Google、3つの新しいGeminiモデルを発表。しかし待望のモデルはまだ

Googleは火曜日、3つの新しいGeminiモデルを発表しました：Gemini 3.6 Flash、より安価で高速な3.5 Flash-Lite、そしてサイバーセキュリティのユースケースに最適化された3.5 Flash Cyberです。後者はAnthropicの4.6 Opusモデルを全般的に上回る性能を示しています。

今回のラインナップで明らかに欠けているのは、Googleの最新フラッグシップモデルである3.5 Proです。これは約束された発売日から数週間遅れています。Googleは5月のI/Oカンファレンスで3.5 Proを初めて発表し、6月に発売すると約束していました。GoogleはProモデルが「現在パートナーとテスト中」であり、「準備が整い次第、広く利用可能にする」計画だと述べています。また、GoogleはGemini 4の事前トレーニングを開始したことも明らかにしました。

3.6 Flash

ほとんどの人は、Gemini 3.5 Proモデルの前にFlashモデルのアップデートを見るとは予想していませんでしたが、そうなりました。良いニュースは、3.6 Flashが前世代から意味のあるアップデートであり、少し安くなっていることです。入力価格は100万トークンあたり1.50ドルのままですが、出力価格は100万トークンあたり9ドルから7.50ドルに引き下げられました。Googleは特に、3.6 Flashがエージェンティックワークフローにおいて目標達成に必要な推論ステップとツール呼び出しが少なく、よりコスト効率が高いと指摘しています。Artificial Analysisによると、トークン使用量が17%少なくなっています。

ほとんどのベンチマークで、3.6 Flashは前世代を容易に凌駕しています。特にコーディングにおいて顕著です。新しいDeepSWEソフトウェアエンジニアリングベンチマークでは、3.6 Flashが49%に対し、3.5 Flashは37%です。ただし、これは最高の結果ではありません。AnthropicのClaude Sonnet 5は54%に達し、トップエンドのフロンティアモデルは70%以上を記録しています。チームはMLE Bench機械学習研究ベンチマーク（63.9%対49.7%）とOSWorld-Verifiedコンピュータ使用テスト（83%対78.4%）でも大きな向上を見ました。ほとんどの最新モデルはこの範囲で似たスコアであり、3.6 Flashのようなミッドレンジモデルとしては非常に印象的です。比較すると、Claude Fableはわずかに良く85%です。

知識作業において、3.6 FlashはGDPval-AA v2で1421を達成し、3.5 Flashの1349を大きく上回りますが、AnthropicのClaude Sonnet 5（1600）やOpenAIのGPT-5.6 Terra（1581）などの他のフロンティアラボのミッドレンジモデルには及ばないです。重要なのは、Googleが価格でも競争していることですが、それでも状況は複雑です。例えば、3.6 Flashは常にGPT 5.6 Lunaを上回るわけではなく、後者は100万トークンあたり1/6ドルで利用可能です（ただし、コンテキストウィンドウが272,000トークン未満の場合のみ）。AnthropicのSonnet 5は8月末まで導入価格の100万トークンあたり2/10ドルで提供されています。

可用性

3.6 Flashと3.5 Flash Liteは現在、Google AI StudioおよびAndroid Studioを介してGemini APIで利用可能です。また、3.6 FlashはGoogleのAntigravityエージェンティックコーディングツールや、エンタープライズユーザー向けのGemini Enterprise Agent Platform（旧Vertex AI）でも利用できます。消費者向けには、3.5 Flash-LiteがGoogle検索に導入されます。

3.5 Flash-Lite

3.5 Flash-LiteはGoogleの最新のローエンドモデルです。最も古い「Lite」リリースである3.1 Flash Liteがほぼ半年前であることを考えると、3.5 Flashが全体的に改善されているのは驚くことではありません。ただし、価格はわずかに上昇し、100万トークンあたり入力0.3ドル、出力2.5ドル（以前は0.25/1.5ドル）です。ベンチマークでは記録を破ることはありませんが、それがこのモデルの目的ではありません。推論や計画のエージェンティックワークロードが重要なタスクではなく、エージェンティック検索やドキュメント処理などの高スループットタスク向けです。とはいえ、3.1 Flash Liteよりはるかに優れています。GDPval-AA v2では1140（旧Liteは642）、SWE-Bench Proは49.6%から54.2%に上昇、OSWorld-Verifiedでは74%に達します。多くの企業にとって、レイテンシに敏感なワークロードに最適な位置づけになるでしょう。Rampの応用AI責任者Veeral Patel氏は次のように述べています。「Gemini 3.5 Flash-Liteは、当社の領収書抽出ベンチマークでパレートフロンティアに位置し、精度、レイテンシ、コストの間でこれまでテストした中で最良のトレードオフの1つを提供しています。」

3.5 Flash Cyber

Gemini 3.5 Flash Cyberにより、GoogleはサイバーセキュリティのユースケースにAIを活用する分野にさらに深く参入しています。Fable 5のようなリスクは避けています。Googleが指摘するように、今日の「AIモデルは、現在のシステムが修正できるよりも速くセキュリティの脆弱性を発見できるようになっています。」同社は通常の3.5 Flashモデルをベースに3.5 Flash Cyberを構築し、同じ価格を設定しています。これにより、Googleは「大規模で高価なサイバーセキュリティモデルに代わる、コスト効率が高く高性能な選択肢」を提供すると主張できます。しかし、Cyberモデルをすぐに手に入れることはできません。現在、政府や信頼できるパートナー向けの限定的アクセスパイロットとして、Google自身のCodeMenderツール内でのみ利用可能です。Googleは時間をかけてアクセスを拡大する計画です。3.5 Flash Cyberがソフトウェアの脆弱性の発見と悪用においてAnthropic Mythosのレベルにあるとは考えにくいですが、これはフロンティアラボがこれらのモデルの展開にどれほど慎重になっているかを示しています。Googleは「これにより、脆弱性が悪用される前に、最前線の防御側が重要な脆弱性を発見して修正する先制攻撃が可能になり、より広範な悪用を軽減できる」と述べています。一方、Kimi K3のような多くの中国のオープンソースモデルは、おそらく3.5 Flash Cyberと同じレベルにあります。GoogleはOpus 4.6のレベルで動作すると述べ、「より新しい競合モデルは、ガードレールのためにClaude Opus 4.6より性能が低い」と指摘しています。