Google étend Gemini avec des modèles moins chers

Présentation de Gemini

Google LLC a lancé trois nouveaux modèles Gemini Flash et a déplacé son agent de sécurité CodeMender en version préliminaire, dans le but de faire fonctionner les agents d'intelligence artificielle de manière plus économique et d'automatiser la recherche et la correction des vulnérabilités logicielles.

Architecture et fonctionnement

Les nouveaux modèles sont Gemini 3.6 Flash, une version mise à jour du modèle phare de Google pour la programmation et le travail du savoir ; Gemini 3.5 Flash-Lite, conçu pour les tâches à haut débit ; et Gemini 3.5 Flash Cyber, un modèle sécurisé que l'entreprise réserve aux gouvernements et aux partenaires de confiance.

Le modèle Gemini 3.6 Flash utilise jusqu'à 17 % moins de jetons de sortie que le modèle 3.5 Flash précédent sur l'indice d'analyse artificielle et nécessite moins d'étapes de raisonnement et d'appels d'outils pour terminer les tâches mult étapes. Il est facturé à 1,50 $ par million de jetons d'entrée et à 7,50 $ par million de jetons de sortie, ce qui est inférieur au coût du 3.5 Flash.

Exemple de commande pour utiliser Gemini 3.6 Flash :
   gemini-api -m 3.6-flash -i input.txt -o output.txt
   

Implications et limites

Google a signalé des gains dans les benchmarks de programmation et de connaissances. Il a placé le modèle à 49 % sur DeepSWE contre 37 % pour 3.5 Flash, à 63,9 % sur la mesure MLE Bench de la recherche en apprentissage automatique contre 49,7 %, et à 83 % sur le test OSWorld-Verified de l'utilisation de l'ordinateur contre 78,4 %.

Les clients précoces incluent la société de recherche juridique Harvey AI Corp. et la plate-forme de recherche financière Hebbia Inc., qui, selon Google, ont utilisé le modèle pour l'analyse de documents, l'analyse de données et la rédaction de rapports.

Le modèle Gemini 3.5 Flash Cyber est conçu pour trouver, valider et corriger les vulnérabilités logicielles et s'exécute à l'intérieur de CodeMender. Lorsque CodeMender appelle le modèle jusqu'à cinq fois pour produire un seul rapport, il atteint des performances concurrentielles contre des modèles beaucoup plus grands sur le benchmark CyberGym.