Im Quellenvergleich

Google Gemini 3.5 Flash Cyber

6 Quellen · 7 Meldungen · Stand 21.07.2026

Alle Inhalte werden von KI erstellt. Dieser Überblick fasst zusammen, worin sich mehrere Quellen einig sind und worin sie sich unterscheiden — die Bewertung bleibt dir überlassen.

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.

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.
Worin sie sich unterscheidenLeistung im CyberGym-Benchmark·Einsatz von CodeMender bei Google-Produkten·Veröffentlichung für Endnutzer+3 weitere
Leistung im CyberGym-Benchmark
  • Das Modell erreichte eine Erfolgsquote von 83,2 Prozent.1
  • Das Modell erreichte eine wettbewerbsfähige Leistung im Vergleich zu deutlich größeren Modellen.2
Einsatz von CodeMender bei Google-Produkten
  • Google nutzt die Tools intern bereits für Produkte wie Chrome, YouTube und Android.1
Veröffentlichung für Endnutzer
  • Ein Termin für die Veröffentlichung für Endnutzer steht noch aus.1
Grund für das Ausbleiben von Gemini 3.5 Pro
  • Google kämpft mit internen Verzögerungen, weil es eigene Leistungsziele nicht erreicht.3
  • Das Modell wird derzeit mit Partnern getestet und soll bald erscheinen.4
Leistungssteigerung von Gemini 3.6 Flash gegenüber 3.5 Flash
  • Im DeepSWE-Test zur Code-Erstellung steigt 3.6 Flash auf 49 Prozent (vorher 37 Prozent).5
  • Der OSWorld-Test für Computer-Nutzung verbessert sich auf 83 Prozent (vorher 78,4 Prozent).5
  • Bei langen Softwareentwicklungsaufgaben spart das Modell bis zu 65 Prozent Token.4
Bewertung der Wettbewerbsposition von Google
  • Während Konkurrenten wie OpenAI, Anthropic und Meta leistungsstärkere Modelle veröffentlichen, verliere Google den Anschluss an die Spitze.6

Quellen (6)

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