


Presentamos nuevos modelos Gemini, incluyendo Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite y 3.5 Flash Cyber. Nuestros modelos Gemini más recientes ofrecen la eficiencia, latencia y fiabilidad necesarias para construir agentes de IA a escala.
La familia Gemini 3.6 Flash es una nueva línea de modelos de IA de Google, que incluye Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite y 3.5 Flash Cyber. Estos modelos están diseñados para ofrecer la eficiencia, latencia y fiabilidad necesarias para construir agentes de IA a escala. Basándose en el éxito de Gemini 3.5 Flash, la familia se centra en una mayor eficiencia de tokens, menor latencia y un rendimiento más fiable para flujos de trabajo agentivos de grado de producción.
Gemini 3.6 Flash ofrece un mejor rendimiento en codificación, trabajo de conocimiento y multimodal, al tiempo que reduce el uso de tokens de salida en un 17% en comparación con 3.5 Flash. Logra esto con menos pasos de razonamiento y llamadas a herramientas, haciendo que los flujos de trabajo de múltiples pasos sean más rentables a $1.50/1M de tokens de entrada y $7.50/1M de tokens de salida.
Este modelo ofrece 350 tokens de salida por segundo según el Artificial Analysis Index, lo que lo convierte en el modelo de clase 3.5 más rápido. Supera significativamente a las generaciones anteriores de Flash-Lite en flujos de trabajo agentivos, manteniendo al mismo tiempo costes bajos.
Un modelo especializado centrado en ciberseguridad, emparejado con el agente de seguridad de código CodeMender, diseñado para aplicaciones exitosas de ciberseguridad que requieren una orquestación cuidadosa de un modelo junto con infraestructura de agentes. Ofrece un rendimiento competitivo en la frontera de la seguridad de código.
"3.6 Flash reduce el uso de tokens de salida en un 17% en comparación con 3.5 Flash, todo a un coste menor por token de salida."
Esta ganancia de eficiencia es notable porque viene acompañada de mejoras de rendimiento en múltiples puntos de referencia. 3.6 Flash logra un 49% frente al 37% en DeepSWE para ediciones de código, un 63.9% frente al 49.7% en MLE Bench para investigación en ML, y un 83.0% frente al 78.4% en OSWorld-Verified para uso de ordenador. La combinación de menor coste, menos tokens y mejores resultados hace que esta familia sea especialmente adecuada para escalar flujos de trabajo agentivos en producción.
Estás construyendo agentes de IA de producción y necesitas una familia de modelos que equilibre eficiencia, latencia y fiabilidad. La familia Gemini 3.6 Flash merece especialmente la pena explorarla si trabajas en tareas de codificación, trabajo de conocimiento, aplicaciones multimodales o flujos de trabajo de ciberseguridad donde la eficiencia de tokens y el control de costes son críticos.
Otras herramientas que podrías considerar
El mundo no puede construir capacidad de cómputo lo suficientemente rápido para satisfacer la demanda de IA. Por eso tomamos un camino diferente. ZeroGPU es una infraestructura de IA impulsada por modelos de lenguaje pequeños que se ejecutan en una red híbrida de borde que reutiliza el cómputo ya existente. No todas las tareas necesitan un modelo de frontera. Nuestros modelos optimizados para el borde y diseñados para propósitos específicos funcionan 10 veces más rápido, son un 50% más baratos y descargan entre el 70 y el 80% de las tareas de producción a modelos pequeños con precisión de nivel fronterizo.
Ejecuta modelos de código abierto de última generación (GLM 5.1, Kimi K2.7 Code, MiniMax M2.7 y más) en Claude Code a una velocidad hasta 4 veces mayor (hasta 200 tok/s) por un precio fijo de $29/mes. Configúralo en minutos, sin necesidad de modificar el código.
BaseRT es el runtime de LLM más rápido en Apple Silicon. Instálalo con un solo comando y ejecuta modelos locales en tu propio dispositivo.
GitHits permite a los agentes de codificación acceder al código de código abierto del que depende tu aplicación. Obtén ejemplos de implementación reales, navegación por el código fuente de las dependencias, inspección de paquetes y documentación. Los agentes pueden buscar y leer tu base de código. Pero no pueden buscar ni leer el código de código abierto del que depende tu aplicación. Ahí es donde empiezan a adivinar, reintentar y entrar en bucles. GitHits crea un índice consciente de la versión bajo demanda. Los agentes pueden buscar, navegar e inspeccionar el código detrás de sus dependencias. CLI: npx githits@latest init
Loading comments…
Creador
sandbyte
Información del proyecto
Palabras clave del producto