Google vient d'annoncer trois nouveaux modèles Gemini destinés aux développeurs d'agents d'IA en production : Flash 3.6, Flash 3.5-Lite et Flash 3.5 Cyber. Comme le préfixe « Flash » le suggère, ces modèles répondent à un besoin très spécifique et s'attaquent aux problèmes courants liés à l'utilisation de l'IA : consommation excessive de jetons, latence trop importante et coût trop élevé . Et sur ces trois points, les résultats sont intéressants. Il convient de noter que Google a renommé NotebookLM en Gemini Notebook et s'efforce d'intégrer Gemini à l'ensemble de sa suite, du Play Store à Gmail . Les nouveaux modèles Flash s'inscrivent dans cette stratégie : plus d'efficacité, moins de coûts , pour rendre les agents d'IA véritablement déployables à grande échelle.

Gemini 3.6 Flash : Moins de jetons, résultats identiques (ou meilleurs)
Le modèle phare annoncé est Gemini 3.6 Flash , qui améliore directement le 3.5 Flash sur trois points : la qualité du code, les capacités multimodales et, surtout, l’efficacité énergétique . Selon l’indice d’analyse artificielle, il consomme 17 % de jetons en moins que son prédécesseur. Dans certains benchmarks spécifiques comme DeepSWE, les économies peuvent atteindre jusqu'à 65 % : moins d'étapes, moins d'appels d'outils, même objectif atteint. Les gains de performance sont mesurables : sur le benchmark de codage DeepSWE , le gain passe de 37 % à 49 %, et sur le benchmark OSWorld-Verified d’utilisation de l’ordinateur, de 78,4 % à 83 %. Le tout à un prix inférieur à celui de Flash 3.5 : 1,50 $ par million de jetons d’entrée et 7,50 $ par million de jetons de sortie . Google a également intégré la mesure de l’utilisation de l’ordinateur directement comme outil côté client via une API, sans aucune configuration supplémentaire. En matière de sécurité, Flash 3.6 offre une protection renforcée contre les attaques chimiques, biologiques, radiologiques et nucléaires, ainsi que contre les cyberattaques. Google indique que le modèle a été entraîné pour mieux résister au jailbreak , tout en réduisant le nombre de refus de requêtes légitimes.

Gemini 3.5 Flash-Lite : La vitesse avant tout
Gemini 3.5 Flash-Lite est le modèle conçu pour ceux qui ont besoin de traiter de grands volumes de requêtes dans les plus brefs délais : recherche automatisée, traitement de documents, pipelines à haut débit. D'après Artificial Analysis , ce modèle atteint une vitesse de traitement de 350 jetons par seconde , ce qui en fait le plus rapide de la série 3.5. Sa tarification est compétitive : 0,30 $ par million de jetons en entrée et 2,50 $ par million en sortie . Comparé à la version précédente de Flash-Lite (3.1), le gain qualitatif est flagrant. Sur le benchmark de programmation Terminal-Bench 2.1 , il passe de 31 % à 54 %, et sur le benchmark de connaissances GDPval-AA v2 , il passe de 642 à 1 140. Plus intéressant encore : sur plusieurs tests d’agents et de programmation, Flash-Lite 3.5 surpasse même l’ancienne version 3 , notamment SWE-Bench Pro (54,2 % contre 49,6 %). Un modèle plus économique et plus rapide qui surpasse la génération précédente : voilà exactement le type de progrès que les développeurs attendent. La prise en charge native de « l'utilisation informatique » est également présente, et les développeurs peuvent configurer différents niveaux de « réflexion » du modèle : du minimum pour les tâches à volume élevé, jusqu'aux niveaux plus approfondis pour les flux de travail complexes en plusieurs étapes.

Gemini 3.5 Flash Cyber : Réservé aux gouvernements et aux partenaires de confiance
Le troisième modèle est le plus particulier : Gemini 3.5 Flash Cyber , spécialisé dans la recherche et la correction des vulnérabilités du code. Il ne s'agit pas d'un modèle public : Google a choisi de le réserver exclusivement aux gouvernements et à ses partenaires de confiance via le système CodeMender, dans le cadre d'un programme à accès limité. Cette décision s'explique par la double nature de cette technologie : un modèle capable de détecter les failles de sécurité peut être utilisé aussi bien pour la défense que pour l'attaque. CodeMender utilise plusieurs agents Flash Cyber ​​3.5 fonctionnant en parallèle pour générer un rapport unique et consolidé. Sur le benchmark CyberGym, le système affiche des performances compétitives par rapport à des modèles plus importants. L'objectif est d'offrir aux équipes de défense un avantage temporel : détecter les vulnérabilités avant qu'elles ne soient exploitées, à un coût par jeton inférieur à celui des modèles généralistes de grande envergure. Oui, c'est en quelque sorte une réponse à Mythos d'Anthropic , étant donné que la cybersécurité semble être le prochain champ de bataille pour toutes les IA.

Gemini 3.6 Flash et 3.5 Flash-Lite sont disponibles dès aujourd'hui via Google AI Studio, Android Studio, la plateforme Gemini Enterprise et l'application Gemini. Flash 3.5 Lite est également en cours de déploiement sur Google Search. Flash 3.5 Cyber ​​sera bientôt disponible pour certains partenaires via CodeMender. Google a également révélé que la Gemini 3.5 Pro est actuellement testée avec certains partenaires et sera disponible plus largement dès qu'elle sera prête. Des rumeurs font état d'un retard de développement, et Google a probablement décidé de les faire taire en lançant plutôt les modèles Flash. Enfin, et surtout, l'équipe a déjà entamé le pré-entraînement de Gemini 4 , décrit comme « le pré-entraînement le plus ambitieux jamais réalisé ». Aucune date, aucun détail technique : juste la confirmation de son existence et des progrès encourageants. Et un nouveau moyen de faire taire les rumeurs de retard. La direction est toutefois claire : Google souhaite que les agents d’IA construits sur Gemini soient moins coûteux, plus réactifs et plus fiables. Si ces performances se traduisent par des avantages concrets dans les applications, OpenAI et Anthropic seront mis sous pression .