7月21日、Googleは突然、Gemini 3.6 FlashとGemini 3.5 Flash-Liteという2つの新モデルを発売した。何の予防策も心配もなく、Google AI Studio と Gemini のモデル セレクターにそのまま表示されました。
これら 2 つのモデルのうち、1 つはより強力なコードとエージェント機能に重点を置き、もう 1 つは低コストの大規模通話に重点を置いています。
フラッグシップモデルのGemini 3.5Proについては、何度も呼びかけているにもかかわらず、未だに発売できずにいる。
以前の計画によれば、3.5 Proは6月に発売される予定だった。 7月も半分以上が過ぎた今、期待が高まるこのモデルはまだ正式発表されていない。
旗艦の強さを表す解答用紙の提出が遅れた。 Googleはまず2つの「草稿」を取り出した。それはどういう意味ですか？
01
3.6 フラッシュ: 前世代よりも安価ですが、前世代よりもスマートではありません
Googleによると、Gemini 3.6 Flashは前世代のFlashモデルと比較して、コーディング、推論、ツール呼び出しのパフォーマンスがさらに向上し、同時に出力トークンを削減することで運用コストを削減したという。
Gemini 3.6 Flash は、実際の運用環境、より簡単に言うとエージェントにサービスを提供するための効率的なモデルとして位置付けられています。
エージェント時代には、タスクに数十回のモデル呼び出しが必要になる場合があります。これは、モデルがスマートであるだけでなく、十分に高速で安価である必要があることを意味します。
Google は以前、Gemini 3.5 Flash でこのルートを強化しました。公式 API ドキュメントによると、Gemini 3.5 Flash は 100 万トークンの長いコンテキストをサポートしており、一度に大量の情報を処理できます。コードの実行、外部ツールの呼び出し、ファイルの検索などもサポートしており、より複雑で長いタスクを完了することができます。
Gemini 3.6 Flash もこの方針を継承しています。追求するのは、たった一つの答えの質ではなく、「日々のリアルな仕事に余裕が持てる」ポジションだ。
Gemini 3.6 フラッシュの価格は次のとおりです。
入力: 1.50 USD/100 万トークン
出力: 7.50 ドル/100 万トークン
以前の Gemini 3.5 フラッシュの投入価格は 100 万トークンあたり 1.5 米ドル、産出価格は 9 米ドルであったのと比較すると、投入コストは変わっていませんが、産出コストはさらに低下しています。
AI を多用する必要がある企業にとっては、ベンチマークの数パーセントの改善よりも、このコストの変化の方が重要である可能性があります。
さらに、Google が表示した内部テストでは、同じタスクを完了した場合、Gemini 3.6 Flash は 3.5 Flash と比較してトークン消費量を 55.8% 削減し、タスク スコアが 85 ポイントから 100 ポイントに増加したことを示しました。
もちろん、これは Google 独自のテスト結果にすぎず、Google が示したい方向性を示すだけです。
新しいモデルはより経済的であるだけでなく、より少ない計算量で同等またはそれ以上のタスクを実行できます。
これらの公開ベンチマークでは、Google は主にコーディング機能とエージェント機能を重視しています。
DeepSWE コード評価では、Gemini 3.6 Flash のスコアは 49% で、前世代の 37% を上回りました。 Googleは、新モデルにより無効なコードの変更や実行プロセスの繰り返しを削減できるとしている。
コンピュータを操作する AI の能力をテストする OSWorld-Verified の評価では、Gemini 3.6 Flash のスコアは 83% で、3.5 Flash の 78.4% を上回りました。
機械学習タスクの MLE ベンチでは、Gemini 3.6 Flash のスコアは 63.9% で、前世代の 49.7% と比較して大幅に向上しました。
ただし、上記のデータは、Gemini 3.6 フラッシュが前世代と比較して向上していることを示しています。
現在の大型モデル競争で横に並べて比較すると、Google が選んだ対戦相手は GPT-5.6 Luna、Grok 4.5、Claude Sonnet 5 になります (この製品の位置づけもここに見られます)。
結果から判断すると、Gemini 3.6 Flash は全面的にリードしていません。 GPT と Claude のモデルは、複雑なソフトウェア エンジニアリングやナレッジ ワーク タスクにおいて依然として利点を維持しています。
しかし、実際にはこれが Flash シリーズの存在意味です。
最も強力なモデルである必要はありません。フラッグシップ モデルよりも大幅に低いコストで適切な機能を提供する必要があります。
公式評価に加えて、Artificial Analysis のリリース前テストによれば、Gemini 3.6 Flash は Intelligence Index で Gemini 3.5 Flash と同じ 50 ポイントを獲得しました。
これは、モデルの全体的な「インテリジェンス」だけを見れば、Gemini 3.6 Flash にはアップグレードがないことを意味します。
ただし、そのスピードはそれを補って余りあるものです。
Artificial Analysis は、モデルがインテリジェンス インデックス タスクを完了するのにかかる平均時間もカウントします。結果は、Gemini 3.6 Flash の各タスクにかかる時間は平均約 1.3 分で、前世代の 3.5 Flash の約 2.7 分と比較して半分に短縮されたことがわかります。
同時に、Gemini 3.5 Flash-Lite のタスク完了時間も、前世代の 3.1 Flash-Lite の約 1.6 分から約 0.6 分に短縮されました。
一般に、Gemini 3.6 フラッシュのアップグレードの方向性は、実際には効率性、つまりトークン消費量の削減、運用コストの削減、および長期運用に適したエージェント機能です。
Gemini 3.5 Flash の使用に慣れているユーザーにとって、これは確かに非常に優れたアップグレードです。
02
3.5 Flash-Lite: 前世代ほど高速ではありませんが、安価ではありません
次に、別のモデル Gemini 3.5 Flash-Lite を見てみましょう。
名前が示すように、Flash-Lite は Flash シリーズの軽量バージョンです。 Flash と比較すると、低コストと高速化と引き換えに、機能の上限の一部が犠牲になります。
前述したように、Gemini 3.5 Flash-Lite のタスク完了時間は、前世代の 3.1 Flash-Lite の約 1.6 分から約 0.6 分に短縮されました。
3.5 Flash-Lite は、3.5 シリーズの中で最速のモデルでもあります。人工解析のテストデータによれば、その生成速度は約350トークン/秒に達しており、現在主流の大型モデルの中でもすでに高速レベルに達しています。
Gemini 3.5 Flash-Lite の価格は次のとおりです。
入力: $0.30/100 万トークン
出力: 2.50 ドル/100 万トークン
Gemini 3.6 Flashと比較して、入力価格は約1/5、出力価格は約1/3です。ただし、新しいモデルでは、前世代の Gemini 3.1 Flash-Lite と比較してさらなる価格低下は見られません。
Gemini 3.5 Flash-Lite は、機能の向上により出力を削減することで一部のコストを削減できますが、全体としては単価の上昇を相殺することはまだ困難です。
公式文書によると、前世代の Gemini 3.1 Flash-Lite と比較して、新しいモデルはさまざまな思考レベルで大幅な改善が行われています。開発者は、タスクの要件に基づいてモデルの思考の深さを調整できます。
さらに、Gemini 3.5 Flash-Lite にはコンピュータ使用機能も組み込まれており、エージェントがコンピュータ環境をより確実に操作し、アプリケーション間のタスクを完了するのに役立ちます。
特定のテストでも、Gemini 3.5 Flash-Lite は前世代モデルと比較して大幅に向上しました。ターミナルベンチ 2.1 プログラミング エージェント テストでは、スコアが 31% から 54% に増加しました。長い文脈の理解能力をテストする GDM-MRCR v2 では、スコアが 60.1% から 72.2% に増加しました。実際の作業シナリオに近い GDPval-AA v2 タスク実行テストでは、スコアが 642 から 1140 に改善されました。
一部のエージェントおよびコード関連のテストでは、Gemini 3.5 Flash-Lite が前世代の上位の Gemini 3 Flash モデルをも上回ったことは注目に値します。
たとえば、SWE-Bench Pro ソフトウェア エンジニアリング テストでは、Gemini 3.5 Flash-Lite のスコアは 54.2% で、Gemini 3 Flash の 49.6% を上回りました。 AI のコンピュータ操作能力をテストする OSWorld-Verified においても、Gemini 3.5 Flash-Lite は Gemini 3 Flash の 65.1% よりも 74.0% 高いスコアを獲得しました。
これは、モデルの機能が向上し続けるにつれて、以前は大規模なモデルを必要としていた一部のエージェント タスクが、徐々に安価で高速なモデルに移行されていることを意味します。
ちなみに、Googleは一般ユーザー向けの最初の2つの一般モデルに加えて、Gemini 3.5 Flash Cyberも発売しました。
これは主にネットワーク セキュリティ シナリオを対象としています。公式ドキュメントによると、CodeMender システムでは、複数の Gemini 3.5 Flash Cyber Agent が連携してさまざまな分析タスクを完了し、最終的に完全なレポートにまとめることができます。 Flash Cyber は、サイバーセキュリティ ベンチマーク CyberGym においてもトップに近いモデルのパフォーマンスを達成しました。
このモデルは現時点では一般公開されず、CodeMender プラットフォームを通じて政府および信頼できるパートナーのみが利用できます。
03
3.5 Pro: Google が提供できなかった主力の解答用紙
Gemini 3.6 Flash と Gemini 3.5 Flash-Lite が AI の大規模応用に関する Google の判断とみなすことができる場合、Gemini 3.5 Pro は Google のモデルの上限を表します。
しかし問題は、この解答用紙がまだ渡されていないことだ。
5月のI/OでGoogleは、Gemini 3.5 Proが「来月ほど」に発売され、今年6月にオンラインになる予定だと述べた。 7月も半分以上になりました。
7 月 16 日の Bloomberg の報道によると、Gemini 3.5 Pro のリリース時期は当初の計画よりすでに数か月遅れています。 Google は、内部で設定した目標を達成することを目指して、モデル機能、特にコーディング パフォーマンスの最適化を続けています。
ロイター通信の最新の報道によると、現時点でGoogleは具体的な発売時期を発表しておらず、このモデルはパートナーとテスト中であり、「間もなく」発売されるとだけ述べている。別のプレスリリースでは、ジェミニ4号の訓練作業が開始されたことが明らかになった。
そして、「すぐに」という言葉が不確実性を意味することは誰もが知っています。
Gemini 1.0 がリリースされたとき、デモンストレーションの論争により疑問視されました。 Gemini 1.5 Pro は数百万のトークンのコンテキストで一時的に状況を取り戻しましたが、その後クロードと GPT シリーズがすぐに追いつきました。 Googleが「競争の最前線に戻ってきた」という評価を取り戻したのは、Gemini 3シリーズの発売以来だった。
Gemini 3.5 Pro が再び延期されたことで、市場はもはやモデルの発売時期だけでなく、Google がフラッグシップ モデルの競争リズムを維持できるかどうかにも注目していません。
さらに、Google が明らかにしたコーディングのパフォーマンスは予想ほど良くなく、簡単に解決できる小さな問題ではありません。
エージェントが企業ワークフローに参入し始めるにつれて、コーディング機能の重要性が急速に高まっています。モデルが複雑なプロジェクトを理解し、実際のコードを変更し、複数ステップの開発タスクを完了できるかどうかは、実際の製品価値があるかどうかを示す重要な指標となっています。
ロイターは、ウォール街がGemini 3.5 Proを待っているのは、Google DeepMindがOpenAIやAnthropicに追いつくことができるかどうかの重要な指標になるからだと指摘した。
もちろん、Googleも行動を起こさないわけではない。今回発表されたいくつかのモデルは、GoogleがAIをより安価で拡張しやすくするという別のルートを強化していることを示しているに過ぎない。
Google CEOのSundar Pichai氏は最近、コストの優位性を何度も強調しており、企業がAIワークロードのほとんどをGeminiモデルに移行すれば、年間10億ドル以上を節約できると述べた。
しかし問題は、市場がGoogleのモデルの強さを証明する「解答用紙」を期待しているのに、Googleが渡したものは効率性とコストに関する2枚の「草案」だということだ――GoogleがProの遅れによって生じた穴を埋めるためにFlashシリーズを利用していると人々に感じさせないのは難しい。
興味深いことに、Gemini 3.5 Pro が遅れている一方で、AI の競争環境は変化しています。
かつてAIのリーダーを語るとき、海外ではOpenAI、Anthropic、Google DeepMindという「御三家」が主に取り上げられていた。
しかし最近では、GLM-5.2やキミK3などの国産モデルも最先端の競争に参入し始めており、多くの議論を引き起こしています。
最先端モデルに追いつくペースが加速しており、Googleの問題はより緊急性を増している。もちろん、Flash モデルを精力的にリリースし続けることはできますが、それは主力モデルが十分に強力である場合に限られます。ハードパワーが十分である限り、それを擁護する偉大な学者が存在するでしょう。
Google が最終的に真に最先端のフラッグシップ モデルを発売する場合、Flash ルートは完全なシステムの一部となるでしょう。Pro は機能の上限を突破する責任があります。 Flash は大規模なアプリケーションを担当します。
しかし、Gemini 3.5 Proが後れを取り続ければ、市場は今後も「Googleは最強のAI研究リソースを持っているのに、なぜ競合他社を常に上回れないのか?」という疑問を抱き続けるだろう。
Alphabet が今週第 2 四半期の決算説明会を開催する際、人々は Gemini 3.5 Pro についての詳細を尋ねることになるでしょう。