Google DeepMind sacó tres modelos nuevos el 21 de julio, y la noticia más grande fue al final del comunicado: ya arrancaron el pre-entrenamiento de Gemini 4. Pero lo que llega hoy y podés usar ya también vale la pena entender.
Gemini 3.6 Flash: el modelo de uso diario que ahora hace menos pasos para llegar al mismo lugar
El 3.6 Flash es la versión actualizada del modelo que Google llama "workhorse" — el que usa para la mayoría de los casos de uso cotidianos. Las mejoras principales son dos: hace mejor las tareas, y lo hace usando menos tokens (17% menos que el 3.5 Flash en promedio). Eso importa porque en APIs pagas por token — si el modelo llega al mismo resultado en menos pasos, pagás menos.
En términos concretos: mejoró en código (SWE-Bench Pro: 49% vs 37% del anterior), en control de computadora (OSWorld: 83% vs 78.4%), y en razonamiento sobre documentos largos. El computer use ahora viene integrado como herramienta nativa en la API — no necesitás configurar nada aparte para que el modelo controle una pantalla de forma autónoma.
Lo que más le cambia la vida al usuario común: el knowledge cutoff saltó de enero 2025 a marzo 2026. Son 14 meses más de información. En la práctica, el modelo ya "sabe" cosas que el 3.5 Flash no sabía — eventos, lanzamientos de software, noticias del primer trimestre del año.
El precio bajó: $7,50 por millón de tokens de salida (antes era $9 con el 3.5 Flash), con entrada en $1,50. Ya está disponible en la app de Gemini (para todos los planes), en la API para desarrolladores, y también en GitHub Copilot.
3.5 Flash-Lite: el más rápido de la familia, para cuando necesitás procesar mucho de una
El 3.5 Flash-Lite está pensado para tareas de alto volumen donde la velocidad importa más que la profundidad de razonamiento: clasificar documentos, buscar en grandes bases de datos, responder queries en paralelo. Corre a 350 tokens por segundo (rápido de verdad) y cuesta $0,30/1M input y $2,50/1M output — mucho más barato que el 3.6 Flash.
Aunque es el modelo "liviano", Google dice que supera al anterior Flash en varias métricas agénticas, y que incluso le gana al modelo de generación anterior completo (Gemini 3 Flash) en programación y ejecución de tareas reales. Está llegando también a Google Search como parte del backend para ciertos queries.
3.5 Flash Cyber: para gobiernos y socios, no para el público general
El tercer modelo de la familia es especializado en ciberseguridad: encuentra vulnerabilidades en código, las analiza y propone parches. Lo llaman "Flash Cyber" y funciona dentro de un sistema agéntico llamado CodeMender. No está disponible para el público — por diseño, Google lo limita a gobiernos y socios de confianza en un programa piloto. La idea es darle a los defensores una ventaja sobre los atacantes antes de abrirlo a todos.
Y el dato gordo: ya empezaron a entrenar Gemini 4
Al final del post oficial de Google DeepMind, casi como al pasar, dicen que "ya arrancamos nuestro run de pre-entrenamiento más ambicioso hasta ahora, para Gemini 4". No hay fecha ni detalles técnicos — es solo la confirmación de que existe y está en marcha. Considerando que entre Gemini 3.5 Flash y el Pro tardaron meses, Gemini 4 probablemente sea una historia para 2027.
Por ahora, si usás Gemini (en la app o via API), el 3.6 Flash ya es tu modelo por defecto en la mayoría de los casos. La actualización fue automática.