Gemini 3.6 Flash обходит прошлогодний флагман Google на кодинге

Три модели в один день и одна модель, которую отложили

Google выпустила не одну модель, а сразу три. Кроме Gemini 3.6 Flash в тот же день вышли Gemini 3.5 Flash-Lite, самая быстрая модель в линейке 3.5 со скоростью 350 токенов в секунду и ценой $0.30/$2.50 за 1M токенов, и Gemini 3.5 Flash Cyber, модель для поиска и закрытия уязвимостей внутри системы CodeMender. Доступ к Cyber ограничен правительствами и доверенными партнёрами — Google называет это пилотной программой с контролируемым доступом.

Флагмана Gemini 3.5 Pro в этом релизе нет. По данным DataNorth AI, модель не дотянула до внутренних требований компании по кодингу и сложным рассуждениям, поэтому её широкий релиз отложили. Google при этом подтвердила, что уже запустила самый масштабный претрейнинг за свою историю — на этот раз для Gemini 4.

Получилась не совсем обычная ситуация для индустрии: вместо новой версии флагмана компания выкатила обновление рабочей лошадки, и именно она стала главной новостью месяца.

Где Flash обходит прошлогодний Pro

Google строит презентацию вокруг четырёх бенчмарков и сравнивает на них сразу три модели: старый флагман Gemini 3.1 Pro, прошлый Flash и новый Gemini 3.6 Flash. Вот как это выглядит по каждому тесту.

Сравнение Gemini 3.1 Pro, 3.5 Flash и 3.6 Flash по четырём бенчмаркам. Источник: Google DeepMind.

На всех четырёх строчках порядок один и тот же: новый Flash впереди, старый Flash посередине, прошлогодний Pro в конце. На DeepSWE разрыв между Pro и новым Flash получился четырёхкратным.

Есть и другие цифры, которые Google не вынесла на главный график, но упомянула в материалах релиза. На SWE-Bench Pro результат выше на пару пунктов, 58.7% против 55.1%. На Terminal-Bench 2.1 — 78.0% против 76.2%. А на тесте длинного контекста GDM-MRCR v2, где модель ищет нужный фрагмент в миллионе токенов, результат 54.0% — вдвое больше обеих предыдущих моделей на той же глубине.

Есть и сводный балл — индекс интеллекта Artificial Analysis, 50 пунктов. Само число не выглядит рекордным, но оно достигнуто при цене $7.50 за 1M выходных токенов, а не в разы дороже, как у флагманов.

Экономия токенов вместо роста цены

Главный тезис Google в анонсе не про интеллект, а про эффективность. В среднем по индексу Artificial Analysis модель расходует на 17% меньше выходных токенов, чем Gemini 3.5 Flash, на тех же задачах. На отдельных тестах, включая DeepSWE, экономия доходит до 65%. Причина простая: модели требуется меньше шагов рассуждения и меньше вызовов инструментов, чтобы дойти до финального ответа.

Google иллюстрирует эффект конкретным примером: в задаче на OSWorld-Verified модель показывает не только более высокий результат, но и заметно менее многословный ответ по сравнению с Gemini 3.5 Flash при том же запросе. Меньше токенов на выходе означает меньше циклов лишних правок кода и меньше повторных попыток там, где предыдущая модель зацикливалась.

Клиенты Hebbia и Harvey уже используют модель для мультимодальных задач — разбора документов, анализа графиков и таблиц, составления отчётов. Обе компании работают с большими объёмами документов, где экономия токенов на выходе конвертируется напрямую в счёт за инференс, а не остаётся абстрактной метрикой из презентации.

Контекст скорость и защита от джейлбрейков

Контекстное окно осталось на отметке 1 миллион токенов, лимит на выходе — 64 000. Модель принимает текст, изображения, видео, аудио и документы, знания обновлены до марта 2026 года — раньше у Gemini 3.5 Flash был январь 2025. По данным DataNorth AI, модель выдаёт около 280 токенов в секунду, что делает её одной из быстрых в своём классе для интерактивных сценариев.

Computer use теперь встроен как клиентский инструмент прямо в Gemini API и Gemini Enterprise, без отдельной настройки инфраструктуры под него. В день релиза модель стала доступна в GitHub Copilot — параллельно с анонсом, а не с задержкой в несколько недель, как это часто бывает у новых моделей.

Google усилила защиту Frontier Safety в двух направлениях — химическом, биологическом, радиологическом и ядерном риске (CBRN) и в киберугрозах. Модель стала устойчивее к джейлбрейкам, но при этом компания специально тренировала её реже отказывать в легитимных запросах — обычный компромисс между безопасностью и полезностью здесь решили не в пользу перестраховки.

Подключение Gemini 3.6 Flash из России без VPN

Google не принимает платежи из России и не даёт прямого доступа к Gemini API с российских IP-адресов. AITUNNEL открывает доступ к Gemini 3.6 Flash по OpenAI-совместимому API с оплатой в рублях и без обхода блокировок — 300 ₽ за 1M входных токенов и 1500 ₽ за 1M выходных.

Для перехода достаточно поменять base_url на https://api.aitunnel.ru/v1/ и указать модель gemini-3.6-flash. Остальной код — стриминг, вызов функций, работа с изображениями и документами — остаётся без изменений, потому что API совместим с OpenAI SDK.

Регистрация занимает пару минут, оплата проходит картой российского банка или по счёту для юрлиц. Курс и наценку к базовой цене $1.50/$7.50 за 1M токенов стоит проверять в калькуляторе на странице провайдера — условия могут обновляться.