Im Quellenvergleich
Worin die Quellen übereinstimmen
Google hat Gemini 3.5 Flash Cyber vorgestellt, ein KI-Modell für Cybersicherheit. Es basiert auf Gemini 3.5 Flash und soll Schwachstellen in Software erkennen und beheben. Das Modell wird in den KI-Agenten CodeMender integriert. Der Zugang ist zunächst auf Regierungen und vertrauenswürdige Partner beschränkt. Google hat außerdem Gemini 3.6 Flash und Gemini 3.5 Flash-Lite veröffentlicht. Gemini 3.6 Flash verbraucht laut Artificial Analysis rund 17 Prozent weniger Ausgabe-Tokens als der Vorgänger. Die API-Kosten betragen 1,50 Dollar pro Million Eingabe-Tokens und 7,50 Dollar pro Million Ausgabe-Tokens. Gemini 3.5 Flash-Lite erreicht 350 Ausgabe-Tokens pro Sekunde und kostet 0,30 Dollar pro Million Eingabe- und 2,50 Dollar pro Million Ausgabe-Tokens. Das erwartete Spitzenmodell Gemini 3.5 Pro bleibt aus und wird nur mit Partnern getestet. Google hat mit dem Pre-Training für Gemini 4 begonnen. Gemini 3.6 Flash erreicht im DeepSWE-Test zur Code-Erstellung 49 Prozent (vorher 37 Prozent) und im OSWorld-Test für Computer-Nutzung 83 Prozent (vorher 78,4 Prozent). Google setzt CodeMender intern bereits für Produkte wie Chrome, YouTube und Android ein. Gemini 3.6 Flash ist ab sofort in Google AI Studio, Android Studio, der Gemini Enterprise Platform und der Gemini App verfügbar. Gemini 3.5 Flash-Lite ist ebenfalls ab sofort verfügbar. Gemini 3.5 Flash Cyber erreichte im CyberGym-Benchmark eine Erfolgsquote von 83,2 Prozent.
Aktualisierungen
21.07.2026
18:07Google hat außerdem Gemini 3.6 Flash und Gemini 3.5 Flash-Lite veröffentlicht.
Gemini 3.6 Flash verbraucht laut Artificial Analysis rund 17 Prozent weniger Ausgabe-Tokens als der Vorgänger.
Die API-Kosten betragen 1,50 Dollar pro Million Eingabe-Tokens und 7,50 Dollar pro Million Ausgabe-Tokens.
Gemini 3.5 Flash-Lite erreicht 350 Ausgabe-Tokens pro Sekunde und kostet 0,30 Dollar pro Million Eingabe- und 2,50 Dollar pro Million Ausgabe-Tokens.
Das erwartete Spitzenmodell Gemini 3.5 Pro bleibt aus und wird nur mit Partnern getestet.
20:09Google hat mit dem Pre-Training für Gemini 4 begonnen.
21:07Gemini 3.6 Flash erreicht im DeepSWE-Test zur Code-Erstellung 49 Prozent (vorher 37 Prozent) und im OSWorld-Test für Computer-Nutzung 83 Prozent (vorher 78,4 Prozent).
22.07.2026
11:09Google setzt CodeMender intern bereits für Produkte wie Chrome, YouTube und Android ein.
28.07.2026
08:07Gemini 3.6 Flash ist ab sofort in Google AI Studio, Android Studio, der Gemini Enterprise Platform und der Gemini App verfügbar.
Gemini 3.5 Flash-Lite ist ebenfalls ab sofort verfügbar.
Gemini 3.5 Flash Cyber erreichte im CyberGym-Benchmark eine Erfolgsquote von 83,2 Prozent.
Worin sie sich unterscheidenLeistung im CyberGym-Benchmark·Veröffentlichung für Endnutzer·Grund für das Ausbleiben von Gemini 3.5 Pro+5 weitere
Leistung im CyberGym-Benchmark- Das Modell erreichte eine Erfolgsquote von 83,2 Prozent.1
Veröffentlichung für Endnutzer- Ein Termin für die Veröffentlichung für Endnutzer steht noch aus.1
Grund für das Ausbleiben von Gemini 3.5 Pro- Laut einem Bloomberg-Bericht kämpft das Unternehmen mit internen Verzögerungen, weil es eigene Leistungsziele nicht erreicht.2
- Insidern zufolge erschwert die gleichzeitige Integration der KI in viele verschiedene Produkte wie Google Maps und Youtube die Entwicklung.3
Leistungssteigerung von Gemini 3.6 Flash gegenüber 3.5 Flash- Die Hauptänderung ist nicht eine höhere Intelligenz, sondern eine deutlich höhere Geschwindigkeit.4
- Im unabhängigen Artificial-Analysis-Index erreichten die alte Gemini 3.5 Flash und die neue 3.6 Flash identische 50 Punkte.4
- Die neue Version erledigte eine durchschnittliche Aufgabe in 1,3 Minuten, die alte Version benötigte 2,7 Minuten.4
- Die neue Version nutzt durchschnittlich 23.000 statt 28.000 Ausgabe-Token pro Aufgabe.4
- Die Kosten pro Aufgabe sanken von 0,59 auf 0,50 Dollar.4
- Ein Test zeigte einen Rückgang der Genauigkeit beim Lesen von Grafiken von 45,0 auf 31,0 Prozent.5
Bewertung der Wettbewerbsposition von Google- Während Konkurrenten wie OpenAI, Anthropic und Meta leistungsstärkere Modelle veröffentlichen, verliere Google den Anschluss an die Spitze.6
- Gemini 3.6 Flash schnitt in Tests schlechter ab als Grok 4.5 und GPT-5.6 Luna.7
- Im Ranking von Artificial Analysis liegt sie nahe an Meta Muse Spark und GLM 5.2.7
Verfügbarkeit von Gemini 3.6 Flash und 3.5 Flash-Lite- Die Modelle sind ab sofort in Google AI Studio, Android Studio, der Gemini Enterprise Platform und der Gemini App verfügbar.8
- Die Modelle sind proprietär und nur über Googles API erhältlich.9
Leistung von Gemini 3.5 Flash Cyber im Vergleich zu Konkurrenzmodellen- Das Modell fand in einer internen Evaluation mehr Sicherheitslücken als die Standard-Flash-Modelle und Anthropics Claude Opus 4.6.6
- Die Erfolgsquote von 83,2 Prozent liegt knapp über Mythos preview (83,1 %) und unter Mythos 5 (83,8 %) sowie GPT-5.5 Cyber (85,6 %).1
Reaktionen auf Gemini 3.6 Flash nach Veröffentlichung- Kurz nach dem Start am 21. Juli häuften sich auf X Berichte über fehlerhafte Antworten, etwa falsche Zahlenvergleiche oder die erfundene Beschreibung eines nicht existierenden Fisches.10
- Bei einer Überprüfung am 28. Juli beantwortete das Modell einfache Zahlenvergleiche korrekt und erkannte die erfundenen Fischarten als nicht existent.10
- Nutzer berichten auch eine Woche nach dem Start weiterhin von Halluzinationen und Programmierfehlern.10
- Es gibt auch positive Stimmen, die die hohe Geschwindigkeit loben und das Modell für kreative Aufgaben oder schnelle Antworten als nützlich bezeichnen.10
Früher genannt, aktuell nicht mehr getragen (1)
Einsatz von CodeMender bei Google-Produkten- Google nutzt die Tools intern bereits für Produkte wie Chrome, YouTube und Android.1
— von den aktuellen Quellen nicht mehr getragen (zuerst 21.07.2026)