Google'dan Gemini ailesine eklenen üç yeni model: 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite ve 3.5 Flash Cyber

Google , yapay zeka modeli ailesine Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite ve siber güvenliğe odaklanan Gemini 3.5 Flash Cyber modellerini ekledi. Şirket, yeni modellerin özellikle yüksek hacimli üretim ortamlarında çalışan yapay zeka ajanları için daha yüksek verimlilik, düşük gecikme ve güvenilir performans sunmayı hedeflediğini belirtiyor.

Yeni modeller arasında öne çıkan Gemini 3.6 Flash, Google tarafından şirketin yeni “iş gücü modeli” olarak konumlandırılıyor. Kodlama, bilgiye dayalı görevler ve çok modlu işlemlerde Gemini 3.5 Flash’a kıyasla daha yüksek performans sunan model, aynı zamanda daha az token kullanarak maliyetleri düşürüyor.

Google’ın paylaştığı verilere göre Gemini 3.6 Flash, Artificial Analysis Index testinde selefine kıyasla yüzde 17 daha az çıktı token’ı tüketiyor. Datacurve tarafından gerçekleştirilen yazılım geliştirme testiDeepSWE'de ise token kullanımındaki düşüş yüzde 65’e kadar çıkabiliyor. Modelin çok adımlı görevleri tamamlarken daha az akıl yürütme adımı ve araç çağrısı kullanması da yapay zeka ajanlarının işletme maliyetini azaltmayı amaçlıyor.

Gemini 3.6 Flash’ın fiyatlandırması 1 milyon giriş token’ı için 1,50 dolar, 1 milyon çıkış token’ı için ise 7,50 dolar olarak açıklandı. Model; kod düzenleme, makine öğrenmesi araştırmaları, bilgisayar kullanımı, belge analizi, grafik yorumlama ve rapor hazırlama gibi alanlarda Gemini 3.5 Flash’ın üzerinde sonuçlar elde ediyor. Bilgisayar kullanma özelliği, Gemini API ve Gemini Enterprise üzerinden yerleşik bir araç olarak sunuluyor.

Google’ın duyurduğu ikinci model olan Gemini 3.5 Flash-Lite, Gemini 3.5 ailesinin en hızlı ve uygun maliyetli modeli olarak tanımlanıyor. Saniyede 350 çıktı token’ı üretebilen model; yapay zeka destekli arama, belge işleme, veri çıkarma, çeviri ve özetleme gibi yüksek hacimli işlemler için geliştirildi. Gemini 3.5 Flash-Lite’ın fiyatı 1 milyon girdi token’ı için 0,30 dolar, 1 milyon çıktı token’ı için 2,50 dolar olarak belirlendi.

Geliştiriciler, modelin düşünme seviyesini görevlerine göre ayarlayabiliyor. Böylece düşük maliyet ve gecikmenin önemli olduğu işlemlerde daha sınırlı, çok adımlı görevlerde ise daha kapsamlı bir akıl yürütme süreci kullanılabiliyor.

Google’ın testlerine göre yeni Flash-Lite modeli; kodlama, uzun bağlamı anlama ve gerçek dünya görevlerini gerçekleştirme alanlarında önceki Flash-Lite neslinin önemli ölçüde önüne geçiyor.