Новая модель Gemini 3.5 Flash от Google работает в четыре раза быстрее конкурентов при решении сложных задач
Компания Google значительно расширила свои амбиции в сфере искусственного интеллекта на конференции Google I/O 2026, представив модель Gemini 3.5 Flash — более быструю ИИ-систему, предназначенную для программирования и автономного выполнения задач. Помимо этого, компания анонсировала персонального ИИ-агента Gemini Spark и мультимодальную модель генерации видео Gemini Omni, способную создавать качественные видеоролики на основе различных типов входных данных.
Эти анонсы отражают более широкий курс Google на превращение Gemini в целую экосистему ИИ-продуктов, охватывающую потребительские сервисы, корпоративное программное обеспечение и инструменты для разработчиков. Компания все больше сосредотачивается на ИИ-системах, которые могут выполнять законченные действия и рабочие процессы, а не просто отвечать на запросы. Gemini 3.5 Flash будет доступна сразу в приложении Gemini и в режиме AI Mode в поиске Google, в то время как Gemini 3.5 Pro остается на внутреннем тестировании перед запланированным запуском в следующем месяце.
Google позиционирует Gemini 3.5 Flash как самую продвинутую модель семейства Flash, с улучшениями, нацеленными на программирование, рассуждение и выполнение долгосрочных задач. В отличие от более ранних облегченных ИИ-моделей, которые часто жертвовали производительностью ради скорости, эта новая версия пытается обеспечить и то, и другое. Согласно опубликованным компанией тестовым данным, Gemini 3.5 Flash превзошла Gemini 3.1 Pro в нескольких оценках навыков программирования и агентного взаимодействия, включая Terminal-Bench 2.1, GDPval-AA и MCP Atlas. Модель также показала высокие результаты в мультимодальном рассуждении на бенчмарке CharXiv.
Компания утверждает, что Gemini 3.5 Flash генерирует результаты в четыре раза быстрее, чем конкурирующие передовые ИИ-модели, сохраняя при этом высокую производительность рассуждений. По заявлению Google, такой баланс делает модель пригодной для сложных задач, таких как разработка приложений, сопровождение крупных программных проектов и подготовка финансовых документов. В компании также подчеркнули способность модели обрабатывать «долгосрочные агентные задачи» — растущую категорию ИИ-систем, предназначенных для выполнения многошаговых целей с ограниченным участием человека.
Значительная часть презентации Google была посвящена ИИ-агентам, которые стали основным полем битвы в индустрии искусственного интеллекта. На странице продукта Gemini 3.5 Flash компания описала семейство моделей как сочетающее «передовой интеллект с действием» и назвала его «большим шагом вперед в создании более способных и умных агентов». Компания дополнила новую модель обновленной версией Google Antigravity — своей платформы для разработки агентов. Эта платформа позволяет разработчикам развертывать коллаборативных субагентов, способных одновременно выполнять рабочие процессы и задачи по написанию кода.
Google заявила, что система может поддерживать высокую производительность при управлении сложными многошаговыми операциями под наблюдением. Компания также отметила способность модели поддерживать более насыщенные веб-интерфейсы и интерактивную генерацию графики. Разработчики могут получить доступ к Gemini 3.5 Flash через Google AI Studio, Android Studio, Gemini API и Antigravity. Корпоративные клиенты получат доступ через Gemini Enterprise и Gemini Enterprise Agent Platform.
Помимо Gemini 3.5 Flash, Google использовала мероприятие для представления новых ИИ-продуктов, направленных на расширение роли Gemini в сфере производительности и генерации медиа. Gemini Spark позиционируется как персональный ИИ-агент, который может помогать пользователям с задачами и рабочими процессами в сервисах Google. В то же время Gemini Omni фокусируется на мультимодальном создании видео, позволяя пользователям генерировать качественные ролики на основе различных типов входных данных. Во время презентации Google не раскрыла подробные технические характеристики Spark или Omni, однако эти запуски подтверждают агрессивные усилия компании по конкуренции с соперниками, стремящимися создать более быстрые и производительные генеративные ИИ-системы как для потребителей, так и для бизнеса.