Google DeepMind ha rilasciato tre nuovi modelli di intelligenza artificiale proprietari che promettono di ridurre drasticamente i costi operativi per le aziende. Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite e Gemini 3.5 Flash Cyber sono stati presentati come alcuni tra i modelli più efficienti in termini di token mai realizzati dal colosso di Mountain View. L'obiettivo dichiarato è rendere gli agenti AI più veloci, intelligenti ed economici su larga scala.
Gemini 3.6 Flash viene offerto a 1,50 dollari per milione di token in input e 7,50 dollari per milione di token in output tramite API. Gemini 3.5 Flash-Lite costa appena 0,30 dollari per input e 2,50 per output, posizionandosi come un'opzione ultra-economica per carichi di lavoro ad alto volume. Rispetto al precedente Gemini 3.5 Flash (1,50/9,00 dollari) e al Gemini 3.1 Pro Preview (2,00/12,00 dollari), i risparmi sono notevoli. Tuttavia, il modello entry-level Gemini 3.1 Flash-Lite rimane il più economico in assoluto a 0,25/1,50 dollari, anche se è due volte più lento del nuovo Flash-Lite.
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Efficienza token record con riduzioni fino al 65 per cento nei benchmark software
Secondo l'Artificial Analysis Index, Gemini 3.6 Flash riduce l'uso di token di output del 17 per cento rispetto al predecessore. Su benchmark specializzati come DeepSWE, che misura la capacità di completare attività ingegneristiche multi-step, il risparmio raggiunge il 65 per cento. Ciò significa che il modello richiede meno passaggi di ragionamento e chiamate a strumenti per ottenere lo stesso risultato. Google ha ottimizzato la verbosità interna, rendendo il modello più diretto e meno dispendioso. Entrambi i modelli Flash offrono una finestra di contesto di 1 milione di token e un limite di output di 64.000 token, con data di cutoff a marzo 2026.
Prestazioni migliorate su coding, knowledge work e uso del computer
Gemini 3.6 Flash segna un progresso netto: su DeepSWE passa dal 37 al 49 per cento, su MLE-Bench dal 49,7 al 63,9 per cento, e su OSWorld-Verified (uso del computer come strumento) dall'78,4 all'83,0 per cento. Anche il benchmark GDPval-AA v2 sale da 1349 a 1421. Google ha integrato la funzionalità di computer use direttamente nell'API Gemini, potenziando gli agenti autonomi.
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Tre modelli per tre casi d'uso distinti: coding, alta velocità e cybersecurity
Gemini 3.6 Flash è il cavallo di battaglia per compiti complessi di programmazione, analisi di documenti e reportistica. Gemini 3.5 Flash-Lite è pensato per ambienti in cui la latenza minima è critica: elabora 350 token al secondo, il doppio rispetto al modello precedente, ed è ideale per agenti di ricerca e processamento massivo di documenti. Gemini 3.5 Flash Cyber è un modello specializzato per la cybersecurity, addestrato per trovare e correggere vulnerabilità. Sarà disponibile esclusivamente per governi e partner fidati tramite CodeMender, l'agente di bug fixing di Google.
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Disponibilità immediata e assenza del modello Pro atteso
Gemini 3.6 Flash e 3.5 Flash-Lite sono già disponibili tramite Gemini API, Google AI Studio, Android Studio, l'app consumer Gemini e Google Search. Come di consueto, si tratta di modelli closed-source accessibili solo via API ufficiale. Un'assenza notata dagli sviluppatori è quella del più potente Gemini 3.5 Pro, che Google aveva accennato per l'estate. Logan Kilpatrick di Google ha dichiarato su X che il modello è in fase di test con partner e sarà rilasciato non appena pronto. Nel frattempo, la strategia di Google punta su agenti AI efficienti, riducendo i costi operativi anche in scenari di sicurezza informatica. Per un confronto più ampio, si può consultare la pagina Wikipedia su Gemini.
