Google DeepMind представил Gemini 3.8 Flash — третью Flash-модель за полтора месяца. Цена — $0.75 за миллион входных токенов, $3.75 за выходные. На бенчмарке DeepSWE v1.1 модель обходит более дорогие frontier-модели. Версия Flash Cyber через программу Fairwind ищет уязвимости на уровне frontier, но доступна только «доверенным защитникам».
Новая функция agentic video understanding для Gemini 3.7 Flash, 3.6 Flash и 3.5 Flash-Lite динамически анализирует видео, подгружая только нужные фрагменты. Это снижает расход токенов до 88%, затраты — до 66%, а точность повышает до 7%. Доступно через Gemini API и Enterprise Agent Platform.
DeepMind представила Gemini Omni 1.1 Flash для более управляемой генерации видео через Gemini API в Google AI Studio. Модель теперь может продолжать сцену, анализируя до 10 секунд предыдущего контекста, а не только последнюю секунду, и тянуть ролики шагами по 10 секунд до суммарных 40 секунд. Ещё есть first/last frame interpolation, генерация превью в 360p и апскейл до 4K; для прототипов обещают до 60% быстрее и в три раза дешевле, чем стандартный 720p.
Google представила Gemini 3.5 Transcribe — модель распознавания речи с WER 4.0% в стриминге и 2.6% на записях (замеры Artificial Analysis). Она чистит слова-паразиты, понимает самокоррекции, поддерживает 85 языков и до трёх спикеров; время до финальной транскрипции на 70% лучше, чем у Chirp 3.
Google выпустил Gemini 3.7 Flash — апдейт через три недели после 3.6 Flash. Модель показывает +9% на FrontierCode 1.1 (43.6% vs 34.4%), +16% на DeepSWE v1.1 (65.3% vs 49.0%), +12% на GDP.pdf (34.0% vs 22.0%). Цена — $0.75/1M input, $3.75/1M output — вдвое дешевле оригинального 3.6 Flash.
Сундар Пичаи заявил, что Gemini достиг 1 млрд monthly active users — и сделал это быстрее любого другого продукта Google. Josh Woodward добавил, что 63% активных пользователей вводят запросы голосом, 20% пользователей Gemini Live делятся камерой и экраном, а Google генерирует 150 млн изображений в день.
В Chrome появился переключатель «ИИ на устройстве» — Gemini Nano лежит в профиле браузера и используется сайтами через API (Summarizer, Prompt и др.). Однако функция «Ask Gemini» отправляет содержимое вкладки в облачные Gemini Apps, а не в локальную модель — данные уходят в Google как есть.
Google выпустила три Flash-модели: 3.6 Flash ($1.50/$7.50), 3.5 Flash-Lite ($0.30/$2.50) и Cyber (только правительствам). Индекс интеллекта — 50 баллов, как у 3.5 Flash. Зато на DeepSWE успех вырос с 37% до 49%, а токенов уходит 97k вместо 276k (-65%). На управлении компьютером (OSWorld) и long context (GDM-MRCR) — серьёзные улучшения. Флагман 3.5 Pro всё ещё не вышел.
Gemini 3.6 Flash потребляет на 17% меньше выходных токенов, чем 3.5 Flash, и стоит дешевле: $1.50/1M входных и $7.50/1M выходных токенов. 3.5 Flash-Lite выдает 350 токенов в секунду, а 3.5 Flash Cyber заточен под кибербезопасность в связке с агентом CodeMender. Gemini 3.5 Pro всё ещё тестируется с партнёрами.
Gemini 3.6 Flash заменил 3.5 Flash: улучшение в DeepSWE с 37% до 49%, OSWorld-Verified — с 78.4% до 83.0%, при снижении токенов на 17%. Также вышли 3.5 Flash Lite (350 токенов/с) и 3.5 Flash Cyber. Gemini 3.5 Pro задерживается, Gemini 4 запущен в предобучение.
Phoronix пишет почти анекдот: пользователь Linux пытался понять, почему его дорогой ASUS ROG на Ryzen 9 и 32 ГБ RAM грузит ядро около 36 секунд, и в разборе помогла Google Antigravity с моделью Gemini 3.5 Flash. В итоге выяснилось, что проблема снова упёрлась в firmware, а теперь для обхода готовится патч в Linux kernel. Идеальный сюжет для 2026-го: ИИ не чинит железо, но хотя бы помогает доказать, что виноват не ты.
Саймон Уиллисон пишет про DiffusionGemma — открытые веса Apache 2, модель google/diffusiongemma-26B-A4B-it. Это продолжение того самого экспериментального Gemini Diffusion, который Google мельком показывала в прошлом году; тогда он у автора крутился на 857 tokens/second, так что тут явно не просто очередной «посмотрите, у нас тоже есть LLM».