Google ha presentado tres nuevos modelos de su familia Gemini pensados para quienes desarrollan aplicaciones de inteligencia artificial a escala. Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite y Gemini 3.5 Flash Cyber son los nombres de los nuevos lanzamientos, anunciados el 21 de julio de 2026 en el blog oficial de la compañía. Según Google, el objetivo común de estos modelos es ofrecer mayor eficiencia de tokens, menor latencia y un rendimiento más fiable, tres características clave para construir agentes de IA en producción.
Gemini 3.6 Flash: el modelo de caballo de batalla que ahorra tokens y dinero
El primero de los nuevos modelos es Gemini 3.6 Flash, presentado por Google como la evolución directa de 3.5 Flash. Según los datos facilitados por la compañía, este modelo consume un 17% menos de tokens de salida que su predecesor, de acuerdo con el índice de Artificial Analysis. En algunos benchmarks específicos, como DeepSWE de Datacurve, la reducción puede llegar hasta el 65%.
En cuanto al precio, Google lo sitúa en 1,50 dólares por millón de tokens de entrada y 7,50 dólares por millón de tokens de salida, por debajo del coste de 3.5 Flash. Según la empresa, esto hace que el coste por tarea agéntica sea más competitivo. Para los desarrolladores que trabajan con flujos de trabajo complejos y multistep, esto puede traducirse en un ahorro significativo a largo plazo.
Más allá del precio, los datos de rendimiento que aporta Google muestran mejoras concretas en varias áreas. De acuerdo con la fuente:
- Programación: en el benchmark DeepSWE alcanza un 49% frente al 37% de 3.5 Flash.
- Machine learning: en MLE Bench sube a 63,9% frente al 49,7% anterior.
- Uso del ordenador: en OSWorld-Verified logra un 83,0% frente al 78,4% de la versión previa.
- Trabajo con documentos: empresas como Hebbia y Harvey destacan su capacidad para análisis de gráficos, informes y datos multimodales.
Según Google, el uso del ordenador ya está disponible como herramienta integrada en el cliente a través de la API de Gemini y Gemini Enterprise. El modelo también viene reforzado con salvaguardas de seguridad avanzadas en áreas CBRN (química, biológica, radiológica y nuclear) y ciberataques, haciéndolo más resistente a intentos de manipulación, según indica la compañía.
Gemini 3.5 Flash-Lite: velocidad extrema para tareas de alto volumen
El segundo modelo presentado es Gemini 3.5 Flash-Lite, que Google describe como el más rápido de la serie 3.5. Según los datos de Artificial Analysis citados por la empresa, es capaz de generar 350 tokens de salida por segundo. Su precio es de 0,30 dólares por millón de tokens de entrada y 2,50 dólares por millón de tokens de salida, lo que lo convierte en la opción más económica de la gama.
De acuerdo con la compañía, 3.5 Flash-Lite supera claramente a generaciones anteriores de Flash-Lite en tareas agénticas. Los saltos de rendimiento que Google aporta son llamativos: en Terminal-Bench 2.1 pasa del 31% al 54%, en contexto largo (GDM-MRCR v2) sube de 60,1% a 72,2%, y en ejecución de tareas reales (GDPval-AA v2) pasa de 642 a 1.140 puntos. Según la fuente, en algunos benchmarks agénticos y de programación incluso supera a 3 Flash, el modelo de una generación superior.
Google señala que el modelo permite configurar distintos niveles de razonamiento según la necesidad: niveles mínimos y bajos para tareas de alto volumen que requieran rapidez, y niveles más altos para flujos de trabajo multistep con subagentes. También incorpora el uso del ordenador como herramienta integrada. La compañía indica que 3.5 Flash-Lite ya está disponible además en Google Search, donde empieza a desplegarse de forma progresiva.
Gemini 3.5 Flash Cyber: IA especializada en ciberseguridad, con acceso restringido
El tercer modelo es quizás el más singular de los tres: Gemini 3.5 Flash Cyber, un modelo especializado en encontrar y corregir vulnerabilidades de seguridad en código. Según Google, los modelos de IA ya son capaces de detectar fallos de seguridad más rápido de lo que los equipos humanos pueden parchearlos, lo que convierte esta herramienta en algo especialmente relevante en el contexto actual de ciberseguridad.
Según la fuente, 3.5 Flash Cyber está construido sobre 3.5 Flash y afinado específicamente para tareas de ciberseguridad, con un coste por token inferior al de modelos más grandes. Su despliegue se realiza dentro de CodeMender, un agente de seguridad de código que coordina múltiples instancias del modelo trabajando en paralelo para generar un informe consolidado. De acuerdo con los datos facilitados por Google, el sistema alcanza un rendimiento competitivo en el benchmark CyberGym.
Un aspecto relevante es el enfoque deliberadamente cauteloso en su distribución. Según la compañía, dado el carácter de doble uso de esta tecnología, el modelo no estará disponible para el público general. Solo gobiernos y socios de confianza podrán acceder a él a través de CodeMender, en un programa piloto de acceso limitado. La idea, según Google, es dar ventaja a los defensores antes de que las vulnerabilidades puedan ser explotadas por actores maliciosos.
«Tackling this growing threat requires an approach to securing software that is highly capable and efficient», afirma Google en su comunicado, refiriéndose al creciente ritmo al que se detectan nuevas vulnerabilidades.
Disponibilidad y próximos pasos en la hoja de ruta de Gemini
Gemini 3.6 Flash y 3.5 Flash-Lite ya están disponibles desde el 21 de julio de 2026. Los desarrolladores pueden acceder a ellos a través de la API de Gemini en Google AI Studio y Android Studio. Las empresas pueden utilizarlos en la plataforma Gemini Enterprise Agent Platform, y el público general puede probarlos directamente en la app de Gemini. Según Google, 3.6 Flash también está disponible en Google Antigravity y en la app empresarial de Gemini.
Más allá de estos lanzamientos, Google ha aprovechado el anuncio para adelantar sus próximos movimientos. Según la compañía, Gemini 3.5 Pro ya está siendo probado con algunos socios y estará disponible de forma general «tan pronto como esté listo». Además, Google ha confirmado que ya ha iniciado el que describe como su proceso de preentrenamiento más ambicioso hasta la fecha: el de Gemini 4, aunque sin ofrecer fechas concretas ni detalles técnicos adicionales por el momento.
En resumen, Google sigue apretando el acelerador en su carrera por dominar el mercado de modelos de IA eficientes para uso empresarial y agéntico. Según los datos facilitados por la propia compañía, la familia Flash se consolida como la apuesta central para quienes necesitan equilibrio entre calidad, velocidad y coste en sus aplicaciones de inteligencia artificial en producción.
Fuente: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-3-5-flash-cyber