Google lanzó tres nuevos modelos Gemini enfocados en velocidad, eficiencia y menor costo para desarrollar agentes de IA. Además, confirmó que ya comenzó el entrenamiento de Gemini 4 y anticipó el próximo lanzamiento general de Gemini 3.5 Pro.
La competencia por liderar el mercado de los agentes de inteligencia artificial sigue acelerándose. Google anunció el lanzamiento de Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite y Gemini 3.5 Flash Cyber, tres nuevos modelos diseñados para ofrecer mayor velocidad, menor latencia y una mejor relación entre costo y rendimiento para empresas y desarrolladores que construyen aplicaciones de IA a gran escala.
El anuncio también incluye una hoja de ruta que anticipa la próxima disponibilidad general de Gemini 3.5 Pro y confirma que la compañía ya inició el proceso de preentrenamiento de Gemini 4, el proyecto más ambicioso de Google hasta la fecha.
Según explicó Tulsee Doshi, directora sénior de Gestión de Producto del equipo Gemini, el objetivo es responder a una necesidad cada vez más frecuente entre los desarrolladores: crear agentes inteligentes capaces de ejecutar tareas complejas consumiendo menos recursos computacionales.
Gemini 3.6 Flash: más capacidad con menor costo
La principal novedad es Gemini 3.6 Flash, el nuevo modelo de propósito general que sucede a Gemini 3.5 Flash.
De acuerdo con Google, el modelo consume 17% menos tokens de salida que su predecesor, según el índice elaborado por Artificial Analysis, lo que reduce significativamente el costo operativo de los agentes de inteligencia artificial.
En algunas pruebas específicas, como el benchmark DeepSWE desarrollado por Datacurve, la reducción del consumo de tokens alcanza hasta el 65%, manteniendo al mismo tiempo un menor costo por token generado.
Google fijó un precio de U$S 1,50 por cada millón de tokens de entrada y U$S 7,50 por cada millón de tokens de salida, valores inferiores a los de Gemini 3.5 Flash.
La compañía sostiene que la mejora no se limita a la eficiencia. En programación, Gemini 3.6 Flash obtuvo un 49% en el benchmark DeepSWE, frente al 37% alcanzado por Gemini 3.5 Flash.
En tareas de investigación de aprendizaje automático, el modelo logró 63,9% en MLE Bench, frente al 49,7% de la versión anterior.
También mejoró en tareas relacionadas con el uso de computadoras, alcanzando 83% en OSWorld-Verified, comparado con el 78,4% de Gemini 3.5 Flash.
Según Google, empresas como Harvey, Hebbia, JetBrains y Figma ya probaron el nuevo modelo y reportaron mejoras en precisión, velocidad y eficiencia para tareas como análisis documental, interpretación de gráficos, procesamiento de datos y generación de informes.
Un modelo preparado para agentes inteligentes
Google explicó que Gemini 3.6 Flash requiere menos pasos de razonamiento y menos llamadas a herramientas externas para completar procesos complejos de múltiples etapas.
Además, incorpora de forma nativa capacidades para controlar computadoras mediante la API de Gemini y la plataforma Gemini Enterprise, una característica orientada al desarrollo de agentes capaces de interactuar con aplicaciones y ejecutar acciones automáticamente.
El modelo también incorpora nuevas protecciones de seguridad frente a riesgos relacionados con materiales químicos, biológicos, radiológicos, nucleares (CBRN) y posibles usos ofensivos en ciberseguridad.
Según la empresa, estas mejoras incrementan la resistencia del modelo frente a intentos de manipulación (jailbreaks), al tiempo que reducen los rechazos cuando la utilización es legítima.
Gemini 3.5 Flash-Lite apuesta por la velocidad
El segundo lanzamiento corresponde a Gemini 3.5 Flash-Lite, el modelo más rápido de toda la familia Gemini 3.5.
De acuerdo con las mediciones de Artificial Analysis, alcanza una velocidad de 350 tokens de salida por segundo, orientándose especialmente a tareas de gran volumen, búsquedas inteligentes, procesamiento documental y sistemas multiagente.
Su costo también apunta a reducir las barreras de entrada para los desarrolladores.
Google fijó un precio de U$S 0,30 por cada millón de tokens de entrada y U$S 2,50 por cada millón de tokens de salida, convirtiéndolo en el modelo más económico de la familia Flash.
La empresa asegura que Flash-Lite supera ampliamente a Gemini 3.1 Flash-Lite en múltiples evaluaciones.
En Terminal-Bench 2.1 obtuvo 54%, frente al 31% de la generación anterior.
En GDM-MRCR v2, destinado a evaluar comprensión de contexto extenso, alcanzó 72,2%, comparado con 60,1%.
En GDPval-AA v2, una prueba de ejecución de tareas reales, registró 1.140 puntos, frente a 642 de la versión previa.
Google destaca además que, en algunos benchmarks de programación y tareas agenticas, Gemini 3.5 Flash-Lite incluso supera a Gemini 3 Flash, incluyendo SWE-Bench Pro, donde obtuvo 54,2% frente al 49,6% del modelo superior, y OSWorld-Verified, con 74% frente al 65,1%.
Gemini Flash Cyber, especializado en ciberseguridad
La tercera novedad es Gemini 3.5 Flash Cyber, un modelo especializado en detectar, validar y corregir vulnerabilidades de software.
Google lo integrará dentro de CodeMender, una plataforma que coordina múltiples agentes de IA para analizar código y generar informes conjuntos sobre problemas de seguridad.
Según la compañía, el sistema alcanza un rendimiento competitivo en CyberGym, uno de los principales benchmarks de ciberseguridad.
Debido al potencial uso dual de esta tecnología, Google informó que Gemini 3.5 Flash Cyber solo estará disponible inicialmente para gobiernos y socios de confianza, mediante un programa piloto de acceso restringido.
La empresa explicó que el objetivo es permitir que los equipos defensivos encuentren y solucionen vulnerabilidades críticas antes de que puedan ser explotadas por actores maliciosos.
Disponible desde hoy y con Gemini 4 en marcha
Google confirmó que Gemini 3.6 Flash y Gemini 3.5 Flash-Lite ya están disponibles para desarrolladores a través de Google AI Studio, Android Studio y la API de Gemini.
Las empresas podrán utilizarlos mediante Gemini Enterprise Agent Platform, mientras que los usuarios finales accederán a ellos desde la aplicación Gemini. Además, Gemini 3.5 Flash-Lite comenzará a incorporarse gradualmente al buscador de Google.
Como anticipo de su próxima generación de modelos, la compañía reveló que Gemini 3.5 Pro continúa siendo evaluado por socios estratégicos antes de su lanzamiento general y confirmó que ya inició el preentrenamiento de Gemini 4, una iniciativa con la que busca consolidar la próxima evolución de su plataforma de inteligencia artificial.