Os novos modelos Gemini Flash do Google são construídos para IA que se executa a si mesma

Pontos-chave

• A Google DeepMind anunciou o Gemini 3.6 Flash e o Gemini 3.5 Flash-Lite no dia do lançamento, destinados a executar agentes de IA em grande escala.
• A Google afirma que o 3.6 Flash utiliza 17% menos tokens de saída do que o 3.5 Flash no Artificial Analysis Index, a $1,50 por milhão de tokens de entrada e $7,50 por milhão de tokens de saída.
• O Gemini 3.5 Flash-Lite funciona a 350 tokens de saída por segundo, com preço de $0,30 por milhão de tokens de entrada e $2,50 por milhão de tokens de saída.
• No benchmark OSWorld-Verified, que testa a capacidade de uma IA em utilizar um computador real, o 3.6 Flash obteve 83,0% em comparação com 78,4% para o 3.5 Flash.
• A Google DeepMind confirmou que o pré-treino começou no Gemini 4, o seu próximo modelo de referência.

A Google acabou de alterar silenciosamente as contas para quem está a construir uma IA que faz coisas por si.

No dia do lançamento, a Google DeepMind apresentou duas novas versões da sua família Gemini: Gemini 3.6 Flash e Gemini 3.5 Flash-Lite. O Gemini é a linha de modelos de IA da Google, os cérebros de software por trás dos chatbots e, cada vez mais, dos agentes de IA (programas que executam tarefas com múltiplos passos em seu nome, como reservar viagens ou corrigir código).

O destaque não é um modelo monstro maior e mais inteligente. É o oposto. Estes são os cavalos de trabalho.

Por que razão é que uma pessoa comum deveria importar-se com um modelo de IA mais barato?

Porque o preço e a velocidade são o que decide se a demonstração inteligente que viu no ano passado acaba por aparecer dentro das aplicações que utiliza.

Executar um modelo de IA grande custa dinheiro sempre que responde. Esse custo é medido em tokens, que são apenas fragmentos de texto que o modelo lê e escreve. A Google diz que o Gemini 3.6 Flash utiliza 17% menos tokens de saída do que o anterior 3.5 Flash para fazer o mesmo trabalho, de acordo com o Artificial Analysis Index independente. Num teste de codificação chamado DeepSWE, a poupança atingiu 65%.

Em linguagem simples: o modelo divaga menos e chega ao ponto mais rapidamente. Isto reduz a fatura da empresa que constrói a sua aplicação, que é como funcionalidades como um companheiro de IA dentro de um jogo ou um bot de atendimento ao cliente inteligente se tornam financeiramente possíveis.

O preço situa-se em $1,50 por milhão de tokens de entrada e $7,50 por milhão de tokens de saída. Um milhão de tokens é aproximadamente 750 mil palavras.

O pequeno irmão pode ser a verdadeira história

O Gemini 3.5 Flash-Lite é o pequeno e rápido. A Google regista-o a 350 tokens de saída por segundo, com preço de $0,30 por milhão de tokens de entrada e $2,50 por milhão de tokens de saída.

Essa velocidade é importante para qualquer coisa que precise de parecer instantânea. Pense num oponente de IA num jogo que tem de reagir em tempo real, ou numa ferramenta de processamento de documentos que processa milhares de faturas durante a noite.

No Terminal-Bench 2.1, um teste que mede a capacidade de uma IA em operar uma linha de comandos de computador, o Flash-Lite saltou de 31% para 54%. No OSWorld-Verified, que pede à IA que realmente funcione como um desktop como um humano faria, atingiu 74%.

Ambos os novos modelos agora incluem "computer use" como uma ferramenta integrada. Isto significa que a IA pode clicar em botões, preencher formulários e mover um cursor sem um programador os ligar manualmente.

E quanto à segurança?

A Google diz que o 3.6 Flash vem com proteções mais fortes contra abuso em cenários químicos, biológicos, radiológicos, nucleares e de ciberofensa. Também foi treinado para recusar menos pedidos inofensivos, uma reclamação comum com versões anteriores do Gemini que às vezes dizia não a perguntas mundanas e do dia a dia.

Há também um primo especialista. O Gemini 3.5 Flash Cyber alimenta o CodeMender, o agente da Google que procura buracos de segurança no código de software.

O que acontece a seguir?

O Gemini 3.5 Pro, o modelo de referência maior, ainda está em teste com parceiros. E a Google confirmou o aspeto interessante no final: o pré-treino começou no Gemini 4.

Para jogadores, programadores e qualquer pessoa à espera de funcionalidades de IA que não custem uma fortuna para executar, a direção é clara. A fronteira recebe os destaques. Os modelos Flash são enviados.