Google представила Gemini 3.5 Flash Cyber для поиска уязвимостей в коде

Коротко

Gemini 3.5 Flash Cyber построена на базе Gemini 3.5 Flash и сначала будет доступна правительствам и доверенным партнерам через CodeMender.
Google описывает Gemini 3.5 Flash Cyber как экономичную и функциональную альтернативу более крупным и дорогим AI-системам, включая Mythos от Anthropic.
На тесте с V8 JavaScript Engine модель выявила 55 уникальных подтвержденных проблем против 47 у Gemini 3.5 Flash и 36 у Opus 4.6.
Google также обновила Gemini 3.6 Flash, заявив об улучшениях в кодировании и мультимодальной производительности, а Gemini 3.5 Flash-Lite назвала самой экономичной моделью серии 3.5.

Что произошло

Google запускает Gemini 3.6 Flash вместе с новой моделью для кибербезопасности, ориентированной на быстрый поиск и исправление уязвимостей. Модель Gemini 3.5 Flash Cyber интегрируется в CodeMender, security-focused coding agent Google.

Компания заявляет, что CodeMender может вызывать 3.5 Flash Cyber многократно, с высокой скоростью и низкой стоимостью. Это должно помогать AI-агентам сканировать больше путей в коде и находить уязвимости.

Детали модели

Gemini 3.5 Flash Cyber построена на базе Gemini 3.5 Flash. На первом этапе она будет доступна правительствам и доверенным партнерам через CodeMender.

Google называет модель экономичной и функциональной альтернативой более крупным и дорогим AI-системам, таким как Mythos от Anthropic.

Результаты в тестах

Google утверждает, что 3.5 Flash Cyber показала конкурентную производительность по сравнению со значительно более крупными моделями на бенчмарке CyberGym AI при вызове до пяти раз.

В V8 JavaScript Engine модель нашла 55 уникальных подтвержденных проблем. Для сравнения, Gemini 3.5 Flash выявила 47, а Opus 4.6 — 36. Google также заявляет, что 3.5 Flash Cyber обнаружила 10 проблем, которые не нашла ни одна другая модель.

Контекст конкуренции

Anthropic ранее выпустила Mythos 5 как мощную AI-модель для кибербезопасности в рамках инициативы Project Glasswing. В источнике говорится, что модель требует значительных вычислений и стоит вдвое дороже Claude Opus 4.8.

Microsoft использовала Mythos для проверок безопасности, а Z.ai из Китая утверждает, что ее модель может конкурировать с Mythos. На этом фоне Google продвигает собственный более дешевый подход к AI-поиску уязвимостей.