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Google reemplaza Gemini 3.5 Flash por 3.6 Flash

Google ha lanzado Gemini 3.6 Flash, redujo el precio por tokens de salida y añadió Gemini 3.5 Flash Lite y su primer modelo enfocado en ciberseguridad.

Imagen: Ars Technica

Google ya ha dejado atrás a Gemini 3.5 Flash. Apenas unas semanas después de convertirlo en la pieza central de I/O en mayo, la compañía ha dejado el modelo en desuso y lo ha reemplazado por Gemini 3.6 Flash, junto con Gemini 3.5 Flash Lite y Gemini 3.5 Flash Cyber, su primera variante de Gemini dirigida a la ciberseguridad.

El retrasado Gemini 3.5 Pro, que se esperaba en junio, sigue sin llegar.

Gráfico de Google que muestra las evaluaciones de Gemini 3.6 Flash
Gráfico de Google que muestra las evaluaciones de Gemini 3.6 Flash

Google afirma que Gemini 3.6 Flash mejora respecto a la versión 3.5 según la retroalimentación de los usuarios, especialmente en lo relativo a programación y uso multimodal. En la prueba de codificación DeepSWE obtuvo un 49 %, frente al 37 % de 3.5 Flash. En OSWorld, que mide el rendimiento de uso en ordenador, alcanzó un 83 % frente al 78.4 % de la versión 3.5.

La eficiencia sigue siendo el principal argumento. Google dice que Gemini 3.6 Flash usa aproximadamente un 17 % menos de tokens y ahora admite el uso en ordenador como función estándar en la API de Gemini. La compañía afirma que eso debería permitir que los flujos de trabajo basados en agentes completen tareas con más precisión, en menos pasos y usando menos tokens.

Los precios han cambiado ligeramente a favor de los desarrolladores. Gemini 3.6 Flash cuesta $1.50/1M tokens de entrada y $7.50/1M tokens de salida, frente a $1.50 y $9 para 3.5 Flash.

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Google también presentó Gemini 3.5 Flash Lite, que denomina su modelo de IA moderno más eficiente, alcanzando 350 tokens por segundo. La compañía dice que está indicado para escalar sistemas basados en agentes a menor costo. El precio es de $0.30/1M tokens de entrada y $2.50/1M tokens de salida, ligeramente superior al de 3.1 Flash Lite, que era $0.25 y $1.50.

Ava Chen

AI Editor

Ava covers the rapidly evolving world of artificial intelligence, from foundational models and research labs to the real-world economics of intelligence. With a background in computational linguistics, she cuts through the hype to find out what actually works. She firmly believes that benchmarks are just marketing until reproduced in the wild.

vía Ars Technica

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