מה חדש ב-Gemini 3.6 Flash וב-3.5 Flash-Lite

המודל הכי עדכני מודלים אחרים

‫Gemini 3.6 Flash (gemini-3.6-flash) ו-Gemini 3.5 Flash-Lite (gemini-3.5-flash-lite) הם מהדור הקודם בסדרת Gemini 3 והם עדיין זמינים לשימוש בסביבת ייצור. למידע על מודל Flash החדש ביותר שלנו, אפשר לעיין במאמר בנושא Gemini 3.8 Flash.

• ‫Gemini 3.6 Flash: ביצועים טובים יותר במשימות מורכבות של סוכנים ושל מודלים מולטימודאליים, תוך צמצום השימוש בטוקנים, במחיר נמוך יותר מ-3.5 Flash.
• ‫Gemini 3.5 Flash-Lite: המודל הכי מהיר והכי זול בסדרת 3.5. הביצועים שלו טובים יותר מהדורות הקודמים של Flash-Lite בביצוע עם תפוקה גבוהה.

במדריך הזה מוסבר מה נוסף בכל מודל, אילו שינויים ב-API משפיעים על הקוד ואיך לבצע את ההעברה.

מודלים חדשים

שני המודלים תומכים בחלון הקשר של מיליון טוקנים, ב-64,000 טוקנים מקסימליים של פלט, בחשיבה ובחבילה המלאה של כלים מובנים, כולל שימוש במחשב.

מפרטים מלאים זמינים בדפי הדגמים:

• דף המודל Gemini 3.6 Flash
• דף המודל Gemini 3.5 Flash-Lite

למידע מפורט על תמחור, אפשר לעיין בדף התמחור.

מדריך למתחילים

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    input="Write a three.js script that renders an interactive 3D robot."
)

print(interaction.output_text)

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

const ai = new GoogleGenAI({});

async function main() {
  const interaction = await ai.interactions.create({
    model: "gemini-3.6-flash",
    input: "Write a three.js script that renders an interactive 3D robot.",
  });
  console.log(interaction.outputText);
}

main();

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions"       -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY"       -H 'Content-Type: application/json'       -X POST       -d '{
    "model": "gemini-3.6-flash",
    "input": "Write a three.js script that renders an interactive 3D robot."
  }'

מה חדש ב-Gemini 3.6 Flash

• צמצום של טוקנים ושלבים בשיחה: השלמת תהליכי עבודה מורכבים עם פחות שלבי חשיבה רציונלית, שלבים בשיחה וקריאות לכלים בהשוואה ל-Gemini 3.5. היא גם מפחיתה את התרחבות לולאת ההפעלה.
• יצירת קוד משופרת: יצירת קוד באיכות גבוהה יותר שמוכן לייצור, עם פחות עריכות לא רצויות ופחות לולאות ניפוי באגים.
• הבנה טובה יותר של ההוראות: הפחתה של שינויים לא רצויים בקבצים במהלך משימות אבחון.
• הסקה מרחבית ורב-אופנית משופרת: ביצועים משופרים בניתוח תרשימים, בהמרת תוכניות חזותיות וביצירת פריסות אינטרנט עם כמה רכיבים.
• בדיקה תוכניתית מראש: מעדיף להריץ סקריפטים של קוד אבחון לפני ביצוע שינויים בתדירות גבוהה יותר מ-Gemini 3.5 Flash. השיפור הזה מגדיל את רמת הדיוק במשימות מורכבות, אבל יכול להוסיף שלבי חקירה נוספים בעבודות שגרתיות בקצה הקדמי.
• תמיכה בשימוש במחשב: נתמכת ככלי מובנה לאוטומציה של ממשק משתמש מבוסס-סוכן.
• העדפות לגבי סגנון ממשק המשתמש: המודל טוב יותר ביצירת קוד פונקציונלי, אבל בפריסה חזותית ובסגנון, בודקים אנושיים העדיפו מודלים קודמים. כדי לצמצם את הסיכון הזה, כדאי לספק הנחיות עיצוב ברורות.
• מאמץ חשיבה שמוגדר כברירת מחדל (בינוני): משתמש באותה רמת חשיבה שמוגדרת כברירת מחדל medium כמו Gemini 3.5 Flash.
• תמחור מוזל: עלויות נמוכות יותר של טוקנים של פלט (7.50$ למיליון לעומת 9.00 $למיליון עבור 3.5 Flash). המחיר של טוקנים של קלט נשאר 1.50 $למיליון.

מה חדש ב-Gemini 3.5 Flash-Lite

• זמן האחזור של ביצוע המשימות קצר יותר: התפוקה הכי גבוהה במשפחת 3.5 לניתוח נתונים בכמויות גדולות ולחילוץ מסמכים.
• ביצועים משופרים של חשיבה רציונלית ומולטי-מודאליות: נתיב העברה חזק מ-Gemini 2.5 Flash, עם ציונים גבוהים יותר במשימות של חשיבה רציונלית כמו HLE‏ (18.0% לעומת 11.0%) ובמדדי ביצועים מולטי-מודאליים כמו CharXIV‏ (74.5% לעומת 63.7%).
• ארגון של סוכנים משניים ומהימנות של כלים: שיפור המהימנות של ביצוע כלים לביצוע קוד, לחיפוש ולתהליכי עבודה של MCP. להגדיל את רמת החשיבה לתכנון אוטונומי ולמשימות מורכבות של סוכני משנה.
• הבנה משופרת של מסמכים: שיפור הדיוק בניתוח מסמכים ובחילוץ נתונים מובְנים. אפשר לערוך ניסויים ברמות חשיבה מינימליות וגבוהות, בהתאם למורכבות המסמך.
• קידוד אינטראקטיבי באינטרנט ועיבוד נתונים טבלאיים: הביצועים של Gemini טובים מאוד ב-JavaScript של צד הלקוח ובעיבוד נתונים טבלאיים, כי הוא מתכנן באמצעות הפעלת קוד קל משקל.
• צ'אטבוט ופרסונה עקביים: יכולת טובה יותר לפעול לפי הוראות רב-שלביות ועקביות בפרסונה בהשוואה ל-Gemini 3.1 Flash-Lite.
• תמיכה בשימוש במחשב: נתמכת ככלי מובנה לאוטומציה של ממשק משתמש מבוסס-סוכן.

בחירת המודל המתאים של Flash או Flash-Lite

בעזרת הטבלה הזו תוכלו לבחור את המודל ואת נתיב ההעברה שמתאימים לעומסי העבודה שלכם.

בשני המודלים צריך להסיר פרמטרים של דגימה שהוצאו משימוש (temperature,‏ top_p, ‏ top_k) ותשובות מודל מאוכלסות מראש. פרטים נוספים זמינים במאמר בנושא שינויים ב-API.

תמיכה בסוכן Antigravity

הוספנו ל-Gemini 3.6 Flash תמיכה בסוכן Antigravity ב-Gemini Managed Agents.

דוגמאות קוד עדכניות והגדרת ברירת המחדל העדכנית של הסוכן זמינות במדריך לסוכן Antigravity ובמדריך ל-Gemini 3.8 Flash.

שינויים ב-API ועדכונים בפרמטרים

החל מ-Gemini 3.6 Flash ומ-Gemini 3.5 Flash-Lite, השינויים הבאים ב-API חלים על המודלים האלה ועל כל הגרסאות העתידיות של מודלי Gemini.

• הוצאה משימוש של פרמטר הדגימה: הפרמטרים temperature,‏ top_p ו-top_k הוצאו משימוש. ממשק ה-API מתעלם מהפרמטרים האלה ומחזיר שגיאה בדורות עתידיים של המודל.
• אימות תשובות מודל מאוכלסות מראש: אין יותר תמיכה באכלוס מראש של תשובות מודל. אם התור האחרון בבקשה שלא ריק הוא תור של model, ה-API מחזיר שגיאה 400.

בקטעים הבאים מופיעים הסברים מפורטים ודוגמאות קוד לכל שינוי ב-API.

1. הוצאה משימוש של פרמטרים של דגימה (temperature, top_p, top_k)

הפרמטרים temperature,‏ top_p ו-top_k הוצאו משימוש ומתעלמים מהם. בדורות הבאים של המודלים, אם תספקו את הפרמטרים האלה, תוחזר שגיאת HTTP 400. הסרת הפרמטרים האלה מכל הבקשות

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

כדי לשפר את הדטרמיניזם, צריך להגדיר הוראה למערכת עם כללים מפורשים לתרחיש השימוש הספציפי.

2. אימות של תשובת מודל מאוכלסת מראש

בקשות ל-API שמסתיימות בתפקיד מודל לא ריק אסורות ומחזירות שגיאת HTTP 400.

⚠️ הימנעות

במטען ייעודי (payload) של generateContent מדור קודם או במטען ייעודי (payload) של REST גולמי, אסור עכשיו לסיים עם תור של תפקיד המודל:

/* ❌ 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 */
  ]
}

‫✅ מיגרציה מומלצת (Interactions API)

ב-Interactions API, תורות של מודלים לא מאוכלסות מראש באופן ידני. אם האפליקציה שלכם מילאה מראש תור של מודל כדי להשמיט הקדמות או לכפות עיצוב JSON, השתמשו במקום זאת ב-system_instruction או בStructured outputs.

# ✅ RECOMMENDED: Use system_instruction in the Interactions API to specify output format
interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-3.6-flash",
    input="Translate 'Hello world' to Spanish.",
    system_instruction="Output only the translation without introductory text.",
)

רשימת משימות להעברה

מעבר ל-gemini-3.6-flash

• עדכון מזהה המודל: משנים את מחרוזת מודל היעד ל-gemini-3.6-flash.
• החלת עדכוני פרמטרים: צריך להסיר פרמטרים של דגימה שהוצאו משימוש (‎temperature, top_p, top_k), ‏ candidate_count (לא נתמך ב-Gemini 3 ואילך) ופניות למודל עם מילוי מראש, כפי שמפורט במאמר שינויים ב-API ועדכוני פרמטרים.
• הגדרת רמת החשיבה: מחליפים את thinking_budget ב-thinking_level ("medium" או "high").
• ביקורת על הפעלת פונקציות:
  • הנחת נכסים מולטימודאליים בתוך מטען הנתונים של התגובה.
  • כדי לעצב הוראות מוטבעות, משתמשים בתג \n\n.
  • אם מופיעות שגיאות Malformed_Function_Call שקשורות לטקסט שמופיע לפני הכלי, אפשר לעיין במאמר פתרונות עקיפים לדרישות לגבי טקסט שמופיע לפני הכלי.
• דרישות בסיסיות ל-Gemini 3.x: למידע על עדכוני SDK ושימור חתימות מחשבה, אפשר לעיין במאמר בנושא חתימות מחשבה.

מעבר ל-gemini-3.5-flash-lite

• עדכון מזהה המודל: משנים את מחרוזת מודל היעד ל-gemini-3.5-flash-lite.
• הגדרת רמת מאמץ החשיבה:
  • לשליפה, להעברה או לסיווג של נפחים גדולים: משאירים את thinking_level על "minimal" (ברירת מחדל) כדי למקסם את קצב העברת הנתונים.
  • עבור סוכני משנה אוטונומיים עם קריאות לכלים, הפעלת קוד או נימוקים מרובי-שלבים: מגדירים את thinking_level ל-"medium" או ל-"high" כדי למנוע סיום מוקדם של הכלי.
• הסרת פרמטרים שהוצאו משימוש ואימות של הפעלת פונקציות: צריך להחיל את אותם כללים כמו בגרסה 3.6 של Flash.
• דרישות בסיסיות ל-Gemini 3.x: אפשר לעיין בחתימות מחשבה.

מודלים אחרים

• ‫Gemini 3.8 Flash (הגרסה העדכנית)
• הצגת כל המודלים

המאמרים הבאים

• אפשר לעיין במפרט ה-API בסקירה הכללית של המודלים.
• מידע נוסף על תזמור של כמה סוכנים זמין במדריך לשימוש ב-Interactions API.
• בודקים ומעדנים את הפרומפטים ב-Google AI Studio.