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. הוא עולה על הדורות הקודמים של Flash-Lite בביצועים 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.

המפרטים המלאים מופיעים בדפי הדגמים:

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

לפירוט המחירים, ראו את דף 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.
• מילוי הוראות משופר: מפחית שינויים לא רצויים בקבצים במהלך משימות אבחון.
• יכולות חשיבה מרחבית ומולטי-מודאלית מתקדמות: ביצועים משופרים בפירוש תרשימים, בהמרת שרטוטים חזותיים וביצירת פריסות של אתרים עם כמה רכיבים.
• בדיקה פרוגרמטית מראש: מעדיף להריץ סקריפטים של קוד אבחון לפני ביצוע שינויים בתדירות גבוהה יותר מאשר Gemini 3.5 Flash. זה משפר את הדיוק במשימות מורכבות, אבל יכול להוסיף שלבי בדיקה נוספים בעבודה שגרתית של פיתוח ממשק משתמש.
• תמיכה בשימוש במחשב: נתמך ככלי מובנה לאוטומציה של ממשק משתמש מבוסס-סוכן.
• העדפה לסגנון ממשק המשתמש: המודל יוצר קוד פונקציונלי טוב יותר, אבל מעריכים אנושיים העדיפו מודלים קודמים מבחינת הפריסה החזותית והסגנון. כדי לצמצם את הסיכון הזה, כדאי לספק הנחיות עיצוב ברורות.
• מאמץ חשיבה שמוגדר כברירת מחדל (בינוני): משתמש באותה רמת חשיבה שמוגדרת כברירת מחדל ב-medium כמו ב-Gemini 3.5 Flash.
• מחיר נמוך יותר: עלויות נמוכות יותר לטוקנים של פלט (7.50$ למיליון טוקנים לעומת 9.00 $למיליון טוקנים ב-‎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.
• יכולות משופרות של חשיבה רציונלית וביצועים מולטי-מודאליים: מסלול מעבר נוח מ-Gemini 2.5 Flash, עם ציונים גבוהים יותר במשימות של חשיבה רציונלית כמו HLE‏ (18.0% לעומת 11.0%) ובבדיקות השוואתיות מולטי-מודאליות 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. כדי לתכנן באופן אוטונומי ולבצע משימות מורכבות של סוכני משנה, מגדילים את רמת החשיבה.
• הבנה משופרת של מסמכים: שיפור הדיוק בניתוח מסמכים ובחילוץ נתונים מובְנים. אפשר לערוך ניסויים ברמות חשיבה מינימליות וגבוהות, בהתאם למורכבות המסמך.
• תכנות אינטראקטיבי לאינטרנט ועיבוד נתונים בטבלה: ביצועים חזקים ב-JavaScript של ממשק המשתמש ועיבוד נתונים בטבלה, באמצעות תכנון שמבוסס על הרצת 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: נתמך ככלי מובנה לאוטומציה של ממשק משתמש מבוסס-סוכן.

איך בוחרים את המודל המתאים – 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 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 ו-Gemini 3.5 Flash-Lite, השינויים הבאים ב-API חלים על המודלים האלה ועל כל הגרסאות העתידיות של מודל Gemini.

• הוצאה משימוש של פרמטר הדגימה: הפרמטרים temperature,‏ top_p ו-top_k הוצאו משימוש. ה-API מתעלם מהפרמטרים האלה ומחזיר שגיאה בדורות הבאים של המודלים.
• אימות של תשובת מודל מאוכלסת מראש: אין יותר תמיכה באכלוס מראש של תשובות מודל. אם החלק האחרון בבקשה שלא ריק הוא חלק של model, ה-API מחזיר שגיאת 400.

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

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

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

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

כדי לשפר את הדטרמיניזם, הגדירו הוראות מערכת עם כללים מפורשים לתרחיש השימוש הספציפי שלכם.

2. אימות של תשובת מודל מאוכלסת מראש

בקשות API שמסתיימות בתור של תפקיד מודל לא ריק לא מורשות ומחזירות שגיאת HTTP 400.

⚠️ מה לא לעשות

ב-generateContent מדור קודם או במטען ייעודי (payload) גולמי של REST, אסור לסיים עם תור של תפקיד מודל:

/* ❌ 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 */
  ]
}

‫✅ המעבר המומלץ (Interactions API)

ב-Interactions API, המערכת לא ממלאת מראש באופן ידני את התור של המודל. 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 קריאה להפעלת פונקציות:
  • ממקמים נכסים מולטי-מודאליים בתוך המטען הייעודי (payload) של התגובה.
  • ההוראות בקוד צריכות להיות בתוך \n\n.
  • אם מופיעות שגיאות מסוג Malformed_Function_Call שקשורות לטקסט שלפני הכלי, כדאי לעיין בקטע פתרונות עקיפים לדרישות לגבי טקסט שלפני הכלי.
• דרישות בסיסיות ל-Gemini 3.x: כדי לעדכן את ה-SDK ולשמור על חתימות החשיבה, עיינו בקטע חתימות חשיבה.

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 קריאות להפעלת פונקציות: צריך להחיל את אותם כללים כמו ב-Flash 3.6.
• דרישות בסיסיות ל-Gemini 3.x: עיינו בקטע חתימות של תהליכי חשיבה.

מודלים אחרים

• ‫Gemini 4 Argon (הגרסה העדכנית)
• ‫Gemini 3.8 Flash
• הצגת כל המודלים

המאמרים הבאים

• אפשר לעיין במפרטים של ה-API בסקירה הכללית על המודלים.
• במדריך ל-Interactions API מוסבר איך לתזמר כמה סוכנים.
• לבדוק ולשפר את ההנחיות ב-Google AI Studio.