{"id":131093,"date":"2026-07-22T21:23:55","date_gmt":"2026-07-22T19:23:55","guid":{"rendered":"https:\/\/quondos.com\/mag\/?p=131093"},"modified":"2026-07-22T21:23:56","modified_gmt":"2026-07-22T19:23:56","slug":"google-lanza-gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-y-3-5-flash-cyber-mas-velocidad-eficiencia-y-seguridad-para-agentes-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/quondos.com\/mag\/google-lanza-gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-y-3-5-flash-cyber-mas-velocidad-eficiencia-y-seguridad-para-agentes-de-ia\/","title":{"rendered":"Google lanza Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite y 3.5 Flash Cyber: m\u00e1s velocidad, eficiencia y seguridad para agentes de IA"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"576\" src=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/gemini-3-5_3-6_3-5-Cyber__key-ar-1024x576.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-131094\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/gemini-3-5_3-6_3-5-Cyber__key-ar-1024x576.webp 1024w, https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/gemini-3-5_3-6_3-5-Cyber__key-ar-300x169.webp 300w, https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/gemini-3-5_3-6_3-5-Cyber__key-ar-768x432.webp 768w, https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/gemini-3-5_3-6_3-5-Cyber__key-ar-1536x864.webp 1536w, https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-content\/uploads\/2026\/07\/gemini-3-5_3-6_3-5-Cyber__key-ar.webp 1600w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n\n\n\n<p>Google ha presentado tres nuevos modelos de su familia Gemini pensados para quienes desarrollan aplicaciones de inteligencia artificial a escala. <strong>Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite y Gemini 3.5 Flash Cyber<\/strong> son los nombres de los nuevos lanzamientos, anunciados el 21 de julio de 2026 en el blog oficial de la compa\u00f1\u00eda. Seg\u00fan Google, el objetivo com\u00fan de estos modelos es ofrecer mayor eficiencia de tokens, menor latencia y un rendimiento m\u00e1s fiable, tres caracter\u00edsticas clave para construir agentes de IA en producci\u00f3n.<\/p>\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_76 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar tabla de contenidos\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/google-lanza-gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-y-3-5-flash-cyber-mas-velocidad-eficiencia-y-seguridad-para-agentes-de-ia\/#Gemini_36_Flash_el_modelo_de_caballo_de_batalla_que_ahorra_tokens_y_dinero\" >Gemini 3.6 Flash: el modelo de caballo de batalla que ahorra tokens y dinero<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/google-lanza-gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-y-3-5-flash-cyber-mas-velocidad-eficiencia-y-seguridad-para-agentes-de-ia\/#Gemini_35_Flash-Lite_velocidad_extrema_para_tareas_de_alto_volumen\" >Gemini 3.5 Flash-Lite: velocidad extrema para tareas de alto volumen<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/google-lanza-gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-y-3-5-flash-cyber-mas-velocidad-eficiencia-y-seguridad-para-agentes-de-ia\/#Gemini_35_Flash_Cyber_IA_especializada_en_ciberseguridad_con_acceso_restringido\" >Gemini 3.5 Flash Cyber: IA especializada en ciberseguridad, con acceso restringido<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/google-lanza-gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-y-3-5-flash-cyber-mas-velocidad-eficiencia-y-seguridad-para-agentes-de-ia\/#Disponibilidad_y_proximos_pasos_en_la_hoja_de_ruta_de_Gemini\" >Disponibilidad y pr\u00f3ximos pasos en la hoja de ruta de Gemini<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Gemini_36_Flash_el_modelo_de_caballo_de_batalla_que_ahorra_tokens_y_dinero\"><\/span>Gemini 3.6 Flash: el modelo de caballo de batalla que ahorra tokens y dinero<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>El primero de los nuevos modelos es <strong>Gemini 3.6 Flash<\/strong>, presentado por Google como la evoluci\u00f3n directa de 3.5 Flash. Seg\u00fan los datos facilitados por la compa\u00f1\u00eda, este modelo consume un <strong>17% menos de tokens de salida<\/strong> que su predecesor, de acuerdo con el \u00edndice de Artificial Analysis. En algunos benchmarks espec\u00edficos, como DeepSWE de Datacurve, la reducci\u00f3n puede llegar hasta el 65%.<\/p>\n\n<p>En cuanto al precio, <strong>Google lo sit\u00faa en 1,50 d\u00f3lares por mill\u00f3n de tokens de entrada y 7,50 d\u00f3lares por mill\u00f3n de tokens de salida<\/strong>, por debajo del coste de 3.5 Flash. Seg\u00fan la empresa, esto hace que el coste por tarea ag\u00e9ntica sea m\u00e1s competitivo. Para los desarrolladores que trabajan con flujos de trabajo complejos y multistep, esto puede traducirse en un ahorro significativo a largo plazo.<\/p>\n\n<p>M\u00e1s all\u00e1 del precio, los datos de rendimiento que aporta Google muestran mejoras concretas en varias \u00e1reas. De acuerdo con la fuente:<\/p>\n<ul>\n  <li><strong>Programaci\u00f3n:<\/strong> en el benchmark DeepSWE alcanza un 49% frente al 37% de 3.5 Flash.<\/li>\n  <li><strong>Machine learning:<\/strong> en MLE Bench sube a 63,9% frente al 49,7% anterior.<\/li>\n  <li><strong>Uso del ordenador:<\/strong> en OSWorld-Verified logra un 83,0% frente al 78,4% de la versi\u00f3n previa.<\/li>\n  <li><strong>Trabajo con documentos:<\/strong> empresas como Hebbia y Harvey destacan su capacidad para an\u00e1lisis de gr\u00e1ficos, informes y datos multimodales.<\/li>\n<\/ul>\n\n<p>Seg\u00fan Google, <strong>el uso del ordenador ya est\u00e1 disponible como herramienta integrada en el cliente<\/strong> a trav\u00e9s de la API de Gemini y Gemini Enterprise. El modelo tambi\u00e9n viene reforzado con salvaguardas de seguridad avanzadas en \u00e1reas CBRN (qu\u00edmica, biol\u00f3gica, radiol\u00f3gica y nuclear) y ciberataques, haci\u00e9ndolo m\u00e1s resistente a intentos de manipulaci\u00f3n, seg\u00fan indica la compa\u00f1\u00eda.<\/p>\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Gemini_35_Flash-Lite_velocidad_extrema_para_tareas_de_alto_volumen\"><\/span>Gemini 3.5 Flash-Lite: velocidad extrema para tareas de alto volumen<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>El segundo modelo presentado es <strong>Gemini 3.5 Flash-Lite<\/strong>, que Google describe como el m\u00e1s r\u00e1pido de la serie 3.5. Seg\u00fan los datos de Artificial Analysis citados por la empresa, es capaz de generar <strong>350 tokens de salida por segundo<\/strong>. Su precio es de 0,30 d\u00f3lares por mill\u00f3n de tokens de entrada y 2,50 d\u00f3lares por mill\u00f3n de tokens de salida, lo que lo convierte en la opci\u00f3n m\u00e1s econ\u00f3mica de la gama.<\/p>\n\n<p>De acuerdo con la compa\u00f1\u00eda, <strong>3.5 Flash-Lite supera claramente a generaciones anteriores de Flash-Lite<\/strong> en tareas ag\u00e9nticas. 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 ejecuci\u00f3n de tareas reales (GDPval-AA v2) pasa de 642 a 1.140 puntos. Seg\u00fan la fuente, en algunos benchmarks ag\u00e9nticos y de programaci\u00f3n incluso supera a 3 Flash, el modelo de una generaci\u00f3n superior.<\/p>\n\n<p>Google se\u00f1ala que el modelo permite configurar distintos niveles de razonamiento seg\u00fan la necesidad: <strong>niveles m\u00ednimos y bajos para tareas de alto volumen que requieran rapidez<\/strong>, y niveles m\u00e1s altos para flujos de trabajo multistep con subagentes. Tambi\u00e9n incorpora el uso del ordenador como herramienta integrada. La compa\u00f1\u00eda indica que 3.5 Flash-Lite ya est\u00e1 disponible adem\u00e1s en Google Search, donde empieza a desplegarse de forma progresiva.<\/p>\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Gemini_35_Flash_Cyber_IA_especializada_en_ciberseguridad_con_acceso_restringido\"><\/span>Gemini 3.5 Flash Cyber: IA especializada en ciberseguridad, con acceso restringido<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p>El tercer modelo es quiz\u00e1s el m\u00e1s singular de los tres: <strong>Gemini 3.5 Flash Cyber<\/strong>, un modelo especializado en encontrar y corregir vulnerabilidades de seguridad en c\u00f3digo. Seg\u00fan Google, los modelos de IA ya son capaces de detectar fallos de seguridad m\u00e1s r\u00e1pido de lo que los equipos humanos pueden parchearlos, lo que convierte esta herramienta en algo especialmente relevante en el contexto actual de ciberseguridad.<\/p>\n\n<p>Seg\u00fan la fuente, <strong>3.5 Flash Cyber est\u00e1 construido sobre 3.5 Flash y afinado espec\u00edficamente para tareas de ciberseguridad<\/strong>, con un coste por token inferior al de modelos m\u00e1s grandes. Su despliegue se realiza dentro de CodeMender, un agente de seguridad de c\u00f3digo que coordina m\u00faltiples 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.<\/p>\n\n<p>Un aspecto relevante es el <strong>enfoque deliberadamente cauteloso en su distribuci\u00f3n<\/strong>. Seg\u00fan la compa\u00f1\u00eda, dado el car\u00e1cter de doble uso de esta tecnolog\u00eda, el modelo no estar\u00e1 disponible para el p\u00fablico general. Solo gobiernos y socios de confianza podr\u00e1n acceder a \u00e9l a trav\u00e9s de CodeMender, en un programa piloto de acceso limitado. La idea, seg\u00fan Google, es dar ventaja a los defensores antes de que las vulnerabilidades puedan ser explotadas por actores maliciosos.<\/p>\n\n<blockquote>\u00abTackling this growing threat requires an approach to securing software that is highly capable and efficient\u00bb, afirma Google en su comunicado, refiri\u00e9ndose al creciente ritmo al que se detectan nuevas vulnerabilidades.<\/blockquote>\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Disponibilidad_y_proximos_pasos_en_la_hoja_de_ruta_de_Gemini\"><\/span>Disponibilidad y pr\u00f3ximos pasos en la hoja de ruta de Gemini<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n<p><strong>Gemini 3.6 Flash y 3.5 Flash-Lite ya est\u00e1n disponibles desde el 21 de julio de 2026<\/strong>. Los desarrolladores pueden acceder a ellos a trav\u00e9s 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 p\u00fablico general puede probarlos directamente en la app de Gemini. Seg\u00fan Google, 3.6 Flash tambi\u00e9n est\u00e1 disponible en Google Antigravity y en la app empresarial de Gemini.<\/p>\n\n<p>M\u00e1s all\u00e1 de estos lanzamientos, Google ha aprovechado el anuncio para adelantar sus pr\u00f3ximos movimientos. Seg\u00fan la compa\u00f1\u00eda, <strong>Gemini 3.5 Pro ya est\u00e1 siendo probado con algunos socios<\/strong> y estar\u00e1 disponible de forma general \u00abtan pronto como est\u00e9 listo\u00bb. Adem\u00e1s, Google ha confirmado que ya ha iniciado el que describe como su proceso de preentrenamiento m\u00e1s ambicioso hasta la fecha: el de <strong>Gemini 4<\/strong>, aunque sin ofrecer fechas concretas ni detalles t\u00e9cnicos adicionales por el momento.<\/p>\n\n<p>En resumen, Google sigue apretando el acelerador en su carrera por dominar el mercado de modelos de IA eficientes para uso empresarial y ag\u00e9ntico. Seg\u00fan los datos facilitados por la propia compa\u00f1\u00eda, <strong>la familia Flash se consolida como la apuesta central para quienes necesitan equilibrio entre calidad, velocidad y coste<\/strong> en sus aplicaciones de inteligencia artificial en producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<p>Fuente: https:\/\/blog.google\/innovation-and-ai\/models-and-research\/gemini-models\/gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-3-5-flash-cyber<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Google ha presentado tres nuevos modelos de su familia Gemini pensados para quienes desarrollan aplicaciones de inteligencia artificial a escala. &#8230; <\/p>\n<p class=\"read-more-container\"><a title=\"Google lanza Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite y 3.5 Flash Cyber: m\u00e1s velocidad, eficiencia y seguridad para agentes de IA\" class=\"read-more button\" href=\"https:\/\/quondos.com\/mag\/google-lanza-gemini-3-6-flash-3-5-flash-lite-y-3-5-flash-cyber-mas-velocidad-eficiencia-y-seguridad-para-agentes-de-ia\/#more-131093\" aria-label=\"Leer m\u00e1s sobre Google lanza Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite y 3.5 Flash Cyber: m\u00e1s velocidad, eficiencia y seguridad para agentes de IA\">Leer m\u00e1s<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":850,"featured_media":131094,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1474],"tags":[],"class_list":["post-131093","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-inteligencia-artificial","generate-columns","tablet-grid-50","mobile-grid-100","grid-parent","grid-50","no-featured-image-padding"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/131093","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/users\/850"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=131093"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/131093\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":131095,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/131093\/revisions\/131095"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/media\/131094"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=131093"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=131093"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/quondos.com\/mag\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=131093"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}