Google hat drei neue Modelle der Gemini Flash-Serie veröffentlicht, darunter das effizientere Gemini 3.6 Flash und eine auf Cybersicherheit spezialisierte Version. Das mit Spannung erwartete Flaggschiff Gemini 3.5 Pro ist jedoch weiterhin nicht öffentlich verfügbar und wird laut Google erst ausgeliefert, „sobald es bereit ist“.
Effizienz im Fokus: Gemini 3.6 Flash
Das Modell Gemini 3.6 Flash wurde auf Effizienz optimiert und soll bei spezifischen Benchmarks wie DeepSWE bis zu 65 Prozent weniger Tokens verbrauchen. Laut dem Benchmark-Aggregator Artificial Analysis Index wird ein Rückgang von etwa 17 Prozent bei den Output-Tokens im Vergleich zu 3.5 Flash erwartet. Die Preise wurden deutlich gesenkt auf 1,50 US-Dollar pro Million Input-Tokens und 7,50 US-Dollar pro Million Output-Tokens.
In Benchmarks übertrifft Gemini 3.6 Flash das frühere Modell 3.1 Pro. Es zeigt auch Verbesserungen gegenüber 3.5 Flash: Der DeepSWE-Score stieg von 37 auf 49 Prozent, MLE Bench von 49,7 auf 63,9 Prozent und OSWorld-Verified von 78,4 auf 83 Prozent. Der Wissensarbeits-Benchmark GDPval-AA v2 verbesserte sich von 1.349 auf 1.421 Punkte. Zudem ist die Funktion „Computer Use“, die es dem Modell ermöglicht, Browser, Desktops und Mobilgeräte zu bedienen, jetzt ein integriertes clientseitiges Tool in der Gemini API und Gemini Enterprise. Google hat auch erweiterte „Frontier Safety“-Schutzmaßnahmen gegen CBRN-Missbrauch (chemische, biologische, radiologische und nukleare Bedrohungen) und Cyberangriffe implementiert.
Gemini 3.5 Flash-Lite für niedrige Latenz
Das kleinere Modell Gemini 3.5 Flash-Lite ist auf geringe Latenz und hohen Durchsatz ausgelegt und kann laut Artificial Analysis 350 Output-Tokens pro Sekunde erzeugen. Es kostet 0,30 US-Dollar pro Million Input-Tokens und 2,50 US-Dollar pro Million Output-Tokens. Google berichtet, dass Flash-Lite das ältere 3 Flash bei mehreren Agenten- und Coding-Benchmarks, darunter SWE-Bench Pro und OSWorld-Verified, übertrifft. Im Vergleich zu seinem direkten Vorgänger, 3.1 Flash-Lite, stieg der Terminal-Bench 2.1 Score von 31 auf 54 Prozent.
Spezialisiert für Cybersicherheit: Gemini 3.5 Flash Cyber
Gemini 3.5 Flash Cyber basiert auf 3.5 Flash und ist speziell für Cybersicherheitsaufgaben trainiert. Es ist in CodeMender, Googles Code-Sicherheitsagenten von DeepMind, integriert. Mehrere Flash Cyber-Subagenten arbeiten parallel und fassen ihre Ergebnisse in einem Bericht zusammen. Im CyberGym-Benchmark erreicht das Modell 83,2 Prozent, was innerhalb von zwei Punkten zu OpenAIs GPT-5.5-Cyber (85,6 Prozent) liegt, obwohl es ein deutlich kleineres Modell ist.
Googles „Big Sleep“-Team setzte das Modell ein, um kritische Schwachstellen in Chrome und Safari zu finden, wobei es sowohl die Standard-Flash-Modelle als auch Anthropic’s Claude Opus 4.6 übertraf. Beim Scannen von Commits in der V8 JavaScript-Engine entdeckte Flash Cyber 55 bestätigte, einzigartige Funde. Das Standardmodell 3.5 Flash fand 47, Opus 4.6 fand 36, und zehn der von Flash Cyber gefundenen Schwachstellen wurden von keinem anderen Modell entdeckt. In einem weiteren Test fand Googles Cloud Vulnerability Research Team mit dem Modell Remote Code Execution (RCE)-Schwachstellen in öffentlichen APIs innerhalb von zwei Stunden und erzeugte einen funktionierenden Exploit, der Sicherheitsschutzmechanismen umging.
Aufgrund seiner Fähigkeiten im Angriff wie in der Verteidigung beschränkt Google den Zugang: Nur Regierungen und vertrauenswürdige Partner können 3.5 Flash Cyber im Rahmen eines Pilotprogramms über CodeMender nutzen. Der CodeMender-Agent selbst wird in einer Vorschauversion über die Gemini Enterprise Agent Platform breit verfügbar gemacht, diese Version läuft jedoch auf den Standard-Gemini-Modellen und unterstützt C/C++, Go, Java, Python, Ruby, Rust und TypeScript.
Das Fehlen des Flaggschiffs Gemini 3.5 Pro
Trotz der Verbesserungen bei den Flash-Modellen und einem Kontextfenster von einer Million Tokens hinkt Google bei Multimodal-Aufgaben und den besten Modellen der Konkurrenz aus den USA und China weiterhin hinterher. Das nächste „Frontier Model“ von Google, Gemini 3.5 Pro, ist weiterhin nicht öffentlich verfügbar. Konkurrenten wie OpenAI mit GPT-5.6 Sol, Anthropic mit Fable und Mythos sowie chinesische Labore wie Moonshot mit Kimi K3 und Zhipu mit GLM-5.2 sind bereits auf dem „Frontier-Level“ aktiv.
Einem Bloomberg-Bericht zufolge liegt das Flaggschiff-Modell aufgrund von Arbeiten zur Verbesserung seiner Code-Leistung Monate hinter dem Zeitplan. Solange 3.5 Pro in privaten Tests verbleibt, fehlt Google ein öffentliches Modell, das an der Spitze des Marktes konkurrieren kann. Google hat jedoch bereits mit dem „ehrgeizigsten Trainingslauf“ für Gemini 4 begonnen und äußert sich „begeistert vom Fortschritt“.
Thema: OpenAI. Quelle/Inspiration: The Decoder.