Jul 21, 2026
Ključne točke
- Google objavljuje tri učinkovita AI modela — Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite i sigurnosno orijentirani 3.5 Flash Cyber — dok flagship model 3.5 Pro i dalje kasni. Gemini 4 već je u fazi treniranja.
- Svaki model ima jasnu namjenu: 3.6 Flash smanjuje potrošnju tokena uz niže troškove, Flash-Lite stavlja naglasak na brzinu, a Cyber model dostupan je isključivo vladama i odabranim partnerima zbog potencijalnih sigurnosnih rizika.
- Bez Pro modela Google gubi tlo pod nogama u odnosu na OpenAI, Anthropic, pa čak i Meta, koji napreduju s moćnijim frontier modelima.
Google proširuje Gemini ponudu s dva Flash modela i specijaliziranom Cyber inačicom. No dugo očekivani flagship model, Gemini 3.5 Pro, još uvijek nije dostupan.
Google je najavio tri nova modela iz Gemini Flash obitelji: 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite i model za kibernetičku sigurnost 3.5 Flash Cyber. Gotovo usput, u samoj objavi, napomenuto je da Googleov dugo očekivani flagship Gemini 3.5 Pro još uvijek prolazi testiranje isključivo s partnerima te da će biti objavljen „čim bude spreman”.
Google navodi da je predobuka za Gemini 4 već u tijeku. Kompanija ga opisuje kao svoj „najambiciozniji trening do sada” i ističe da je „oduševljena napretkom”. To zvuči kao upravljanje štetom i jasno pokazuje da Google zna što tržište očekuje — ali to još ne može isporučiti.
Gemini 3.6 Flash žrtvuje vrhunske performanse zaради učinkovitosti i nižih cijena
Prema agregatoru benchmarkova Artificial Analysis Index, Gemini 3.6 Flash trebao bi koristiti oko 17 posto manje izlaznih tokena od modela 3.5 Flash. Google tvrdi da uštede na pojedinim benchmarkovima, poput DeepSWE, dosežu čak 65 posto. Cijena je snižena na 1,50 dolara po milijunu ulaznih tokena i 7,50 dolara po milijunu izlaznih tokena, što ga čini znatno jeftinijim od starijeg modela 3.1 Pro — kojeg 3.6 Flash redovito nadmašuje na benchmarkovima.

Google bilježi napredak i u odnosu na 3.5 Flash: DeepSWE raste s 37 na 49 posto, MLE Bench s 49,7 na 63,9 posto, a OSWorld-Verified s 78,4 na 83 posto. Na GDPval-AA v2 benchmarku za uredski rad rezultat se popeo s 1.349 na 1.421 bod.
Computer Use sada je ugrađen kao klijentski alat u Gemini API i Gemini Enterprise. Google je također uveo pojačane Frontier Safety zaštite od zlouporabe u CBRN kontekstu i kibernetičkih napada. Kratica CBRN odnosi se na kemijske, biološke, radiološke i nuklearne prijetnje.

Unatoč napretku na multimodalnim zadacima i kontekstnom prozoru od milijun tokena, Google još uvijek zaostaje za najboljim modelima konkurenata iz SAD-a i Kine. Logan Kilpatrick, član tehničkog osoblja, odgovorio je na kritike na platformi X navodeći da je izričiti cilj bio učinkovitost, upotrebljivost i niža cijena, te da su se performanse pritom ipak poboljšale.
Gemini 3.5 Flash-Lite namijenjen je velikim radnim opterećenjima po niskoj cijeni
Manji model Gemini 3.5 Flash-Lite optimiziran je za nisku latenciju i visoku propusnost. Prema podacima Artificial Analysisa, generira 350 izlaznih tokena u sekundi. Cijena iznosi 0,30 dolara po milijunu ulaznih tokena i 2,50 dolara po milijunu izlaznih tokena.

Google tvrdi da Flash-Lite nadmašuje stariji model 3 Flash na nekoliko agentskih i programerskih benchmarkova, uključujući SWE-Bench Pro i OSWorld-Verified. U usporedbi s izravnim prethodnikom, modelom 3.1 Flash-Lite, rezultat na Terminal-Bench 2.1 raste s 31 na 54 posto.

Google je Gemini 3.5 Flash predstavio na posljednjoj I/O konferenciji kao središnji element svoje agentske strategije. Kompanija je modelu naknadno dodala nativnu podršku za Computer Use, što mu omogućuje samostalno upravljanje preglednicima, stolnim računalima i mobilnim uređajima.
Googleov model za kibernetičku sigurnost ostaje ograničenog pristupa
Gemini 3.5 Flash Cyber temelji se na modelu 3.5 Flash i fino je podešen za rad na području kibernetičke sigurnosti. Google ga je integrirao u CodeMender, agenta za sigurnost koda koji razvija Google DeepMind. Nekoliko Flash Cyber potagenata radi paralelno i objedinjuje rezultate u jedinstveno izvješće. Na CyberGym benchmarku model postiže 83,2 posto, što je svega dva boda manje od OpenAI-jevog GPT-5.5-Cyber s 85,6 posto — a pritom je riječ o znatno manjem modelu.

Googleov tim Big Sleep koristio je model za pronalaženje kritičnih ranjivosti u Chromeu i Safariju, pri čemu je nadmašio standardne Flash modele i Anthropicov Claude Opus 4.6. Pregledom commitova u V8 JavaScript engineu Flash Cyber pronašao je 55 potvrđenih jedinstvenih nalaza. Standardni 3.5 Flash pronašao ih je 47, Opus 4.6 njih 36, a Google navodi da se deset Flash Cyberovih nalaza nije pojavilo ni u jednom drugom modelu.
U drugom testu Googleov tim Cloud Vulnerability Research koristio je model za skeniranje javnih API-ja. Model je u roku od dva sata pronašao ranjivosti za daljinsko izvršavanje koda i izradio funkcionalni exploit koji je zaobišao sigurnosne zaštite.
Budući da je model jednako koristan za napad kao i za obranu, Google strogo ograničava pristup. Gemini 3.5 Flash Cyber dostupan je kroz CodeMender isključivo vladama i pouzdanim partnerima u sklopu pilot programa. Sam CodeMender agent Google šire stavlja na raspolaganje u pregledu kroz Gemini Enterprise Agent Platform, no ta inačica radi na standardnim Gemini modelima. Podržava jezike C/C++, Go, Java, Python, Ruby, Rust i TypeScript.
Bez Pro modela Google zaostaje za konkurencijom
Gemini 3.5 Pro, Googleov sljedeći frontier model, još uvijek nije javno dostupan. OpenAI već nudi tu klasu modela s GPT-5.6 Sol, Anthropic ima Fable i Mythos, a kineski laboratoriji poput Moonshotovog Kimi K3 i Zhipuovog GLM-5.2 sve se više približavaju frontier performansama. Čak je i Meta nedavno objavila model koji nadmašuje Googleovu trenutnu ponudu u pisanju koda.
Umjesto da se natječe na vrhu, Google je objavio još jedno Flash ažuriranje usmjereno na učinkovitost i niže cijene. Prema nedavnom Bloombergovu izvješću, flagship model kasni nekoliko mjeseci jer kompanija radi na poboljšanju njegovih sposobnosti programiranja. Dok god 3.5 Pro ostaje u privatnom testiranju, Google nema javno dostupan model koji se može ravnopravno natjecati na vrhu tržišta.
Izvor: The Decoder







