf hohen Durchsatz ausgelegt und Gemini 3.5 Flash Cyber soll Sicherheitslücken in Software finden und beheben. Die Modelle wurden am 21. Juli im offiziellen Google-Blog vorgestellt.
Gemini 3.6 Flash soll Aufgaben mit weniger Token lösen
Google positioniert Gemini 3.6 Flash als universelles Arbeitsmodell für Programmierung, Wissensarbeit und multimodale Aufgaben. Nach Messungen von Artificial Analysis verbrauche es im Durchschnitt 17 Prozent weniger Ausgabe-Token als Gemini 3.5 Flash. Beim Programmier-Benchmark DeepSWE habe Google in einzelnen Messungen eine Verringerung um bis zu 65 Prozent beobachtet.
Der Listenpreis liegt laut Google bei 1,50 US-Dollar je Million Eingabe-Token und 7,50 US-Dollar je Million Ausgabe-Token. Die geringere Ausgabelänge kann die Kosten zusätzlich senken, wenn ein Agent mehrere Denk-, Werkzeug- und Korrekturschritte durchläuft.
Google nennt außerdem höhere Werte in mehreren eigenen und externen Leistungstests. Bei DeepSWE steige die Erfolgsquote von 37 auf 49 Prozent, beim Forschungs-Benchmark MLE Bench von 49,7 auf 63,9 Prozent. Im Test OSWorld-Verified, der die Bedienung grafischer Oberflächen misst, erreiche das Modell 83,0 statt 78,4 Prozent. Solche Benchmarkwerte zeigen Unterschiede unter festgelegten Testbedingungen, garantieren aber keine identische Verbesserung in jedem Unternehmensprozess.
Die Verbesserungen bedeuten nicht, dass 3.6 Flash in jedem Gesamtvergleich intelligenter abschneidet. Zwei in der ursprünglichen Quellenliste verlinkte Beobachter verwiesen darauf, dass 3.6 Flash im übergreifenden Artificial-Analysis-Index denselben Wert wie 3.5 Flash erreiche. Der belegte Vorteil liegt damit vor allem in geringerem Tokenbedarf und besseren Ergebnissen bei einzelnen Aufgaben, nicht in einem pauschalen Leistungssprung.
Flash-Lite setzt auf Geschwindigkeit und niedrige Kosten
Gemini 3.5 Flash-Lite soll laut Artificial Analysis 350 Ausgabe-Token pro Sekunde erreichen. Google berechnet 0,30 US-Dollar je Million Eingabe-Token und 2,50 US-Dollar je Million Ausgabe-Token. Das Modell richtet sich vor allem an große Mengen kurzer oder wiederkehrender Aufgaben, etwa Dokumentenverarbeitung und agentengestützte Suche.
Gemini 3.6 Flash und 3.5 Flash-Lite sind nach Angaben des Unternehmens über die Gemini API, Google AI Studio und Android Studio verfügbar. Weitere Zugänge gibt es in Gemini Enterprise und der Gemini-App.
Cyber-Modell startet nur in begrenztem Pilotprogramm
Gemini 3.5 Flash Cyber basiert auf 3.5 Flash und wurde speziell für das Finden, Prüfen und Beheben von Sicherheitslücken trainiert. In einer separaten technischen Vorstellung erklärt Google DeepMind, das Modell werde zunächst ausschließlich Regierungen und vertrauenswürdigen Partnern über den Sicherheitsagenten CodeMender angeboten. Ein allgemeiner öffentlicher Zugang ist damit nicht angekündigt.
Gemini 4 offiziell angekündigt
Google kündigt Gemini 4 im offiziellen Blog als nächste Modellgeneration an. Das Unternehmen schreibt, sein bisher ambitioniertester Pre-Training-Lauf habe bereits begonnen und die bisherigen Fortschritte seien vielversprechend. Außerdem werde Gemini 3.5 Pro mit Partnern getestet. Nicht genannt werden ein Veröffentlichungsdatum, Preise oder konkrete Leistungswerte von Gemini 4.
🎯 Was das für die Praxis bedeutet
1. Gesamtkosten pro Aufgabe messen: Der Preis je Token reicht als Vergleich nicht aus. Entscheidend sind auch Antwortlänge, Werkzeugaufrufe und notwendige Korrekturen.
2. Eigene Arbeitsabläufe testen: Benchmarkwerte sollten durch Tests mit typischen Dokumenten, Programmiersprachen und Benutzeroberflächen des eigenen Unternehmens ergänzt werden.
3. Cyber-Modell nicht einplanen: Gemini 3.5 Flash Cyber ist zunächst nur für einen begrenzten Kreis verfügbar und sollte nicht als allgemein buchbares Produkt kalkuliert werden.
