主力模型 Gemini 3.6 Flash：降低 17% Token 消耗并提升 65% 编程性能
Google 更新了其中端 Workhorse 模型系列并正式推出 Gemini 3.6 Flash。该模型主打更高效的 Token 利用率与复杂智能体（Agent）任务处理能力。在 Artificial Analysis 的基准测试中，Gemini 3.6 Flash 的输出 Token 消耗比 3.5 Flash 降低了 17%，输入定价定为每百万 Token 1.50 美元，输出定价为每百万 Token 7.50 美元。
在 DeepSWE 等软件工程编程基准测试中，新模型的性能提升达到 65%。根据官方测试数据，Gemini 3.6 Flash 在维持更低输出 Token 成本的同时，在复杂代码补全与 Agent 工具调用（Tool-Calling）场景中表现出显著的推理吞吐优势。同时，AI 编码助手 Antigravity 现已全面完成该模型的集成接入，开发者可直接在 Antigravity 环境中调用 Gemini 3.6 Flash 开展代码生成与自动化研发任务。
高吞吐版 3.5 Flash-Lite：350 token/s 极速响应与计算机操作支持
针对大批量文档解析与智能体搜索等低延迟场景，Google 同步推出了 3.5 架构下速度最快的新模型 Gemini 3.5 Flash-Lite。该模型的生成速度达到每秒 350 个输出 Token，输入与输出价格分别为每百万 Token 0.30 美元和 2.50 美元，相较上一代 3.1 Flash-Lite 实现了整体生成质量的跨越。
在功能层面，模型内置了原生“计算机操作（Computer Use）”交互工具。开发者可以通过 API 动态配置“思考层级（Thinking Levels）”，在极速响应与多步复杂推理之间按需平衡延迟和计算成本。
安全特化版 3.5 Flash Cyber：多 Agent 协同漏洞修复
在垂直安全领域，Google 推出了面向网络安全防御与自动化代码审计的专用精调模型 Gemini 3.5 Flash Cyber。该模型深度集成于 CodeMender 智能体平台，能够支持多个 Agent 协同分析安全报告，实现从漏洞识别到补丁生成的自动化闭环。
目前，Gemini 3.5 Flash Cyber 作为受限试点项目向政府和受信任合作伙伴开放，以远低于通用前沿模型的单 Token 成本执行大规模代码安全审查。