Am 21. Juli 2026 stellte Google drei Neuzugänge in seiner Gemini-Modellfamilie vor: Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite und Gemini 3.5 Flash Cyber. Gemini 3.6 Flash ist das neue Flaggschiff unter den „Arbeitstieren“ der Flash-Modelle und bietet eine stärkere Leistung in den Bereichen Codierung, Schlussfolgerung und Multimodalität, während es 17 % weniger Ausgabetoken verbraucht als Gemini 3.5 Flash. Gemini 3.5 Flash-Lite ist das schnellste und kostengünstigste Modell der Produktreihe und wurde für agentenbasierte Workloads mit hohem Durchsatz entwickelt. Gemini 3.5 Flash Cyber ist ein spezialisiertes Sicherheitsmodell, das im CodeMender-Agenten von Google eingesetzt wird, um Software-Schwachstellen zu erkennen und zu beheben. Alle drei Modelle verfolgen ein gemeinsames Ziel: den praktischen Einsatz von KI-Agenten in der Produktion in großem Maßstab zu ermöglichen.
Dieser Beitrag erläutert, worin sich die einzelnen Modelle unterscheiden, wie sie im Vergleich zu ihren Vorgängern in unabhängigen Benchmarks abschneiden, welche Kosten anfallen und wo Sie sie bereits heute einsetzen können.
In diesem Artikel geht es um:
Was Gemini 3.6 Flash ist und warum es wichtig ist
Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite und Gemini 3.5 Flash Cyber im Überblick.
Leistungsbenchmarks, Token-Effizienz und Verbesserungen in der Praxis
Gemini 3.6 Flash vs. Gemini 3.5 Flash vs. Gemini 3.5 Flash-Lite
Preise, Verfügbarkeit, Veröffentlichungsdatum und Zugriff auf die Modelle
Integrierte Computerfunktionen, agentische KI-Fähigkeiten und multimodale Funktionen
Gemini 3.5 Flash Cyber, CodeMender und Googles KI-Sicherheitsstrategie
Sicherheitsverbesserungen, Einführung in Unternehmen und Anwendungsfälle in der Produktion
Gemini 3.5 Pro, die Roadmap für Gemini 4 und was als Nächstes kommt
Häufig gestellte Fragen, Einschränkungen und ob sich der Einsatz von Gemini 3.6 Flash lohnt
Was ist Gemini 3.6 Flash?
Gemini 3.6 Flash ist Googles neuestes Gemini-Modell der mittleren Leistungsklasse und wird als direkter Nachfolger von Gemini 3.5 Flash positioniert. Es wurde speziell für Entwickler und Unternehmen entwickelt, die agentische Systeme einsetzen – KI-Workflows, die mehrere Schlussfolgerungsschritte, Tool-Aufrufe und lange Ketten automatisierter Entscheidungsfindung umfassen. Anstatt abstrakt gesehen einfach nur „intelligenter“ zu sein, wurde Gemini 3.6 Flash auf drei praktische Prioritäten ausgerichtet, die entscheidend sind, wenn KI den Schritt von der Demo zum echten Produkt vollzieht: Token-Effizienz, geringere Latenz und beständige Zuverlässigkeit.
Laut Google verbraucht Gemini 3.6 Flash beim Artificial Analysis Index etwa 17 % weniger Ausgabetoken als Gemini 3.5 Flash, und bei bestimmten programmierintensiven Benchmarks wie DeepSWE (entwickelt von Datacurve) steigt dieser Effizienzgewinn sogar auf bis zu 65 %. In der Praxis bedeutet dies, dass das Modell Ergebnisse gleicher oder besserer Qualität erzielt und dabei deutlich weniger „überflüssigen“ Text erzeugt, was die Kosten für die Ausführung langer, mehrstufiger Agenten-Aufgaben direkt senkt.
Lernen Sie die gesamte Produktpalette kennen: 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite und 3.5 Flash Cyber
Die Ankündigung von Google umfasst drei unterschiedliche Modelle, die jeweils auf einen anderen Teil des Agent-KI-Stacks abzielen:
Gemini 3.6 Flash – das vielseitige Arbeitstier unter den Modellen für Programmierung, Wissensarbeit und multimodale Aufgaben wie Dokumentenauswertung und Diagrammanalyse.
Gemini 3.5 Flash-Lite – das schnellste und kosteneffizienteste Modell der 3.5-Generation, speziell entwickelt für volumenintensive, latenzempfindliche Workloads wie agentische Suche und Massenverarbeitung von Dokumenten.
Gemini 3.5 Flash Cyber (in CodeMender) – ein eng fokussiertes, spezialisiertes Modell, das ausschließlich auf das Auffinden und Beheben von Software-Schwachstellen optimiert ist und als Teil des CodeMender-Sicherheitsagenten von Google bereitgestellt wird, anstatt als Allzweck-API-Modell verkauft zu werden.
Zusammengenommen spiegeln diese Veröffentlichungen einen umfassenderen Wandel in der Branche wider: Anstatt einem einzigen „größten“ Modell hinterherzujagen, baut Google eine mehrstufige Produktfamilie auf, in der jedes Modell auf einen bestimmten Kompromiss zwischen Kosten, Geschwindigkeit und Leistungsfähigkeit optimiert ist – ein Muster, das sich auch bei OpenAI, Anthropic und Meta abzeichnet, während sich die KI von Chat-Assistenten hin zu autonomen, Aufgaben ausführenden Agenten entwickelt.
Leistungsvergleiche: Wie schneiden Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite und 3.5 Flash Cyber ab?
Unabhängige und interne Benchmark-Ergebnisse vermitteln ein klareres Bild davon, was „besser“ für jedes Modell konkret bedeutet. Hier finden Sie eine zusammengefasste Übersicht über die veröffentlichten Zahlen.
Flash-Benchmark-Ergebnisse für Gemini 3.6 (im Vergleich zu Gemini 3.5 Flash)
Benchmark | Was damit gemessen wird | 3.5 Flash | 3.6 Flash |
DeepSWE (Datacurve) | Präzision in der Softwareentwicklung in der Praxis | 37% | 49% |
MLE Bench | Forschungsaufgaben im Bereich des maschinellen Lernens | 49.7% | 63.9% |
OSWorld-Verified | Computernutzung / Ausführung von Aufgaben im Betriebssystem | 78.4% | 83.0% |
GDPval-AA v2 | Qualität der Wissensarbeit in der Praxis | 1,349 | 1,421 |
Verwendung von Ausgabetoken | Effizienz (je niedriger, desto besser) | Ausgangswert | 17 % weniger Wertmarken |
Benchmark-Ergebnisse von Gemini 3.5 Flash-Lite (im Vergleich zu Gemini 3.1 Flash-Lite)
Benchmark | Was damit gemessen wird | 3.1 Flash-Lite | 3.5 Flash-Lite |
Terminal-Bench 2.1 | Kodierung und agentische Endaufgaben | 31% | 54% |
GDM-MRCR v2 | Verständnis im weiteren Kontext | 60.1% | 72.2% |
GDPval-AA v2 | Qualität der Aufgabenausführung in der Praxis | 642 | 1,140 |
Ausgabegeschwindigkeit (künstliche Analyse) | Pro Sekunde generierte Token | Langsamer | 350 Token/Sek. |
Insbesondere übertrifft Gemini 3.5 Flash-Lite nicht nur seinen direkten Vorgänger – Google berichtet, dass es auch das größere Gemini 3 Flash bei mehreren agentenbasierten und Codierungs-Bewertungen übertrifft, darunter SWE-Bench Pro (54,2 % gegenüber 49,6 %) und OSWorld-Verified (74,0 % gegenüber 65,1 %). Damit ist es ein praktikabler, schnellerer Ersatz für Teams, die derzeit Workloads entweder auf 2.5 Flash oder 3 Flash ausführen.
Gemini 3.5 – Flash-Cyber-Benchmark-Leistung
Innerhalb von CodeMender arbeiten mehrere „Gemini 3.5 Flash Cyber“-Agenten zusammen, um einen einzigen, zusammengefassten Schwachstellenbericht zu erstellen. Beim weit verbreiteten CyberGym-Benchmark stellt Google fest, dass diese Multi-Agenten-Konfiguration von „Flash Cyber“ eine Leistung erreicht, die mit Modellen der Spitzenklasse konkurrieren kann – ein beachtliches Ergebnis, wenn man bedenkt, dass „Flash Cyber“ ein kleineres, kostengünstigeres und effizienteres Modell ist als die großen Spitzenklasse-Systeme, mit denen es verglichen wird.
Gemini 3.6 Flash vs. Gemini 3.5 Flash: Was ist eigentlich der Unterschied?
Der Sprung von Gemini 3.5 Flash zu Gemini 3.6 Flash ist kein geringfügiges Update – er betrifft gleichzeitig Qualität, Effizienz und Preis, was ungewöhnlich ist, da diese drei Faktoren normalerweise in einem Spannungsverhältnis zueinander stehen.
Effizienz: Gemini 3.6 Flash benötigt weniger Schlussfolgerungsschritte und weniger Tool-Aufrufe, um dieselbe mehrstufige Aufgabe zu erledigen, und erzeugt im Durchschnitt etwa 17 % weniger Ausgabetoken, wobei einige Programmier-Benchmarks Reduzierungen von bis zu 65 % zeigen.
Qualität: In den Bereichen Programmierung (DeepSWE), Forschung im Bereich maschinelles Lernen (MLE Bench), Computernutzung (OSWorld-Verified) und allgemeine Wissensarbeit (GDPval-AA v2) erzielt Gemini 3.6 Flash deutliche Verbesserungen gegenüber Gemini 3.5 Flash. Google hebt insbesondere Verbesserungen bei der Dokumentenanalyse, der Diagramm- und Datenanalyse sowie der Erstellung von Berichten hervor – Fähigkeiten, die Unternehmenskunden wie Hebbia und Harvey in realen Einsatzszenarien als besonders stark hervorgehoben haben.
Preis: Trotz der Qualitätsverbesserungen ist Gemini 3.6 Flash mit 1,50 US-Dollar pro 1 Million Eingabetoken und 7,50 US-Dollar pro 1 Million Ausgabetoken günstiger als sein Vorgänger. In Kombination mit den Gewinnen bei der Token-Effizienz senkt dies laut Google die Gesamtkosten für die Ausführung einer agentischen Aufgabe von Anfang bis Ende erheblich – nicht nur den Preis pro Token.
Neue integrierte Funktion: Die Computernutzung – also die Fähigkeit des Modells, Software-Schnittstellen direkt zu bedienen – steht nun als integriertes, clientseitiges Tool sowohl über die Gemini-API als auch über Gemini Enterprise zur Verfügung, sodass keine separaten benutzerdefinierten Tools mehr erforderlich sind.
Kurz gesagt: Gemini 3.6 Flash ist als unkomplizierter Upgrade-Pfad für alle Teams konzipiert, die derzeit auf Gemini 3.5 Flash basieren, und bietet bessere Ergebnisse zu geringeren Kosten, ohne dass seitens der Entwickler architektonische Änderungen erforderlich sind.
Gemini 3.5 Flash-Lite vs. Gemini 3.1 Flash-Lite: Wie groß ist der Generationssprung?
Während es bei Gemini 3.6 Flash um das Gleichgewicht zwischen Leistung und Effizienz geht, steht bei Gemini 3.5 Flash-Lite die reine Geschwindigkeit und die Kosten bei großem Maßstab im Vordergrund – und der Unterschied zu seinem Vorgänger, Gemini 3.1 Flash-Lite, ist beträchtlich.
Geschwindigkeit: Gemini 3.5 Flash-Lite ist laut Artificial Analysis das schnellste Modell der 3.5-Generation und erzeugt 350 Ausgabetoken pro Sekunde. Dies ist besonders für latenzkritische Anwendungsfälle wie die Live-Agentensuche, den chatbasierten Kundensupport und die Dokumentenauswertung in Echtzeit von Bedeutung.
Programmierung und agentenbasierte Aufgaben: Im Terminal-Bench 2.1-Test erreicht Gemini 3.5 Flash-Lite fast das Doppelte der Punktzahl von Gemini 3.1 Flash-Lite (54 % gegenüber 31 %).
Verständnis langer Kontexte: Bei GDM-MRCR v2, einem Benchmark für das Verständnis langer Kontexte, erreicht Gemini 3.5 Flash-Lite 72,2 % im Vergleich zu 60,1 % bei Gemini 3.1 Flash-Lite – ein wichtiger Fortschritt für Aufgaben wie die Analyse umfangreicher Verträge, Transkripte oder Forschungsdatensätze mit mehreren Dokumenten.
Qualität bei realen Aufgaben: Bei GDPval-AA v2, das die Ausführung realer Aufgaben bewertet, verdoppelt Gemini 3.5 Flash-Lite das Ergebnis seines Vorgängers nahezu (1.140 gegenüber 642).
Preise: Gemini 3.5 Flash-Lite kostet 0,30 US-Dollar pro 1 Million Eingabetoken und 2,50 US-Dollar pro 1 Million Ausgabetoken und ist damit das kostengünstigste produktionsreife Modell von Google im aktuellen Angebot.
Entwickler können zudem die „Denkstufe“ von Gemini 3.5 Flash-Lite je nach Arbeitslast anpassen – indem sie für Aufgaben mit hohem Durchsatz und geringer Latenz minimale oder niedrige Denkeinstellungen verwenden oder die Tiefe der Schlussfolgerungen für komplexere, mehrstufige Subagent-Workflows erhöhen. Wie Gemini 3.6 Flash verfügt auch diese Version über „Computer Use“ als integriertes Tool.
Einsatz in der Praxis: Frühe Anwender von Gemini 3.5 Flash-Lite – darunter Ashler, Palo Alto Networks und Ramp – haben die Kombination aus Geschwindigkeit, Intelligenz und Kosteneffizienz als Grund dafür genannt, dass es sich für groß angelegte agentenbasierte und datenverarbeitende Pipelines eignet, in denen jede Millisekunde und jedes Token zählt.
Gemini 3.5 Flash Cyber in CodeMender: KI-gestützte Erkennung von Sicherheitslücken
Cybersicherheit ist eines der deutlichsten Beispiele dafür, dass KI-Fähigkeiten mittlerweile die traditionellen Abwehrmaßnahmen übertreffen: Automatisierte Systeme können Software-Schwachstellen mittlerweile schneller aufdecken, als menschliche Teams – oder sogar die meisten vorhandenen Tools – sie beheben können. Googles Antwort auf dieses Ungleichgewicht ist „Gemini 3.5 Flash Cyber“, ein spezialisiertes Modell, das auf „Gemini 3.5 Flash“ aufbaut und speziell für die Identifizierung, Validierung und Behebung von Sicherheitslücken im Code optimiert wurde.
Anstatt als eigenständiges Allzweck-API-Modell veröffentlicht zu werden, wird Gemini 3.5 Flash Cyber innerhalb von CodeMender, Googles speziellem Code-Sicherheitsagenten, eingesetzt. In CodeMender arbeiten mehrere Flash-Cyber-Agenten parallel und bündeln ihre Ergebnisse zu einem einzigen, einheitlichen Schwachstellenbericht – ein Orchestrierungsansatz, der es einem kleineren, kostengünstigeren Modell ermöglicht, im CyberGym-Benchmark Ergebnisse zu erzielen, die mit denen weitaus größerer Spitzen-Systeme konkurrieren können, und das zu einem Bruchteil der Kosten pro Token.
Da Technologien zur Erkennung von Sicherheitslücken naturgemäß doppelt nutzbar sind – dieselbe Funktion, die Sicherheitsteams dabei hilft, eine Schwachstelle zu beheben, könnte in den falschen Händen einem Angreifer helfen, diese auszunutzen –, verfolgt Google bewusst einen restriktiven Ansatz bei der Einführung. „Gemini 3.5 Flash Cyber“ in CodeMender wird ausschließlich Regierungen und vertrauenswürdigen Partnern im Rahmen eines Pilotprogramms mit beschränktem Zugang zur Verfügung gestellt und nicht über die öffentliche API allgemein zugänglich gemacht. Das erklärte Ziel besteht darin, Sicherheitsteams einen Vorsprung bei der Entdeckung und Behebung kritischer Schwachstellen zu verschaffen, bevor Angreifer diese ausnutzen können, und gleichzeitig das Risiko zu begrenzen, dass dieselbe Technologie für offensive Zwecke missbraucht wird.
Integrierte Sicherheit: Wie Google den „Gemini 3.6 Flash“ sicherer macht
Neben den Verbesserungen bei Leistung und Effizienz bietet Gemini 3.6 Flash verstärkte Schutzmaßnahmen im Rahmen des „Frontier Safety Framework“ von Google, die speziell auf zwei Kategorien von Missbrauch mit hohem Risiko abzielen: chemische, biologische, radiologische und nukleare (CBRN) Risiken sowie Missbrauch durch Cyberangriffe. Diese Schutzmaßnahmen sollen es erheblich erschweren, das Modell zu knacken oder so zu manipulieren, dass es in diesen Bereichen schädliche Ergebnisse liefert.
Gleichzeitig gibt Google an, das Modell bewusst so trainiert zu haben, dass legitime, nützliche Anfragen nicht übermäßig oft abgelehnt werden – ein Balanceakt, der eine häufige Zwickmühle in der Entwicklung von Pionier-KI widerspiegelt: Eine zu aggressive Absicherung eines Modells kann es für genau die Entwickler und Forscher, denen es dienen soll, frustrierend oder unbrauchbar machen, während eine zu geringe Absicherung reale Risiken mit sich bringt. Ausführliche technische Details zu diesen Schutzmaßnahmen sind in der offiziellen Gemini 3.6 Flash-Modellkarte dokumentiert, die von Google DeepMind veröffentlicht wurde.
Zeitplan für die Einführung: Veröffentlichungsdatum, Verfügbarkeit und Preise
Veröffentlichungsdatum: Google kündigte am 21. Juli 2026 in einem Beitrag von Tulsee Doshi, Senior Director of Product Management im Gemini-Team, die Versionen „Gemini 3.6 Flash“, „Gemini 3.5 Flash-Lite“ und „Gemini 3.5 Flash Cyber“ an.
Wo Sie „Gemini 3.6 Flash“ und „Gemini 3.5 Flash-Lite“ finden:
Entwickler: Ab sofort über die Gemini-API in Google AI Studio und Android Studio verfügbar. Gemini 3.6 Flash ist zusätzlich in Google Antigravity, der agentenbasierten Entwicklungsumgebung von Google, verfügbar.
Unternehmen: Verfügbar über die Gemini Enterprise Agent Platform; Gemini 3.6 Flash ist zudem direkt in der Gemini Enterprise-App zugänglich.
Normale Nutzer: Beide Modelle werden über die Gemini-App für Verbraucher eingeführt, und Gemini 3.5 Flash-Lite wird zusätzlich in der Google-Suche eingeführt.
Preise im Überblick:
Modell | Eingabepreis (pro 1 Mio. Token) | Ausgabepreis (pro 1 Mio. Token) |
Gemini 3.6 Flash | $1.50 | $7.50 |
Gemini 3.5 Flash-Lite | $0.30 | $2.50 |
Gemini 3.5 Flash Cyber | Kein öffentlicher Preis (Pilotprojekt mit beschränktem Zugang, ausschließlich über CodeMender) | Kein öffentlicher Preis angegeben |
Für Teams, die prüfen, welches Modell für eine bestimmte Arbeitslast geeignet ist, lautet die allgemeine Empfehlung, die sich aus Googles eigenem Rahmenkonzept ergibt, ganz einfach: Entscheiden Sie sich für Gemini 3.6 Flash, wenn Aufgabenqualität und Tiefe der Schlussfolgerungen am wichtigsten sind; wählen Sie Gemini 3.5 Flash-Lite, wenn bei hohem Datenaufkommen Geschwindigkeit und Kosten pro Anfrage im Vordergrund stehen; und gehen Sie davon aus, dass Gemini 3.5 Flash Cyber ein spezialisiertes, zugriffskontrolliertes Tool für die Schwachstellenforschung bleibt und kein allgemeines Entwicklungsmodell ist.
Was kommt als Nächstes: Gemini 3.5 Pro und Gemini 4
Google bestätigte, dass Gemini 3.5 Pro derzeit mit ausgewählten Partnern getestet wird und nach Abschluss der Tests allgemein verfügbar gemacht werden soll – ein konkretes Veröffentlichungsdatum wurde jedoch nicht genannt. Mit Blick auf die Zukunft erklärte Google, dass sein Forschungsteam bereits mit dem bislang ehrgeizigsten Vortrainingslauf begonnen habe, der auf die Entwicklung von Gemini 4 abzielt. Dies deutet darauf hin, dass die hier behandelten Veröffentlichungen der „Flash“-Stufe eher einen Zwischenschritt in einer viel längeren Produkt-Roadmap darstellen als ein Endziel.
Das Fazit
Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite und Gemini 3.5 Flash Cyber sind Teil einer koordinierten Initiative von Google, um den Betrieb von KI-Agenten in der Produktion kostengünstiger, reaktionsschneller und im großen Maßstab zuverlässiger zu gestalten – ohne dass Entwickler Abstriche bei der Ausgabequalität machen müssen. Gemini 3.6 Flash hebt die Obergrenze für die Leistung bei Programmier- und Wissensaufgaben an und senkt gleichzeitig die Token-Kosten. Gemini 3.5 Flash-Lite legt die Untergrenze für Geschwindigkeit und Erschwinglichkeit bei Workloads mit hohem Volumen fest. Und Gemini 3.5 Flash Cyber, das eng auf CodeMender zugeschnitten ist, zeigt, wie ein kleineres, spezialisiertes Modell bei einer eng gefassten, hochkritischen Aufgabe wie der Erkennung von Sicherheitslücken mit den führenden Systemen konkurrieren kann.
Für Teams, die heute agentenbasierte Produkte entwickeln, ist die praktische Erkenntnis einfach: Gemini 3.6 Flash ist ein reibungsloses Upgrade von Gemini 3.5 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite lohnt sich für Tests im Vergleich zu aktuellen 2.5 Flash- oder 3 Flash-Bereitstellungen bei Workloads mit hohem Durchsatz, und Gemini 3.5 Flash Cyber zeigt, in welche Richtung Googles Sicherheitsforschung als Nächstes geht – auch wenn es noch nicht allgemein verfügbar ist.
FAQs
Wofür wird Gemini 3.6 Flash verwendet?
Gemini 3.6 Flash wurde für die Entwicklung von KI-Agenten konzipiert, die ausgeprägte Programmierfähigkeiten, multimodales Verständnis (Dokumente, Diagramme, Bilder) und zuverlässiges mehrstufiges Schlussfolgern erfordern, wobei der Token-Verbrauch und die Kosten niedriger gehalten werden als bei seinem Vorgänger, Gemini 3.5 Flash.
Ist Gemini 3.6 Flash besser als Gemini 3.5 Flash?
Ja. Gemini 3.6 Flash erzielt bessere Ergebnisse in den Bereichen Programmierung (DeepSWE), Forschung im Bereich maschinelles Lernen (MLE Bench), Computeraufgaben (OSWorld-Verified) und Wissensarbeit (GDPval-AA v2), während es etwa 17 % weniger Ausgabetoken verbraucht und pro Million Token kostengünstiger ist.
Wofür eignet sich Gemini 3.5 Flash-Lite am besten?
Gemini 3.5 Flash-Lite wurde für Workloads mit hohem Durchsatz und hoher Latenzempfindlichkeit entwickelt, wie beispielsweise agentische Suche, groß angelegte Dokumentenverarbeitung und Echtzeitanwendungen, bei denen Geschwindigkeit (350 Token/Sek.) und niedrige Kosten wichtiger sind als maximale Argumentationstiefe.
Wie viel kostet Gemini 3.6 Flash?
Gemini 3.6 Flash kostet 1,50 US-Dollar pro 1 Million Eingabe-Token und 7,50 US-Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token.
Wie viel kostet Gemini 3.5 Flash-Lite?
Gemini 3.5 Flash-Lite kostet 0,30 US-Dollar pro 1 Million Eingabe-Token und 2,50 US-Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token.
Was ist „Gemini 3.5 Flash Cyber“ in CodeMender?
„Gemini 3.5 Flash Cyber“ ist ein spezialisiertes Cybersicherheitsmodell, das auf „Gemini 3.5 Flash“ aufbaut und speziell darauf optimiert ist, Schwachstellen im Code zu erkennen und zu beheben. Es läuft innerhalb von CodeMender, Googles KI-Agent für Codesicherheit, wo mehrere „Flash Cyber“-Agenten zusammenarbeiten, um einen einheitlichen Schwachstellenbericht zu erstellen. Es wird ausschließlich für Regierungen und vertrauenswürdige Partner im Rahmen eines Pilotprojekts mit beschränktem Zugriff bereitgestellt und ist nicht über die öffentliche API verfügbar.
Kann ich über die öffentliche API auf Gemini 3.5 Flash Cyber zugreifen?
Nein. Im Gegensatz zu Gemini 3.6 Flash und Gemini 3.5 Flash-Lite ist Gemini 3.5 Flash Cyber kein allgemein verfügbares API-Modell. Aufgrund des Dual-Use-Risikos von Technologien zur Schwachstellenerkennung wird es selektiv über CodeMender für Regierungen und vertrauenswürdige Sicherheitspartner bereitgestellt.
Ist Gemini 3.5 Flash-Lite leistungsstärker als Gemini 3 Flash?
In mehreren Benchmarks ja. Google berichtet, dass Gemini 3.5 Flash-Lite das größere Modell Gemini 3 Flash bei SWE-Bench Pro (54,2 % gegenüber 49,6 %) und OSWorld-Verified (74,0 % gegenüber 65,1 %) übertrifft, obwohl es ein kleineres, schnelleres und kostengünstigeres Modell ist.
Wann kommt Gemini 3.5 Pro auf den Markt?
Laut der Ankündigung vom 21. Juli 2026 befindet sich Gemini 3.5 Pro derzeit in der Testphase bei Partnern; eine breite Verfügbarkeit ist nach Abschluss der Tests geplant. Google hat noch kein konkretes Veröffentlichungsdatum bekannt gegeben.
Wo kann ich Gemini 3.6 Flash und Gemini 3.5 Flash-Lite noch heute ausprobieren?
Entwickler können über Google AI Studio, Android Studio und die Gemini-API darauf zugreifen; Unternehmen über die Gemini Enterprise Agent Platform und die Gemini-App; und allgemeine Nutzer über die Gemini-App, wobei Gemini 3.5 Flash-Lite derzeit auch in der Google-Suche eingeführt wird.