Google rozszerza rodzinę Gemini o model wyspecjalizowany w analizie bezpieczeństwa kodu. Gemini 3.5 Flash Cyber powstał na bazie Gemini 3.5 Flash, ale został dostosowany do wykrywania podatności oraz wspomagania ich usuwania.
Nowy model AI do cyberbezpieczeństwa
Podobnie jak to było w przypadku OpenAI GPT-5.6, również Gemini 3.5 Flash Cyber będzie początkowo udostępniany administracji publicznej oraz zaufanym partnerom. Analogiczne obostrzenia, mówiąc nawiasem, ostatecznie dotknęły również Mythosa 5 – początkowo zablokowanego przez USA, o czym pisaliśmy w felietonie, a co stało się przyczyną niemałego zamieszania w branży.
Tutaj dostęp do nowego modelu użytkownicy zyskają za pośrednictwem CodeMender – narzędzia firmy Google przeznaczonego do automatycznej analizy i poprawiania kodu źródłowego, dostępnego od października 2025 roku. Zgodnie z informacjami firmy agent może wielokrotnie wywoływać Gemini 3.5 Flash Cyber w krótkim czasie i przy relatywnie niskim koszcie obliczeniowym. Dzięki temu możliwe jest sprawdzenie większej liczby ścieżek wykonania programu i odnalezienie większej liczby potencjalnych luk.
Tańsza alternatywa dla dużych modeli
Google pozycjonuje Gemini 3.5 Flash Cyber jako „opłacalną i wysoce skuteczną alternatywę” dla dużych modeli bezpieczeństwa wymagających znacznie większych zasobów obliczeniowych. Choć sama firma nie wymienia w komunikacie nazwy Anthropic, kontekst rynkowy nie pozostawia wątpliwości: chodzi przede wszystkim o model Mythos, który od kwietnia 2026 roku Microsoft wykorzystuje w swoim programie bezpieczeństwa w ramach inicjatywy Project Glasswing.
Skala różnicy kosztowej jest jednak znacząca: Mythos 5 kosztuje 10 dolarów za milion tokenów wejściowych i aż 50 dolarów za milion tokenów wyjściowych, czyli dwukrotnie więcej niż Claude Opus 4.8 – flagowy model firmy Anthropic. To właśnie ten wysoki koszt obliczeniowy Google wskazuje jako główny problem, który ma rozwiązywać Gemini 3.5 Flash Cyber.
Wyścig o modele do wykrywania podatności trwa
Rywalizacja o narzędzia AI do cyberbezpieczeństwa nie ogranicza się do Google i Anthropic. Do wyścigu włączają się też firmy z Chin – Z.ai twierdzi, że jej model GLM dorównuje Mythosowi w zadaniach związanych z wykrywaniem i analizą podatności w kodzie – choć podobnie jak w przypadku benchmarków przedstawianych przez Google, są to na razie deklaracje samej firmy. Rosnąca liczba konkurencyjnych rozwiązań pokazuje jednak, że automatyczne wykrywanie luk bezpieczeństwa za pomocą AI staje się jednym z kluczowych pól rywalizacji między największymi laboratoriami AI na świecie.
Nie zmienia to jednak faktu, że Google twierdzi, iż Gemini 3.5 Flash Cyber osiągnął konkurencyjne wyniki względem znacznie większych modeli w benchmarku CyberGym AI, zwłaszcza gdy model był wywoływany wielokrotnie – nawet pięć razy dla tego samego zadania.
Firma podała również rezultaty testów przeprowadzonych na silniku JavaScript V8. Według Google nowy model wykrył 55 potwierdzonych problemów, podczas gdy standardowy Gemini 3.5 Flash znalazł ich 47, a Claude Opus 4.6 – 36. Co więcej, 10 wykrytych podatności miało nie zostać odnalezionych przez żaden z pozostałych modeli wykorzystanych w porównaniu. Google zaznacza, że kolejne wywołania modelu pozwalały odkrywać nowe ścieżki wykonywania kodu i kolejne potencjalne luki.
Nie tylko Cyber. Google odświeża rodzinę Gemini Flash
Na koniec warto dodać, że równolegle firma zapowiedziała także dwa inne modele w nowszych wersjach. Przede wszystkim to Gemini 3.6 Flash, który ma oferować lepsze możliwości programowania oraz przetwarzania danych multimodalnych względem poprzedniej edycji.
Do oferty giganta dołącza również Gemini 3.5 Flash-Lite. Google określa go jako najbardziej ekonomiczny model z rodziny Gemini 3.5, przeznaczony do zastosowań wymagających możliwie niskich kosztów działania przy zachowaniu wysokiej wydajności.
0 komentarzy