O Google apresentou hoje novas variantes para a geração 3.0 dos modelos de inteligência artificial generativa do Gemini. Mais especificamente, foram lançados o Gemini 3.6 Flash, o 3.5 Flash-Lite e o 3.5 Flash Cyber.
A maior novidade é justamente o 3.6 Flash, que agora é o principal modelo “rápido” da empresa. Ele foi projetado com base em feedbacks dos usuários do 3.5 Flash e visa oferecer um equilíbrio ideal entre eficiência e qualidade.
Today we’re expanding the Gemini family with three new models built to be faster, more token efficient, and reliable at scale.
— Google (@Google) July 21, 2026
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Conheça os novos modelos Gemini. ↓
Na prática, o 3.6 Flash gasta 17% menos tokens de saída para tarefas semelhantes, bem como precisa de menos etapas de raciocínio e menos chamadas de ferramentas para concluir fluxos de trabalho compostos por várias etapas.
Essa eficiência também vem acompanhada de um preço menor. Custando US$1,50 por milhão de tokens de entrada e US$7,50 por milhão de tokens de saída, o 3.6 Flash reduz o custo total por tarefa executada por agentes, tornando-os mais baratos para desenvolver e operar.
Ele também é mais preciso em programação, avança significativamente em ML 1Machine learning, ou aprendizado de máquina., apresenta maior capacidade de interação com computadores e um melhor desempenho em tarefas envolvendo conhecimento.

Além disso, o novo modelo tem proteções reforçadas contra usos indevidos relacionados a materiais químicos, biológicos, radiológicos e nucleares (CBRN) e ataques cibernéticos.
3.5 Flash-Lite e 3.5 Flash Cyber
Continuando os investimentos na família de modelos 3.5, o Google apresentou hoje o 3.5 Flash-Lite como o “modelo mais rápido da família”, desenvolvido para tarefas de baixa latência e alto volume de processamento.
Altamente superior ao Gemini 3.1 Flash-Lite, seu antecessor direto, ele gera 350 tokens de saída por segundo e custa apenas US$0,30 por milhão de tokens de entrada e US$2,50 por milhão de tokens de saída.

O 3.5 Flash Cyber, por sua vez, é o 3.5 Flash rodando no sistema de IA do Google voltado à segurança (o CodeMender) e ajustado para encontrar e corrigir falhas de cibersegurança com um baixo custo por token.

Ele será disponibilizado inicialmente apenas para governos e parceiros confiáveis por meio de um programa piloto de acesso limitado para que eles encontrem e corrijam possíveis vulnerabilidades críticas.
Além disso, o Google também afirmou que sua equipe de desenvolvedores já está focada na construção do Gemini 4 — o pré-treinamento mais ambicioso para essa nova geração, inclusive, já começou.
Notas de rodapé
- 1Machine learning, ou aprendizado de máquina.