Google annuncia Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite e 3.5 Flash Cyber: più efficienza, meno costi e via un paio di sassolini dalla scarpa

Google ha appena annunciato tre nuovi modelli Gemini pensati per chi costruisce agenti AI in produzione: 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite e 3.5 Flash Cyber. Come si può intuire dal prefisso “Flash”, si tratta di modelli che hanno uno scopo ben preciso in testa e che rispondono a problemi molto sentiti nell’uso dell’IA: troppi token consumati, troppa latenza, troppi costi. E su questi tre fronti, i numeri sono interessanti.

Vale la pena ricordare che Google ha rinominato NotebookLM in Gemini Notebook e sta spingendo forte sull’integrazione di Gemini in tutta la sua suite, dal Play Store a Gmail. I nuovi modelli Flash si inseriscono in questa strategia: più efficienza, meno spesa, per rendere gli agenti AI scalabili davvero ovunque.

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Il modello di punta dell’annuncio è Gemini 3.6 Flash, che migliora direttamente su 3.5 Flash su tre fronti: qualità del codice, capacità multimodali e, soprattutto, efficienza dei token. Secondo l’indice Artificial Analysis, consuma il 17% di token in meno rispetto al predecessore.

In alcuni benchmark specifici come DeepSWE, il risparmio arriva fino al 65%: meno passaggi, meno chiamate agli strumenti, stesso obiettivo raggiunto.

I miglioramenti sulle prestazioni sono misurabili: nel benchmark DeepSWE per il coding passa dal 37% al 49%, nel benchmark OSWorld-Verified per l’uso del computer sale dal 78,4% all’83%. Il tutto a un prezzo inferiore rispetto a 3.5 Flash: 1,50 dollari per milione di token in input e 7,50 dollari per milione in output. Google ha anche integrato il “computer use” direttamente come strumento lato client via API, senza configurazioni aggiuntive.

Sul fronte sicurezza, 3.6 Flash arriva con protezioni rafforzate contro gli abusi in ambito chimico, biologico, radiologico e nucleare, oltre che contro attacchi cyber offensivi. Google dichiara che il modello è stato addestrato per resistere meglio ai jailbreak, riducendo al contempo i rifiuti su richieste legittime.

Gemini 3.5 Flash-Lite è il modello pensato per chi ha bisogno di elaborare grandi volumi di richieste nel minor tempo possibile: ricerca agentiva, elaborazione documenti, pipeline ad alto throughput.

Secondo Artificial Analysis, gira a 350 token al secondo in output, il che lo rende il modello più veloce della serie 3.5. Il prezzo è aggressivo: 0,30 dollari per milione di token in input e 2,50 dollari per milione in output.

Rispetto al precedente Flash-Lite (versione 3.1), il salto qualitativo è netto. Nel benchmark Terminal-Bench 2.1 per il coding passa dal 31% al 54%, nel benchmark GDPval-AA v2 per la conoscenza sale da 642 a 1.140. Fatto ancora più interessante: su diversi test agentici e di coding, 3.5 Flash-Lite supera addirittura il vecchio 3 Flash, incluso SWE-Bench Pro (54,2% vs 49,6%). Un modello più economico e veloce che batte quello di una generazione precedente è esattamente il tipo di progresso che gli sviluppatori vogliono vedere.

Anche qui arriva il supporto nativo al “computer use”, e gli sviluppatori possono configurare diversi livelli di “pensiero” del modello: da quello minimo per task ad alto volume, fino a livelli più profondi per workflow multi-step complessi.

Il terzo modello è il più particolare: Gemini 3.5 Flash Cyber, specializzato nel trovare e correggere vulnerabilità nel codice.

Non è un modello pubblico: Google ha scelto di renderlo disponibile esclusivamente a governi e partner fidati tramite il sistema CodeMender, in un programma ad accesso limitato. La motivazione è la natura dual-use della tecnologia: un modello capace di trovare falle di sicurezza può essere usato tanto per difendersi quanto per attaccare.

CodeMender usa più agenti 3.5 Flash Cyber in parallelo che collaborano per produrre un singolo report consolidato. Sul benchmark CyberGym, il sistema raggiunge prestazioni competitive rispetto ai modelli più grandi. L’idea è dare ai difensori un vantaggio temporale: trovare le vulnerabilità prima che qualcuno le sfrutti, a un costo per token inferiore rispetto ai modelli generalisti di grandi dimensioni.

Sì, è un po’ la risposta a Mythos di Anthropic, dato che il fronte della cybersicurezza sembra il prossimo terreno sul quale tutte le IA si confronteranno.

Gemini 3.6 Flash e 3.5 Flash-Lite sono disponibili da oggi tramite Google AI Studio, Android Studio, la piattaforma Gemini Enterprise e l’app Gemini.

3.5 Flash-Lite è in rollout anche su Google Search. 3.5 Flash Cyber arriverà presto ai partner selezionati tramite CodeMender.

Google ha anche anticipato che Gemini 3.5 Pro è in fase di test con alcuni partner e verrà reso disponibile più ampiamente non appena sarà pronto. I rumor puntano infatti a un suo ritardo nello sviluppo e probabilmente anche per metterli a tacere Google ha deciso per il lancio dei modelli Flash.

Infine, dettaglio non secondario, il team ha già avviato il pre-training di Gemini 4, descritto come “il run di pre-training più ambizioso di sempre”. Nessuna data, nessun dettaglio tecnico: solo la conferma che esiste e che i progressi sono incoraggianti. E un nuovo modo per mettere a tacere ci parla di ritardi.

La direzione comunque è chiara: Google vuole che gli agenti AI costruiti su Gemini costino meno, rispondano più in fretta e facciano meno errori. E se i numeri dei benchmark si tradurranno in vantaggi reali nelle applicazioni, la pressione su OpenAI e Anthropic si farà sentire.