Google wypuścił trzy nowe modele Gemini naraz i w każdym z nich chodzi o to samo: mniej płacić za każdy token, a jednocześnie zrobić więcej. Najciekawszy z tej trójki nie trafi jednak do zwykłych użytkowników, bo Gemini 3.5 Flash Cyber zamknięto w cybernetycznej klatce dostępnej tylko dla rządów i wybranych partnerów.
Kluczowe fakty:
- Google ogłosił 21 lipca 2026 roku premierę trzech modeli jednocześnie: Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite oraz Gemini 3.5 Flash Cyber działającego w narzędziu CodeMender.
- Gemini 3.6 Flash kosztuje 1,50 dolara za milion tokenów wejściowych i 7,50 dolara za milion tokenów wyjściowych, co oznacza spadek ceny w porównaniu z poprzednią generacją wycenioną na 9 dolarów za milion tokenów wyjściowych.
- Gemini 3.5 Flash Cyber jest dostępny wyłącznie dla rządów i wybranych partnerów, a nie dla zwykłych użytkowników.
Firma ogłosiła premierę Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite oraz Gemini 3.5 Flash Cyber działającego w narzędziu CodeMender 21 lipca 2026 roku. To kolejny ruch w wojnie cenowej między dostawcami dużych modeli językowych, ale też pierwszy przypadek, w którym Google tak otwarcie porównuje swój model bezpieczeństwa z konkurencyjnym rozwiązaniem Anthropic.
Znajdź dostawcę, partnera lub narzędzie dla swojego biznesu, a jeśli prowadzisz firmę, która w swoim DNA ma AI, skorzystaj z możliwości bezpłatnego dodania swojej firmy.
3.6 Flash: taniej, szybciej i z mniejszym apetytem na tokeny
Punktem wyjścia dla całej trójki jest Gemini 3.5 Flash, model, na którym Google buduje kolejne warianty. 3.6 Flash to następca pozycjonowany jako koń roboczy do kodowania i pracy z wiedzą, a według Artificial Analysis Index zużywa on 17 procent mniej tokenów wyjściowych niż 3.5 Flash, a w niektórych testach jak DeepSWE od Datacurve różnica sięga nawet 65 procent, przy niższym koszcie za token wyjściowy.
Cena też spadła. Model kosztuje 1,50 dolara za milion tokenów wejściowych i 7,50 dolara za milion tokenów wyjściowych, co obniża całkowity koszt zadań agentowych. Dla porównania, poprzednia generacja kosztowała 9 dolarów za milion tokenów wyjściowych, więc spadek jest odczuwalny szczególnie przy dużej skali.
Liczby w testach też robią wrażenie. Model osiąga wyższą precyzję z mniejszą liczbą niechcianych edycji kodu w teście DeepSWE (49 procent kontra 37 procent) i wyraźnie lepszy wynik w MLE Bench (63,9 procent kontra 49,7 procent). Poprawiła się też obsługa komputera, mierzona testem OSWorld-Verified (83,0 procent kontra 78,4 procent), a funkcja computer use trafiła teraz jako wbudowane narzędzie do Gemini API i Gemini Enterprise.
Google podkreśla, że wraz z premierą 3.6 Flash otrzymał wzmocnione zabezpieczenia Frontier Safety w obszarach chemicznym, biologicznym, radiologicznym i nuklearnym oraz w kontekście cyberofensywy, co ma czynić model odporniejszym na próby jailbreaku przy jednoczesnym ograniczeniu liczby zbędnych odmów.
Flash-Lite: najszybszy model tej generacji
Drugi element premiery to Gemini 3.5 Flash-Lite, model zaprojektowany zarówno do zadań o niskim opóźnieniu, jak i do sytuacji wymagających wysokiej przepustowości, na przykład agentowego wyszukiwania czy przetwarzania dokumentów. To najszybszy model tej rodziny, osiąga 350 tokenów wyjściowych na sekundę według Artificial Analysis i kosztuje 0,3 dolara za milion tokenów wejściowych oraz 2,5 dolara za milion tokenów wyjściowych.
Co ciekawe, wyniki Flash-Lite w niektórych zadaniach przebijają nawet starszą, mocniejszą linię modeli. Model wypada lepiej niż 3 Flash w teście SWE-Bench Pro (54,2 procent kontra 49,6 procent) i w OSWorld-Verified (74,0 procent kontra 65,1 procent), co oznacza, że tańszy i szybszy wariant potrafi wyprzedzić droższego poprzednika w konkretnych zastosowaniach.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Flash Cyber: model, który zamknięto w sejfie
To trzeci element ogłoszenia budzi najwięcej emocji. Gemini 3.5 Flash Cyber powstał na bazie 3.5 Flash i został dostrojony do wyszukiwania oraz naprawiania luk bezpieczeństwa przy niższym koszcie tokenowym niż większe modele. Działa w ramach CodeMender, agenta Google do zabezpieczania kodu, gdzie wiele instancji modelu pracuje równolegle, łącząc wyniki w jeden zbiorczy raport.
Wyniki testów porównawczych są tym, co naprawdę przykuwa uwagę. W ocenie zespołu Big Sleep od Google DeepMind na złożonych bazach kodu, Flash Cyber przebił zarówno własne modele 3.5 Flash i 3.6 Flash, jak i Claude Opus 4.6 od Anthropic. Konkretnie, w silniku V8 JavaScript model znalazł 55 unikalnych, potwierdzonych błędów wobec 47 dla 3.5 Flash i 36 dla Claude Opus 4.6, wyłapując przy tym 10 problemów, których nie zauważył żaden z pozostałych modeli. Google zaznaczyło też, że porównanie z Claude Opus 4.6 wynikało z tego, że nowsze modele konkurencji radzą sobie gorzej w wykrywaniu luk, co firma tłumaczy ich mechanizmami bezpieczeństwa.
W praktyce oznacza to, że model bywa skuteczniejszy właśnie dlatego, że mniej odmawia. To dobra wiadomość dla obrońców, ale i przypomnienie, że granica między „silnym narzędziem defensywnym” a „silnym narzędziem ofensywnym” bywa cienka.
Model, który znajduje więcej luk bezpieczeństwa niż konkurencja, bo ma słabsze hamulce, to dokładnie ten rodzaj wiadomości, po której trzeba się zatrzymać na chwilę dłużej niż zwykle. Z jednej strony rozumiem logikę Google: obrońcy potrzebują przewagi, a każda godzina zaoszczędzona na wykryciu luki w V8 czy podobnym silniku to realnie mniejsze ryzyko dla miliardów użytkowników przeglądarek. Z drugiej strony sam fakt, że model trzeba trzymać z dala od zwykłych deweloperów i ograniczyć do rządów oraz zaufanych partnerów, mówi wprost, że Google zdaje sobie sprawę z podwójnego zastosowania tej technologii. Pytanie, które mnie nurtuje, dotyczy tego, jak długo taka kontrola dostępu w ogóle wytrzyma. Historia pokazuje, że modele ograniczone dziś stają się szeroko dostępne jutro, czasem legalnie, czasem nie. Jeśli Flash Cyber rzeczywiście wyprzedza konkurencję w realnym wyszukiwaniu podatności, to pytanie nie brzmi „czy” trafi w niepowołane ręce, tylko „kiedy” i na jakich warunkach Google oraz reszta branży będą w stanie to kontrolować.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Google nie ukrywa, że traktuje to ryzyko poważnie. Model będzie dostępny wyłącznie dla rządów i zaufanych partnerów poprzez CodeMender, w ramach ograniczonego programu pilotażowego, którego celem jest danie obrońcom przewagi czasowej w wykrywaniu i naprawianiu krytycznych luk zanim zostaną wykorzystane, przy jednoczesnym ograniczeniu ryzyka nadużyć.
Pierwsi testerzy zdają się potwierdzać wartość narzędzia. Iain Mulholland, dyrektor ds. bezpieczeństwa informacji w Salesforce, ocenił, że CodeMender „wprowadza AI do krytycznego elementu cyklu życia bezpieczeństwa, przyspieszając drogę od zweryfikowanej podatności do przetestowanej poprawki”. Z kolei Scott Ponte, szef działu operacji bezpieczeństwa w Robinhood, powiedział, że agent „konsekwentnie identyfikował krytyczne luki, które pozostałe narzędzia oparte na AI całkowicie pomijały”.
Co to oznacza dla polskich firm
Dla polskich zespołów bezpieczeństwa i działów IT ta premiera ma znaczenie praktyczne, choć bezpośredni dostęp do Flash Cyber pozostanie na razie poza zasięgiem większości. Skala problemu, który model ma rozwiązywać, jest w Polsce dobrze udokumentowana.
- Aż 85 procent polskich firm i instytucji doświadczyło w ciągu roku cyberincydentu, jak wynika z raportu Eset i Dagma „Cyberportret polskiego biznesu”.
- Według tegorocznego „Barometru cyberbezpieczeństwa” 96 procent firm w Polsce doświadczyło przynajmniej jednego incydentu bezpieczeństwa w 2025 roku, co jest najwyższym wynikiem w historii badania.
- Kilka tygodni temu głośno było o dostępie NASK do modelu GPT-5.5 Cyber od OpenAI, co pokazuje, że polskie instytucje już wchodzą w ten sam segment ograniczonych, wyspecjalizowanych modeli cybernetycznych.
Jeśli podobny model wyszukiwania luk w kodzie trafi kiedyś do polskich firm technologicznych, banków czy operatorów infrastruktury krytycznej, będzie to działo się w kontekście rosnącej presji regulacyjnej. Komisja Europejska pracuje właśnie nad planem wykorzystania zaawansowanych modeli AI w cyberbezpieczeństwie, a Henna Virkkunen, wiceprzewodnicząca KE odpowiedzialna za suwerenność technologiczną, bezpieczeństwo i demokrację, mówi wprost, że sztuczna inteligencja zmienia znaczenie cyberbezpieczeństwa i Unia musi za tą zmianą nadążyć.
Tańsze modele takie jak 3.6 Flash i Flash-Lite mają z kolei bardziej bezpośrednie przełożenie na polski rynek już dziś. Niższy koszt tokenów oznacza, że wdrożenie agentów AI do obsługi klienta, analizy dokumentów czy automatyzacji procesów staje się bardziej opłacalne dla firm, które dotąd wstrzymywały się z takimi inwestycjami z powodu kosztów.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Co dalej z Gemini
Google zapowiedziało też kierunek na najbliższe miesiące. Gemini 3.5 Pro jest obecnie testowany z partnerami i firma planuje udostępnić go szerzej, gdy tylko będzie gotowy. Równolegle zespół rozpoczął najbardziej ambitny jak dotąd trening wstępny, dla Gemini 4.
Nowe modele są już dostępne. 3.6 Flash i 3.5 Flash-Lite trafiły do deweloperów przez Gemini API w Google AI Studio i Android Studio, a 3.6 Flash dodatkowo do Google Antigravity. Dla firm oba modele są dostępne w Gemini Enterprise Agent Platform, a 3.6 Flash także w aplikacji Gemini Enterprise. Dla zwykłych użytkowników oba trafiają do aplikacji Gemini, a Flash-Lite dodatkowo do wyszukiwarki Google.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz dodatkowych źródeł, w tym oficjalnego komunikatu Google z dnia 21.07.2026 oraz analiz SiliconANGLE i 9to5Google. Dane o skali cyberincydentów w polskich firmach pochodzą z raportu Eset i Dagma cytowanego przez Rzeczpospolitą oraz barometru cyberbezpieczeństwa KPMG. Cytaty Iaina Mulhollanda z Salesforce i Scotta Ponte z Robinhood zostały zweryfikowane z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym. Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl. Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o dostępności Gemini 3.5 Flash Cyber i postępach programu pilotażowego CodeMender.
