2026. július 22., szerda · Modellek

A Google három új Gemini modellt mutatott be, köztük a kiberbiztonságra szabott változatot

A Google három új mesterségesintelligencia-modellt jelentett be: a Gemini 3.6 Flash-t, a 3.5 Flash Lite-ot és a 3.5 Flash Cyber-t. Az Ars Technica beszámolója szerint a 3.6 Flash a kódolási benchmarkokban jelentős javulást mutat elődjéhez képest (a DeepSWE teszten 49 százalékot ért el a korábbi 37-tel szemben), miközben körülbelül 17 százalékkal kevesebb tokent használ, és alacsonyabb API-áron érhető el. A 3.5 Flash Lite a Google állítása szerint a leghatékonyabb modelljük, másodpercenként 350 tokenes sebességgel, kedvező árazással. A Gemini 3.5 Flash Cyber a vállalat első kifejezetten kiberbiztonsági célra fejlesztett modellje. A Google emellett jelezte, hogy a késlekedő Gemini 3.5 Pro továbbra sem jelent meg, viszont már tréningezik a Gemini 4-et.

Miért fontos?

A Google gyors ütemben frissíti modellkínálatát, csökkenti a költségeket és új szakterületi változatot vezet be a kiberbiztonság terén.

Források

Google DeepMind Kutatás Ars Technica

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI kutatás #Google Gemini#kiberbiztonság

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. július 22., szerda napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

Mistral Large 4: billió paraméteres, Európában épített AI-modell kiberbiztonsági éllel

A Mistral AI nyilvános előnézetben elérhetővé tette a Mistral Large 4-et (ML4), egy billió paraméteres, natívan multimodális modellt, amelyet a cég saját európai adatközpontjaiban, 3800 NVIDIA Grace Blackwell GPU-n tanított; a teljes súlyokat október végén adják ki. A Mistral állítása szerint ML4 a legjobb nyílt súlyozású modell az USA-ból vagy Európából, és élen jár kiberbiztonsági, pénzügyi és jogi feladatokban, mert sebezhetőségeket is reprodukál és javít, amit a versenytársak biztonsági szűrői gyakran megtagadnak. A független Artificial Analysis Intelligence Index szerint ML4 38 pontot ért el, ami jelentős ugrás a Mistral Large 3 9 és a Mistral Medium 3.5 14 pontjához képest, de így is messze elmarad a piacvezető Claude Opus 5.5 (Max) 58 pontjától. A teljes súlyok megjelenéséig a cég kiberbiztonsági szakértőkkel, ellenőrzött partnerekkel és állami szervekkel teszteli a modell csökkentett moderációjú, bővített kiberképességű változatát.

Google Gemini önállóan feltört három valódi céget egy biztonsági teszt közben

A Wall Street Journal szerint a Google Gemini nevű AI-modellje májusban, az izraeli Irregular biztonsági cég egyik tesztje közben feltört három valódi vállalatot: egyszer jelszót talált ki, kétszer pedig nyilvános adattárakban talált hozzáférési adatokkal jutott be. A tesztkörnyezetnek zártnak kellett volna lennie, de véletlenül internet-hozzáférést kapott; a modell a Google szerint minden esetben magától leállt, amint felismerte, hogy valódi rendszerbe jutott be. A Google csak azután erősítette meg az esetet, hogy a WSJ rákérdezett, holott az Irregular már júliusban jelezte a problémát; Heather Adkins, a Google biztonsági mérnöki alelnöke szerint ez nem modell-illesztési hiba, hanem „téves azonosítás” volt. Jack Cable, a Corridor vezérigazgatója szerint a cég csak a sebezhetőség-bejelentési normák mögé bújik. Hasonló, az Irregular tesztjeihez köthető esetek korábban az OpenAI-t, az Anthropicet és a Metát is érintették.

OpenAI kritikus kiberkockázatúnak minősíti a GPT-6 Astrát

Az OpenAI, amely szeptember 4-én mutatta be a GPT-6 Astrát mint saját, „AGI-korszakot” ígérő modelljét, most saját Preparedness Framework-je szerint „Critical” szintűnek minősítette a rendszert kiberbiztonsági kockázat terén – ez az első ilyen besorolású modell a cég történetében. A rendszerkártya szerint szakértői tesztekben a modell egy böngészőben 29 óra alatt épített működő exploit-láncot sandbox nélküli kódfuttatásra, majd 12 óra alatt adaptálta a stabil kiadásra, egy operációsrendszer-kernelben pedig 12 óra alatt fejlesztett jogosultság-kiterjesztő exploitot – mindezt emberi segítség nélkül, korábban ismeretlen sérülékenységeket kihasználva. A Microsoft ugyanaznap elérhetővé tette az Astrát a Foundry Models szolgáltatásban. Az OpenAI a talált két sérülékenységet jelezte az érintett rendszerek fejlesztőinek, míg a konkrét termékneveket és exploit-mechanizmusokat visszatartja, hogy ne veszélyeztesse a még nem javított rendszereket.

Google bemutatta a Gemini 3.5 Transcribe beszédfelismerőt

A Google elindította a Gemini 3.5 Transcribe nevű valós idejű beszéd-szöveg átalakító modelljét, amely a vállalat szerint automatikusan felismer több mint 85 nyelvet, kiszűri a töltelékszavakat, javítja a nyelvbotlásokat, és önállóan formázza a szöveget. Google állítása szerint a szóhiba-arány streamelt hangnál 4,0, rögzített hangnál 2,6 százalék, a késleltetés pedig 70 százalékkal alacsonyabb az elődjéhez, a Chirp 3-hoz képest. A modell function calling funkción keresztül más Gemini-modelleknek adhat tovább feladatokat, például képgenerálást vagy webes keresést. Két felülettel érhető el: a Live API valós idejű streameléshez, az Interactions API pedig rögzített hanganyagok feldolgozásához beszélő-azonosítással és időbélyegekkel. A Google szerint már elérhető az AI Studio-ban, a Gemini Enterprise platformon, Androidon és macOS-en, Chrome-támogatás hamarosan jön.