

Nous présentons de nouveaux modèles Gemini, notamment Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite et 3.5 Flash Cyber. Nos tout derniers modèles Gemini offrent l'efficacité, la latence et la fiabilité nécessaires pour créer des agents IA à grande échelle.
Loading comments…
Infos du projet
Mots-clés du produit
La famille Gemini 3.6 Flash est une nouvelle gamme de modèles d'IA de Google, comprenant Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite et 3.5 Flash Cyber. Ces modèles sont conçus pour offrir l'efficacité, la latence et la fiabilité nécessaires à la création d'agents IA à grande échelle. S'appuyant sur le succès de Gemini 3.5 Flash, cette famille se concentre sur une meilleure efficacité des tokens, une latence réduite et des performances plus fiables pour les workflows agentiques de niveau production.
Gemini 3.6 Flash offre de meilleures performances en codage, travail de connaissance et multimodalité, tout en réduisant l'utilisation des tokens de sortie de 17 % par rapport à 3.5 Flash. Il y parvient avec moins d'étapes de raisonnement et d'appels d'outils, rendant les workflows multi-étapes plus rentables à 1,50 $/1M de tokens d'entrée et 7,50 $/1M de tokens de sortie.
Ce modèle délivre 350 tokens de sortie par seconde selon l'Artificial Analysis Index, ce qui en fait le modèle de classe 3.5 le plus rapide. Il surpasse nettement les générations précédentes de Flash-Lite dans les workflows agentiques tout en maintenant des coûts bas.
Un modèle spécialisé axé sur la cybersécurité, associé à l'agent de sécurité du code CodeMender, conçu pour des applications de cybersécurité réussies nécessitant une orchestration minutieuse d'un modèle avec une infrastructure d'agents. Il offre des performances compétitives à la pointe de la sécurité du code.
"3.6 Flash réduit l'utilisation des tokens de sortie de 17 % par rapport à 3.5 Flash, le tout à un coût inférieur par token de sortie."
Ce gain d'efficacité est remarquable car il s'accompagne d'améliorations des performances sur plusieurs benchmarks. 3.6 Flash atteint 49 % contre 37 % sur DeepSWE pour les modifications de code, 63,9 % contre 49,7 % sur MLE Bench pour la recherche en ML, et 83,0 % contre 78,4 % sur OSWorld-Verified pour l'utilisation de l'ordinateur. La combinaison d'un coût réduit, de moins de tokens et de meilleurs résultats rend cette famille particulièrement adaptée au passage à l'échelle des workflows agentiques en production.
Vous créez des agents IA de production et avez besoin d'une famille de modèles qui équilibre efficacité, latence et fiabilité. La famille Gemini 3.6 Flash mérite particulièrement d'être explorée si vous travaillez sur des tâches de codage, du travail de connaissance, des applications multimodales ou des workflows de cybersécurité où l'efficacité des tokens et le contrôle des coûts sont essentiels.
D'autres outils que vous pourriez envisager
Le monde ne peut pas construire de capacité de calcul assez rapidement pour suivre la demande en IA. Nous avons donc emprunté une voie différente. ZeroGPU est une infrastructure IA alimentée par de petits modèles de langage fonctionnant sur un réseau hybride en périphérie, réutilisant la puissance de calcul déjà existante. Toutes les tâches n'ont pas besoin d'un modèle de pointe. Nos modèles spécialisés et optimisés pour la périphérie sont 10 fois plus rapides, 50 % moins chers et déchargent 70 à 80 % des tâches de production vers de petits modèles avec une précision de niveau supérieur.
Exécutez des modèles open-source de pointe (GLM 5.1, Kimi K2.7 Code, MiniMax M2.7, et plus) dans Claude Code jusqu'à 4 fois plus vite (jusqu'à 200 tok/s) pour un tarif fixe de 29 $/mois. Configuration en quelques minutes, aucune modification de code nécessaire.
BaseRT est le runtime LLM le plus rapide sur Apple Silicon. Installez-le en une seule commande et exécutez des modèles locaux sur votre propre appareil.
GitHits permet aux agents de codage d'accéder au code open source dont votre application dépend. Obtenez des exemples d'implémentation concrets, une navigation dans les sources des dépendances, une inspection des packages et de la documentation. Les agents peuvent parcourir et lire votre codebase. Mais ils ne peuvent pas parcourir et lire le code open source dont votre application dépend. C'est là qu'ils commencent à deviner, à réessayer et à boucler. GitHits construit un index tenant compte des versions à la demande. Les agents peuvent rechercher, naviguer et inspecter le code derrière leurs dépendances. CLI : npx githits@latest init
Créateur
sandbyte
Loading comments…