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Google anunció esta semana el Géminis 3.6 Flashjunto a otros dos modelos de inteligencia artificial centrados en la velocidad y el bajo coste. El paquete también incluye Gemini 3.5 Flash-Lite y Gemini 3.5 Flash Cyber, este último restringido a un programa piloto.
El anuncio fue publicado en el blog oficial de la compañía, firmado por Tulsee Doshi, director senior de gestión de productos, en nombre del equipo Gemini. La fecha no parece casual: Alphabet, la empresa matriz de Google, publica este miércoles (22) su balance del segundo trimestre de 2026.
La línea Flash siempre ha ocupado la gama media del catálogo, entre los modelos más ligeros y el tope de gama de la familia Pro. Lo que cambia ahora es el énfasis del discurso. En lugar de prometer inteligencia de frontera, Google habla de eficiencia de tokens, latencia y previsibilidad de costos para quienes ejecutan agentes en producción.
Gemini 3.6 Flash gasta un 17% menos de tokens salientes
El número que la compañía colocó en el centro del anuncio proviene del índice de Análisis Artificial: Gemini 3.6 Flash consume 17% menos tokens de salida que 3.5 Flash para completar las mismas tareas. En evaluaciones específicas, como DeepSWE de Datacurve, la reducción alcanza el 65%.
Los tokens de salida son la unidad de facturación de la mayoría de las API de IA. Menos tokens por la misma respuesta significa una factura menor a fin de mes, y Google dice que el modelo también requiere menos pasos de pensamiento y menos llamadas a herramientas en flujos de varios pasos.
La empresa resumió el razonamiento detrás de la generación en el comunicado:
«Los desarrolladores y clientes que crean agentes de IA en producción necesitan una mayor eficiencia de token, menor latencia y un rendimiento más confiable»
Tulsee Doshidirector senior de gestión de productos, en nombre del equipo de Gemini.
En las pruebas publicadas por la propia empresa, los avances aparecen en cuatro frentes principales:
| Evaluación | 3.5 destello | 3.6 destello |
|---|---|---|
| DeepSWE (código) | 37% | 49% |
| MLE Bench (investigación sobre aprendizaje automático) | 49,7% | 63,9% |
| OSWorld-Verified (uso de computadora) | 78,4% | 83,0% |
| GDPval-AA v2 (trabajo del conocimiento) | 1.349 | 1.421 |
Vale la pena hacer la advertencia habitual con las cifras de los fabricantes: se trata de puntos de referencia seleccionados y publicados por la propia empresa, sin verificación independiente hasta ahora.
Otro detalle relevante para quienes utilizan el modelo a diario es la fecha límite de conocimiento, que saltó de enero de 2025 a marzo de 2026. El uso de computadoras se convirtió en una herramienta nativa del lado del cliente en Gemini API y Gemini Enterprise.
El precio por millón de tokens cae un 17% al salir
Google ha reducido el importe cobrado por el modelo estrella. El token de entrada se mantiene en 1,50 dólares por millón, mientras que el token de salida ha caído de 9 dólares a 7,50 dólares por millón.
| Modelo | Entrada (1 millón de tokens) | Salida (1 millón de tokens) |
|---|---|---|
| Géminis 3.6 Flash | 1,50 dólares estadounidenses (alrededor de 7,62 reales reales) | 7,50 dólares estadounidenses (alrededor de 38,10 reales reales) |
| Géminis 3.5 Flash (anterior) | 1,50 dólares estadounidenses (alrededor de 7,62 reales reales) | 9,00 dólares estadounidenses (alrededor de 45,72 reales reales) |
| Géminis 3.5 Flash-Lite | 0,30 dólares estadounidenses (alrededor de 1,52 reales reales) | 2,50 dólares estadounidenses (alrededor de 12,70 reales reales) |
Conversión al tipo de cambio comercial de aproximadamente R$ 5,08 por dólar.
Sumando recortes de precios y ahorros simbólicos, el costo por tarea cae en dos ejes al mismo tiempo. Es el argumento comercial más directo del lanzamiento.
Flash-Lite entrega 350 tokens por segundo
El Gemini 3.5 Flash-Lite es el modelo más rápido de la serie 3.5, con 350 tokens de salida por segundo según Análisis Artificial. El objetivo son tareas de gran volumen y baja latencia, como la búsqueda de agentes y el procesamiento de documentos a escala.
En comparación con la versión 3.1 Flash-Lite, lanzada en marzo, los avances son grandes. En Terminal-Bench 2.1, el índice pasó del 31% al 54%. En el contexto largo, medido por GDM-MRCR v2, pasó del 60,1% al 72,2%. En GDPval-AA v2 la diferencia es de 642 a 1.140 puntos.
El modelo también supera a 3 Flash, una generación anterior más grande, en SWE-Bench Pro (54,2% frente a 49,6%) y OSWorld-Verified (74,0% frente a 65,1%). Los desarrolladores pueden ajustar los niveles de razonamiento para priorizar el costo o la profundidad según la carga de trabajo.
Flash Cyber está restringido a gobiernos y socios
El tercer modelo sigue otra lógica de distribución. Gemini 3.5 Flash Cyber se basa en 3.5 Flash para encontrar y reparar vulnerabilidades de seguridad y se ejecuta dentro de CodeMender, el agente de seguridad de código de Google DeepMind.
El acceso se limitará a gobiernos y socios de confianza, en un piloto cerrado. La justificación radica en el carácter de doble uso de la tecnología: la misma capacidad que ayuda a corregir un defecto ayuda a explotarlo.
Dentro de CodeMender, varios agentes Flash Cyber trabajan en paralelo y consolidan un único informe de vulnerabilidad. Google afirma lograr un rendimiento competitivo en el punto de referencia CyberGym, a un precio por token más bajo que los modelos más grandes.
El comunicado oficial no menciona a los competidores por su nombre. Publicaciones especializadas posicionaron el lanzamiento como una respuesta a los modelos de inteligencia artificial de seguridad presentados por OpenAI y Anthropic en los últimos meses.
Donde las plantillas ya están disponibles
El 3.6 Flash y el 3.5 Flash-Lite entraron en circulación el mismo día del anuncio. Los desarrolladores acceden a ambos a través de la API de Gemini a través de Google AI Studio y Android Studio, y 3.6 Flash también aparece en Google Antigravity.
En el lado empresarial, ambos modelos están en la plataforma Gemini Enterprise Agent, con 3.6 Flash todavía disponible en la aplicación Gemini Enterprise. Para el público en general, la distribución se realiza a través de la aplicación Gemini, donde el usuario elige la versión en el menú del modelo.
Flash-Lite gana un destino adicional dentro del portafolio de Google: la Búsqueda. La empresa informó que el modelo se está lanzando gradualmente en el buscador, sin detallar el cronograma por país.
3.6 Flash llegó con salvaguardias ampliadas del Marco de Seguridad Fronteriza en las áreas de armas químicas, biológicas, radiológicas y nucleares, así como el uso ofensivo en ciberseguridad. Google dice que ha entrenado el modelo para resistir mejor los intentos de infringir las reglas y rechazar menos solicitudes legítimas.
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Gemini 3.5 Pro continúa en pruebas y la compañía ya está preentrenando Gemini 4
La ausencia más notoria en el anuncio es la Géminis 3.5 Pro. El modelo de primera línea se prometió para junio durante Google I/O 2026 y continúa probándose con socios, sin fecha de lanzamiento público.
En el mismo texto, Google informó que había iniciado lo que llama su mayor ronda de capacitación previa hasta la fecha, dirigida a Gemini 4. Es un anuncio de intenciones, no de un producto entregado.
El entorno competitivo actual ayuda a explicar el formato de lanzamiento. En las últimas semanas, xAI, OpenAI, Moonshot AI y Anthropic han lanzado nuevas versiones, y Google sigue sin modelo propio en lo más alto de las listas de evaluación pública. Las acciones de la compañía cayeron alrededor de un 1% en la sesión bursátil posterior al anuncio, según TradingKey.
Fuentes): Google
