Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和 3.5 Flash Cyber 全新发布

开发者和企业在搭生产级 AI Agent 时，往往最在意这 3 件事：Token 效率、低延迟表现和性能稳定性。为了在效率和生成质量之间找到平衡，更好的支撑大规模智能体工作流，Google 在 Gemini 3.5 Flash 的基础上，正式推出了 3 款新模型：

• 3.6 Flash：新一代主力模型，代码生成、知识工作、多模态任务性能均有明显提升。根据 Artificial Analysis Index 数据，它比 3.5 Flash 的 Token 输出要少 17% ；在 Datacurve 的 DeepSWE 等基准测试中，Token 节省幅度最高可达 65%。
• 3.5 Flash-Lite：3.5 系列中速度最快、性价比最高的版本，Artificial Analysis Index 测试显示，输出速度可达 350 Token/秒，智能体工作流的表现也比上一代 Flash-Lite 要好不少。
• 3.5 Flash Cyber（内置于 CodeMender）：专为网络安全场景优化的高效前沿模型，和代码安全智能体 CodeMender 深度整合，安全防护有很强的竞争力。

除了以上 3 款，Gemini 3.5 Pro 目前也正处于合作伙伴测试阶段，准备好了就会全量开放。Google 也已经启动了下一代模型研发，Gemini 4 的预训练规模是有史以来最大，目前进展顺利。

3.6 Flash：效率与质量双重提升

Gemini 3.6 Flash 强化了代码和知识工作能力，Token 效率提了一大截。Artificial Analysis Index 数据显示，它的输出 Token 消耗要比 3.5 Flash 少 17%。在处理多步工作流时，需要的推理步数和工具调用次数也更少。

效率提上去的同时，价格也降了下来：输入 Token 低至$1.50/1M，输出 Token 为$7.50/1M。单次智能体任务的综合成本明显降低，构建和运行 AI Agent 变得更加经济划算。

效率优化也并没有牺牲性能，3.6 Flash 在各实际场景中的表现都全面超过了 3.5 Flash：

• 代码编辑精度更高，能减少冗余修改和执行死循环。DeepSWE 测试成绩从 37% 升到了 49%；衡量机器学习研究能力的 MLE Bench 得分，从 49.7% 涨到了 63.9%。
• 在 OSWorld-Verified 基准测试中，计算机控制能力得分从 78.4% 提升到了 83.0%。目前计算机控制已经作为内置客户端工具，正式接入 Gemini API 和 Gemini Enterprise。
• 在 GDPval-AA v2 等知识工作基准测试中，3.6 Flash 同样也保持领先（1421 分对比 3.5 Flash 的 1349 分。）。

3.6 Flash 搭载了升级后的前沿安全防护机制，重点防范模型被滥用于网络攻击，以及化学、生物、放射性、核，这类高风险恶意场景。这些机制大幅提升了模型抵御「越狱」攻击的能力。同时 Google 优化了训练策略，尽量降低了在合规场景下的误拒答率。

3.5 Flash-Lite：专为扩展智能体工作流而生

Gemini 3.5 Flash-Lite 专门面向低延迟任务，以及对吞吐量要求很高的开发者工作流，比如智能体搜索、文档处理等场景。

Artificial Analysis 测试显示，3.5 Flash-Lite 的输出速度达到了 350 Token/秒。价格也很有竞争力：输入 Token $0.3/1M，输出 Token $2.5/1M。和 3.1 Flash-Lite 相比，它的生成质量有提升明显，为高并发用户提供了很高的性价比。

在所有「思考深度」档位下，3.5 Flash-Lite 的表现都明显要优于 3.1 Flash-Lite，开发者可以按实际负载灵活配置：

• 跑海量任务时，把思考级别设到最低或较低，保证低延迟、低成本；
• 跑多步子智能体负载时，再把思考级别调高。
• 它同样内置了计算机控制工具，能为跨平台智能体任务提供稳定支持。

在多项评估中，3.5 Flash-Lite 的进步都很明显。代码与智能体任务 Terminal-Bench 2.1 得分 54%，上一代是 31%；长上下文处理 GDM-MRCR v2 得分 72.2%，上一代 60.1%；现实任务执行 GDPval-AA v2 拿到了 1140 分，上一代只有 642 分，各方面都远超老版本。

在许多智能体和代码生成相关评估中，3.5 Flash-Lite 的表现甚至超过了 3 Flash：SWE-Bench Pro 拿到了 54.2%，3 Flash 是 49.6%；OSWorld-Verified 拿到了 74.0%，3 Flash 是 65.1%。原本跑在 2.5 甚至 3 Flash 上的工作负载，升级到它会更快、更强。

3.5 Flash Cyber 与 CodeMender：高效挖掘与修复安全漏洞

如今， AI 模型发现安全漏洞的速度，已经超过了现有的系统修复速度。要应对越来越大的威胁，软件安全防护方案也必须够强、够快。

Gemini 3.5 Flash Cyber 是在 3.5 Flash 基础上，专门为发现和修复网络安全漏洞进行了微调的版本。和更大参数的模型相比，它专业能力不落下风，单 Token 成本也更低。

在代码安全智能体 CodeMender 中，系统会调度多个 3.5 Flash Cyber 智能体协同工作，来生成一份完整的安全报告。这套架构让 3.5 Flash Cyber 在知名安全基准测试 CyberGym 中，达到了前沿模型的水平。

鉴于这类漏洞挖掘技术天然就有两面性，Google 对 3.5 Flash Cyber 的部署采取了谨慎的定向策略。近期它只会通过限量试点，只面向政府部门和受信任的合作伙伴开放，且仅限在 CodeMender 内部使用。

立即体验 3.6 Flash 与 3.5 Flash-Lite

从现在起，Gemini 3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 已经在以下渠道正式上线：

• 开发者：可以通过 Google AI Studio、Android Studio 接入 Gemini API 调用，3.6 Flash 也已经同步上线 Google Antigravity，详见开发者指南。
• 企业客户：可以通过 Gemini Enterprise Agent Platform 使用，3.6 Flash 也已经接入 Gemini Enterprise 应用。
• 普通用户：可以直接在 Gemini App 中体验。另外 3.5 Flash-Lite 也正在逐步接入 Google 搜索。