সর্বশেষ জেমিনি মডেল ব্যবহার করে

এই পৃষ্ঠা ৩.৫ ফ্ল্যাশ

জেমিনি ৩.৬ ফ্ল্যাশ ( gemini-3.6-flash ) এবং জেমিনি ৩.৫ ফ্ল্যাশ-লাইট ( gemini-3.5-flash-lite ) এখন সর্বসাধারণের জন্য উপলব্ধ (GA) এবং উৎপাদনমূলক ব্যবহারের জন্য প্রস্তুত।

• জেমিনি ৩.৬ ফ্ল্যাশ : ৩.৫ ফ্ল্যাশের তুলনায় কম দামে, টোকেন ব্যবহার কমিয়ে জটিল এজেন্টিক ও মাল্টিমোডাল টাস্কে আরও শক্তিশালী পারফরম্যান্স প্রদান করে।
• জেমিনি ৩.৫ ফ্ল্যাশ-লাইট : ৩.৫ সিরিজের দ্রুততম ও স্বল্পমূল্যের মডেল। উচ্চ-ক্ষমতাসম্পন্ন কার্য সম্পাদনের ক্ষেত্রে এটি পূর্ববর্তী ফ্ল্যাশ-লাইট প্রজন্মগুলোকে ছাড়িয়ে যায়।

এই নির্দেশিকায় প্রতিটি মডেলে নতুন কী আছে, কোন API পরিবর্তনগুলো আপনার কোডকে প্রভাবিত করে এবং কীভাবে মাইগ্রেট করতে হয়, তা ব্যাখ্যা করা হয়েছে।

নতুন মডেল

উভয় মডেলই ১এম টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো, ৬৪কে সর্বোচ্চ আউটপুট টোকেন, থিঙ্কিং এবং কম্পিউটার ইউজ সহ বিল্ট-ইন টুলসের সম্পূর্ণ স্যুট সমর্থন করে।

সম্পূর্ণ স্পেসিফিকেশনের জন্য মডেল পেজগুলো দেখুন:

• জেমিনি ৩.৬ ফ্ল্যাশ মডেল পৃষ্ঠা
• জেমিনি ৩.৫ ফ্ল্যাশ-লাইট মডেল পৃষ্ঠা

বিস্তারিত মূল্য জানতে মূল্য তালিকা পৃষ্ঠাটি দেখুন।

কুইকস্টার্ট

from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.6-flash",
    contents="Write a three.js script that renders an interactive 3D robot.",
)

print(response.text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-3.6-flash",
    contents: "Write a three.js script that renders an interactive 3D robot.",
  });
  console.log(response.text);
}

main();

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-3.6-flash:generateContent" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "contents": [{
      "parts": [{"text": "Write a three.js script that renders an interactive 3D robot."}]
    }]
  }'

জেমিনি ৩.৬ ফ্ল্যাশ-এ নতুন কী আছে

• টোকেন এবং পালা হ্রাস: জেমিনি ৩.৫-এর তুলনায় কম যুক্তিমূলক ধাপ, কথোপকথনের পালা এবং টুল কলের মাধ্যমে বহু-ধাপের ওয়ার্কফ্লো সম্পন্ন করে। এটি এক্সিকিউশন লুপ স্পাইরালিংও হ্রাস করে।
• উন্নত কোড জেনারেশন: কম অপ্রয়োজনীয় সম্পাদনা এবং কম ডিবাগিং লুপের মাধ্যমে উচ্চ মানের প্রোডাকশন-রেডি কোড তৈরি করে।
• নির্দেশনা ভালোভাবে অনুসরণ করা যায় : ডায়াগনস্টিক কাজের সময় অনাকাঙ্ক্ষিত ফাইল পরিবর্তন হ্রাস করে।
• শক্তিশালী মাল্টিমোডাল ও স্পেশিয়াল রিজনিং: চার্ট ইন্টারপ্রিটেশন, ভিজ্যুয়াল ব্লুপ্রিন্ট কনভার্সন এবং মাল্টি-এলিমেন্ট ওয়েব লেআউট জেনারেশনে উন্নত পারফরম্যান্স।
• প্রোগ্রামভিত্তিক প্রাথমিক পরিদর্শন: জেমিনি ৩.৫ ফ্ল্যাশের তুলনায় এটি পরিবর্তন করার আগে প্রায়শই ডায়াগনস্টিক কোড স্ক্রিপ্ট চালাতে পছন্দ করে। এটি জটিল কাজগুলিতে নির্ভুলতা বাড়ায়, কিন্তু সাধারণ ফ্রন্টএন্ডের কাজে অতিরিক্ত অনুসন্ধানী ধাপ যোগ করতে পারে।
• কম্পিউটার ব্যবহার সমর্থন: এজেন্টিক UI অটোমেশনের জন্য নেটিভ টুল হিসেবে সমর্থিত।
• UI স্টাইলিং পছন্দ : কার্যকরী কোড তৈরিতে এটি বেশি কার্যকর, যদিও মানব মূল্যায়নকারীরা ভিজ্যুয়াল লেআউট এবং স্টাইলিংয়ের জন্য আগের মডেলগুলো বেশি পছন্দ করতেন। সুস্পষ্ট ডিজাইন নির্দেশিকা প্রদানের মাধ্যমে আপনি এর সমাধান করতে পারেন।
• স্বাভাবিক চিন্তন প্রচেষ্টা (মাঝারি): জেমিনি ৩.৫ ফ্ল্যাশ-এর ​​মতোই medium স্বাভাবিক চিন্তন স্তর ব্যবহার করে।
• হ্রাসকৃত মূল্য : আউটপুট টোকেনের খরচ কমেছে (৩.৫ ফ্ল্যাশের জন্য প্রতি মিলিয়নে ৯.০০ ডলারের পরিবর্তে ৭.৫০ ডলার)। ইনপুট টোকেনের মূল্য প্রতি মিলিয়নে ১.৫০ ডলারই থাকছে।

জেমিনি ৩.৫ ফ্ল্যাশ-লাইটে নতুন কী আছে

• টাস্ক সম্পাদনের বিলম্ব হ্রাস: বিপুল পরিমাণ ডেটা পার্সিং এবং ডকুমেন্ট নিষ্কাশনের জন্য ৩.৫ সিরিজের মধ্যে সর্বোচ্চ থ্রুপুট।
• উন্নত যুক্তি ও মাল্টিমোডাল পারফরম্যান্স: জেমিনি ২.৫ ফ্ল্যাশ থেকে শক্তিশালী মাইগ্রেশন প্রক্রিয়া, যার ফলে HLE-এর মতো রিজনিং টাস্ক (১৮.০% বনাম ১১.০%) এবং CharXIV-এর মতো মাল্টিমোডাল বেঞ্চমার্কে (৭৪.৫% বনাম ৬৩.৭%) উচ্চতর স্কোর অর্জিত হয়েছে।
• সাবএজেন্ট অর্কেস্ট্রেশন এবং টুলের নির্ভরযোগ্যতা: কোড এক্সিকিউশন, সার্চ এবং এমসিপি ওয়ার্কফ্লোর জন্য টুলের কার্যকারিতার নির্ভরযোগ্যতা উন্নত করে। স্বায়ত্তশাসিত পরিকল্পনা এবং জটিল সাবএজেন্ট টাস্কের জন্য চিন্তার স্তর বৃদ্ধি করে।
• ডকুমেন্ট বোঝার ক্ষমতা বৃদ্ধি: ডকুমেন্ট পার্সিং এবং স্ট্রাকচার্ড ডেটা এক্সট্র্যাকশনে নির্ভুলতা বাড়ায়। ডকুমেন্টের জটিলতার উপর নির্ভর করে ন্যূনতম এবং উচ্চ উভয় চিন্তন স্তর নিয়ে পরীক্ষা করুন।
• ইন্টারেক্টিভ ওয়েব কোডিং এবং টেবুলার ডেটা প্রসেসিং: লাইটওয়েট কোড এক্সিকিউশনের মাধ্যমে পরিকল্পনা করে ফ্রন্টএন্ড জাভাস্ক্রিপ্ট এবং টেবুলার ডেটা প্রসেসিংয়ে শক্তিশালী পারদর্শিতা দেখায়।
• চ্যাটবট এবং পার্সোনার স্থায়িত্ব: জেমিনি ৩.১ ফ্ল্যাশ-লাইটের তুলনায় একাধিক ধাপে নির্দেশনা অনুসরণ এবং পার্সোনার সামঞ্জস্যতা আরও শক্তিশালী।
• কম্পিউটার ব্যবহার সমর্থন: এজেন্টিক UI অটোমেশনের জন্য নেটিভ টুল হিসেবে সমর্থিত।

সঠিক ফ্ল্যাশ বা ফ্ল্যাশ-লাইট মডেল নির্বাচন করা

আপনার ওয়ার্কলোডের জন্য সঠিক মডেল ও মাইগ্রেশন পথ নির্বাচন করতে এই সারণিটি ব্যবহার করুন।

উভয় মডেলেই অপ্রচলিত স্যাম্পলিং প্যারামিটার ( temperature , top_p , top_k ) এবং আগে থেকে পূরণ করা মডেল টার্ন অপসারণ করতে হবে। বিস্তারিত জানতে API পরিবর্তনসমূহ দেখুন।

আপডেট করা অ্যান্টিগ্র্যাভিটি এজেন্ট

উন্নত পারফরম্যান্সের কারণে, জেমিনি ৩.৬ ফ্ল্যাশ এখন জেমিনি ম্যানেজড এজেন্টস-এর অ্যান্টিগ্র্যাভিটি এজেন্টকে চালিত করার জন্য নতুন ডিফল্ট মডেল। এপিআই-তে একটি নতুন ফিল্ড সেট করার মাধ্যমে এটি পরিবর্তন করা যেতে পারে।

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-05-2026",
    input="Read Hacker News, summarize the top 10 stories, and save the results as a PDF.",
    environment="remote",
)

print(interaction.output_text)

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
    agent: "antigravity-preview-05-2026",
    input: "Read Hacker News, summarize the top 10 stories, and save the results as a PDF.",
    environment: "remote",
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-d '{
    "agent": "antigravity-preview-05-2026",
    "input": "Read Hacker News, summarize the top 10 stories, and save the results as a PDF.",
    "environment": "remote"
}'

এপিআই পরিবর্তন এবং প্যারামিটার আপডেট

Gemini 3.6 Flash এবং Gemini 3.5 Flash-Lite থেকে শুরু করে, নিম্নলিখিত API পরিবর্তনগুলি এই মডেলগুলি এবং Gemini-এর ভবিষ্যতের সমস্ত মডেল রিলিজের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য হবে।

• স্যাম্পলিং প্যারামিটার বাতিলকরণ : temperature , top_p , এবং top_k বাতিল করা হয়েছে। API ভবিষ্যতের মডেল জেনারেশনগুলিতে এই প্যারামিটারগুলিকে উপেক্ষা করবে এবং একটি ত্রুটি ফেরত দেবে।
• আগে থেকে পূরণ করা মডেল টার্ন যাচাইকরণ : মডেল টার্ন আগে থেকে পূরণ করা এখন আর সমর্থিত নয়। যদি অনুরোধের শেষ অ-খালি টার্নটি একটি model টার্ন হয়, তাহলে API একটি 400 ত্রুটি ফেরত দেয়।

নিচে প্রতিটি API পরিবর্তনের বিস্তারিত ব্যাখ্যা এবং কোডের নমুনা দেওয়া হলো।

১. স্যাম্পলিং প্যারামিটারের অবলুপ্তি ( temperature , top_p , top_k )

temperature , top_p , এবং top_k অপ্রচলিত এবং উপেক্ষা করা হয়। ভবিষ্যতের মডেল প্রজন্মগুলিতে, এই প্যারামিটারগুলি সরবরাহ করলে একটি HTTP 400 ত্রুটি ফেরত আসবে। সমস্ত অনুরোধ থেকে এই প্যারামিটারগুলি সরিয়ে ফেলুন।

# ⚠️ Remove these parameters (deprecated)
generation_config = {
     "temperature": 0.7,
     "top_p": 0.9,
     "top_k": 40,
}

To improve determinism, define a system instruction with explicit rules for your specific use case.

২. পূর্ব-পূরণকৃত মডেলের পালা যাচাইকরণ

যেসব এপিআই অনুরোধ একটি অ-খালি মডেল রোল টার্ন দিয়ে শেষ হয়, সেগুলো অনুমোদিত নয় এবং একটি HTTP 400 ত্রুটি ফেরত দেয়।

⚠️ এড়িয়ে চলুন

লিগ্যাসি generateContent বা র REST পেলোডগুলিতে, মডেল রোল টার্ন দিয়ে শেষ করা এখন নিষিদ্ধ:

/* ❌ DO NOT: End payload contents with a 'model' role turn */
{
  "contents": [
    {"role": "user", "parts": [{"text": "Translate 'Hello world' to Spanish."}]},
    {"role": "model", "parts": [{"text": "Translation:"}]}  /* ❌ Returns error */
  ]
}

✅ প্রস্তাবিত অভিবাসন

যদি আপনার অ্যাপ্লিকেশনটি পূর্বে প্রিয়েম্বল দমন করতে বা JSON ফরম্যাটিং বাধ্যতামূলক করতে কোনো মডেল টার্ন আগে থেকে পূরণ করে থাকে, তাহলে তার পরিবর্তে system_instruction বা Structured outputs ব্যবহার করুন।

# ✅ RECOMMENDED: Use system_instruction to specify output format
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.6-flash",
    contents="Translate 'Hello world' to Spanish.",
    config={"system_instruction": "Output only the translation without introductory text."},
)

অভিবাসন চেকলিস্ট

gemini-3.6-flash-এ স্থানান্তরিত করুন

• মডেল আইডি আপডেট করুন: আপনার টার্গেট মডেল স্ট্রিংটি gemini-3.6-flash এ পরিবর্তন করুন।
• অপ্রচলিত স্যাম্পলিং প্যারামিটারগুলি সরান:
  • জেনারেশন কনফিগ থেকে temperature , top_p , এবং top_k বাদ দিন।
  • thinking_budget thinking_level স্ট্রিং এনাম দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন, যার মান "medium" বা "high" সেট করা থাকবে।
  • candidate_count অপসারণ করুন (Gemini 3.x-এ অসমর্থিত)।
• পালা যাচাইকরণ নিয়ম প্রয়োগ করুন:
  • আগে থেকে পূরণ করা মডেলের মোড়গুলো সরিয়ে ফেলুন।
  • নিশ্চিত করুন যে ব্যবহারকারীর চূড়ান্ত বক্তব্যে কোনো খালি লেখা নেই।
• অডিট ফাংশন কল করা:
  • নিশ্চিত করুন যেন সকল FunctionResponse অবজেক্টে call_id এবং name অন্তর্ভুক্ত থাকে।
  • রেসপন্স পেলোডের ভিতরে মাল্টিমোডাল অ্যাসেটগুলো রাখুন।
  • ইনলাইন নির্দেশাবলী ফরম্যাট করতে \\n\\n ব্যবহার করুন।
  • যদি আপনি প্রি-টুল টেক্সটের সাথে সম্পর্কিত Malformed_Function_Call ত্রুটি দেখতে পান, তাহলে প্রি-টুল টেক্সটের প্রয়োজনীয়তার জন্য সমাধান (Workarounds for pre-tool text requirements) দেখুন।
• জেমিনি ৩.x-এর বেসলাইন আবশ্যকতা: SDK আপডেট এবং থট সিগনেচার সংরক্ষণের জন্য, জেমিনি ৩.৫ মাইগ্রেশন চেকলিস্ট দেখুন।

gemini-3.5-flash-lite-এ স্থানান্তরিত করুন

• মডেল আইডি আপডেট করুন: আপনার টার্গেট মডেল স্ট্রিংটি gemini-3.5-flash-lite এ পরিবর্তন করুন।
• চিন্তার প্রচেষ্টার স্তর নির্ধারণ করুন:
  • অধিক পরিমাণে ডেটা নিষ্কাশন, রাউটিং বা শ্রেণীকরণের জন্য: সর্বোচ্চ থ্রুপুট পেতে thinking_level "minimal" (ডিফল্ট) এ রাখুন।
  • টুল কল, কোড এক্সিকিউশন বা বহু-ধাপীয় যুক্তিসম্পন্ন স্বায়ত্তশাসিত সাবএজেন্টদের ক্ষেত্রে, টুলের অকাল সমাপ্তি রোধ করতে thinking_level "medium" বা "high" এ সেট করুন।
• অপ্রচলিত প্যারামিটারগুলো সরান এবং ফাংশন কলিং যাচাই করুন: ৩.৬ ফ্ল্যাশ-এর ​​নিয়মগুলোই প্রয়োগ করুন।
• জেমিনি ৩.x-এর বেসলাইন আবশ্যকতা: জেমিনি ৩.৫ মাইগ্রেশন চেকলিস্ট দেখুন।

পরবর্তী পদক্ষেপ

• মডেল ওভারভিউ- তে API স্পেসিফিকেশনগুলো পর্যালোচনা করুন।
• ইন্টারঅ্যাকশন এপিআই গাইডে মাল্টি-এজেন্ট অর্কেস্ট্রেশন সম্পর্কে জানুন।
• Google AI Studio- তে প্রম্পটগুলো পরীক্ষা ও পরিমার্জন করুন।