Google විසින් සිය Gemini AI model lineup එක පුළුල් කරමින් Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite සහ Gemini 3.5 Flash Cyber යන නව models තුන හඳුන්වාදී තිබේ. AI agents විශාල පරිමාණයෙන් ක්රියාත්මක කිරීමේදී අවශ්ය efficiency, අඩු latency සහ විශ්වාසනීය performance ලබාදීම මෙම models සංවර්ධනය කිරීමේ ප්රධාන අරමුණ බව Google සඳහන් කරයි.
Gemini 3.6 Flash model එක coding, knowledge work සහ multimodal tasks සඳහා Gemini 3.5 Flash වලට වඩා වැඩි performance එකක් ලබාදීමට නිර්මාණය කර තිබේ. Google අනුව Artificial Analysis Index පරීක්ෂණයේදී 3.6 Flash, 3.5 Flash වලට වඩා output tokens සියයට 17ක් අඩුවෙන් භාවිත කර ඇති අතර, complex workflows සම්පූර්ණ කිරීමේදී අඩු reasoning steps සහ tool calls ප්රමාණයක් භාවිත කරයි.
Gemini 3.6 Flash සඳහා input tokens මිලියනයකට ඩොලර් 1.50ක් සහ output tokens මිලියනයකට ඩොලර් 7.50ක් අය කෙරේ. Gemini 3.5 Flash model එකේ output token මිලට වඩා මෙය අඩු බැවින් AI agents සහ automated workflows ක්රියාත්මක කිරීමේ සමස්ත වියදම අඩු කිරීමට හැකි බව Google පවසයි.
මෙම model එක coding benchmarks කිහිපයකද Gemini 3.5 Flash වලට වඩා හොඳ ප්රතිඵල වාර්තා කර තිබේ. DeepSWE benchmark එකේදී Gemini 3.6 Flash සියයට 49ක ප්රතිඵලයක් ලබාගෙන ඇති අතර, Gemini 3.5 Flash ලබාගෙන ඇත්තේ සියයට 37කි. OSWorld-Verified computer-use benchmark එකේදීද නව model එක සියයට 83ක ප්රතිඵලයක් වාර්තා කර තිබේ.
Gemini 3.6 Flash වෙත text, images, audio සහ video files input ලෙස ලබාදිය හැකි අතර, එය tokens මිලියනයක් දක්වා වන context window එකක් සහ tokens 64,000ක් දක්වා වන text output එකක් සඳහා සහාය දක්වයි. මෙම model එක AI agents, coding tasks සහ දිගුකාලීන enterprise workflows සඳහා භාවිත කිරීමට සැලසුම් කර තිබේ.
Google විසින් හඳුන්වාදුන් Gemini 3.5 Flash-Lite model එක high-volume සහ low-latency workloads සඳහා නිර්මාණය කර තිබේ. Google අනුව එයට තත්පරයකට output tokens 350ක් පමණ ලබාදිය හැකි අතර, input tokens මිලියනයකට ඩොලර් 0.30ක් සහ output tokens මිලියනයකට ඩොලර් 2.50ක් අය කෙරේ. Agentic search, document processing සහ විශාල data workloads සඳහා මෙම model එක භාවිත කළ හැකිය.
නව lineup එකේ cybersecurity සඳහා විශේෂයෙන් නිර්මාණය කළ model එක වන්නේ Gemini 3.5 Flash Cyber ය. Gemini 3.5 Flash මත පදනම්ව නිර්මාණය කර ඇති මෙම lightweight model එක software vulnerabilities සොයාගැනීම, ඒවා තහවුරු කිරීම සහ අවශ්ය security patches සකස් කිරීම සඳහා fine-tune කර තිබේ.
Gemini 3.5 Flash Cyber, Google හි CodeMender code security agent එක සමඟ ක්රියාත්මක වේ. විශාල codebase එකක code paths විශාල සංඛ්යාවක් ඉක්මනින් පරීක්ෂා කිරීමට model එක කිහිප වරක් ක්රියාත්මක කර, අවසානයේ එකම සවිස්තරාත්මක vulnerability report එකක් නිර්මාණය කිරීමට CodeMender වෙත හැකියාව ඇත.
Google සිදුකළ V8 JavaScript Engine පරීක්ෂණයකදී Gemini 3.5 Flash Cyber විසින් තහවුරු කළ vulnerabilities 55ක් සොයාගෙන තිබේ. සාමාන්ය Gemini 3.5 Flash model එක vulnerabilities 47ක්ද, Claude Opus 4.6 model එක vulnerabilities 36ක්ද සොයාගෙන ඇති බව Google DeepMind සඳහන් කරයි.
Gemini 3.5 Flash Cyber දැනටමත් Chrome, Android, Google Cloud, Ads සහ YouTube ඇතුළු Google internal codebases වල vulnerabilities සොයාගෙන නිවැරදි කිරීම සඳහා භාවිත කරන බවද Google පවසයි. Google Cloud Vulnerability Research team එක සිදුකළ පරීක්ෂණයකදී පැය දෙකක් තුළ public APIs වල remote code execution vulnerabilities සහ production service එකක memory-corruption vulnerability එකක් හඳුනාගෙන තිබේ.
කෙසේ වෙතත්, cybersecurity technology එක අනිසි ලෙස භාවිත කිරීමේ අවදානම හේතුවෙන් Gemini 3.5 Flash Cyber සාමාන්ය developers සඳහා වහාම නිකුත් නොකෙරේ. එය CodeMender හරහා governments සහ trusted partners සඳහා limited-access pilot program එකක් ලෙස ලබාදීමට Google සැලසුම් කර තිබේ.
Gemini 3.6 Flash සහ Gemini 3.5 Flash-Lite models Google AI Studio, Gemini API, Android Studio සහ Gemini Enterprise Agent Platform හරහා developers සහ enterprise customers සඳහා ලබාගත හැකිය. Gemini 3.6 Flash model එක Gemini app සහ Google Antigravity තුළද ලබාදී තිබේ.
