Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite, and 3.5 Flash Cyber

Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和 3.5 Flash Cyber 是面向开发者的 Google Gemini 模型，适合构建生产级 AI agent，强调效率、低延迟、电脑使用和专用安全工作流。

概述

Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和 3.5 Flash Cyber 是 Google Flash 模型家族的新成员，面向构建生产级 AI agent 的开发者和客户推出。该发布将它们围绕三类需求进行定位：更高的 token 效率、更低的延迟，以及在大规模场景下更可靠的性能。

3.6 Flash 被定位为适用于编码、知识工作、多模态任务和 computer use 的主力模型。3.5 Flash-Lite 则面向该系列中速度最快、成本最低的一端，适合 agentic 搜索和文档处理等高吞吐工作流。3.5 Flash Cyber 被介绍为与 CodeMender 搭配、用于安全应用的专用网络安全模型。

核心能力

面向通用生产工作的 3.6 Flash

3.6 Flash 在发布中被描述为主力模型，在编码、知识工作、多模态表现和电脑使用方面都强于 3.5 Flash。

agent 工作流中的更高 token 效率

发布内容称，3.6 Flash 在多步骤工作流中比 3.5 Flash 使用更少的输出 token、更少的推理步骤和更少的工具调用，从而降低成本和延迟。

低延迟、高吞吐的 Flash-Lite

3.5 Flash-Lite 被定位为速度最快的 3.5 级模型，在所引用的指标中吞吐量为每秒 350 个输出 token。

可配置的 thinking level 和内置电脑使用

3.5 Flash-Lite 内置 computer use 支持，并可根据工作负载需求调节为最小、低或更高的 thinking level。

与 CodeMender 搭配的专用网络安全模型

3.5 Flash Cyber 与 CodeMender 搭配用于网络安全工作，这类场景需要模型与 agent 基础设施之间进行谨慎编排。

面向 agentic 生产任务的设计

这些模型被定位为生产级 AI agent 的工具，强调可靠性、效率和规模，而不是单轮聊天。

代表性用例

知识工作和多模态分析
当任务需要更强的编码、文档理解或多模态分析能力时，使用 3.6 Flash，例如解析图表、审阅报告或起草工作成果。
电脑使用自动化
当 agent 需要跨浏览器、移动端或桌面界面执行操作时，使用 3.6 Flash 或 3.5 Flash-Lite，尤其适用于长周期工作流和企业自动化。
大规模处理
当延迟和吞吐量比重型推理更重要时，使用 3.5 Flash-Lite 处理大规模搜索、分类、抽取或文档处理。
多步骤 agent 工作流
当较小模型仍需协调类似子 agent 或多步骤任务、同时又不能牺牲速度时，可将 3.5 Flash-Lite 与更高 thinking level 一起使用。
网络安全修复
将 3.5 Flash Cyber 与 CodeMender 一起用于依赖模型与 agent 编排的安全相关工作，例如高效发现并修复漏洞。

Pros and Cons

Pros

据称，3.6 Flash 相比 3.5 Flash 使用更少的输出 token，同时在编码、知识工作、多模态任务和电脑使用方面有所提升。
3.5 Flash-Lite 针对速度和吞吐量进行了优化，内置 computer use，并提供可配置的 thinking level 以适配不同工作负载。
该发布强调生产级 agent 工作负载的更低延迟和更低成本，尤其适用于规模化场景。
这些模型内置了 computer use，减少了在所描述工作流中单独组装 computer-use 模型的需要。
来源提到面向企业的安全防护措施，适用于 3.6 Flash，包括在 CBRN 和网络攻击滥用场景中更强的抗越狱能力。

Cons

来源未提供完整的定价或套餐结构，仅给出了其中两款模型在发布帖中的 token 价格。
3.5 Flash Cyber 仅以较高层级进行描述，来源提供的独立产品细节少于 Flash 和 Flash-Lite 模型。
部分工作流细节基于基准测试或示例呈现，因此读者在实施细节上可能仍需查阅模型卡和 API 文档。

FAQ

这三个模型在用途上有何不同？

该来源将 Gemini 3.6 Flash 描述为用于更强编码、知识工作、多模态任务和电脑使用的主力模型。Gemini 3.5 Flash-Lite 定位为适用于低延迟、高吞吐工作流（如 agentic 搜索和文档处理）的模型。Gemini 3.5 Flash Cyber 被介绍为与 CodeMender 搭配使用、面向安全工作的专用网络安全模型。

是否内置了电脑使用功能？

是的。来源说明 Gemini 3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 都内置了 computer use，并且在更早的 computer use 公告中，Gemini 3.5 Flash 也已原生集成。开发者可将其用于在浏览器、移动端、桌面端和客户端界面之间执行操作的 agent。

开发者如何访问这些能力？

来源称，开发者和企业可以通过 Gemini API 和 Gemini Enterprise Agent Platform 访问 Gemini 3.5 Flash 中的 computer use。它还提到，Gemini 3.6 Flash 可通过 Gemini API 和 Gemini Enterprise 以内置的客户端工具形式使用 computer use。

来源对定价怎么说？

所提供的证据中没有可用的定价页面细节。不过，发布文章本身确实给出了 API 价格：3.6 Flash 为每 100 万输入 token 1.50 美元、每 100 万输出 token 7.50 美元；3.5 Flash-Lite 为每 100 万输入 token 0.30 美元、每 100 万输出 token 2.50 美元。

这些模型面向哪些工作流？

来源强调了面向企业和生产环境的用例，包括持续软件测试、知识工作、文档解析、图表和数据分析、报告撰写、agentic 搜索以及大规模文档处理。

Quick Facts

类别: AI 模型家族
品牌: Gemini
来源域名: blog.google
主要受众: 构建 AI agent 的开发者和企业
平台与访问方式: Gemini API；Gemini Enterprise Agent Platform
发布日期: 2026 年 7 月 21 日