Blog Gemini - Jeden dostęp do API 500+ modeli AI

Google prezentuje Gemini 3.1 Flash-Lite — szybki, niedrogi LLM

Google wprowadziło Gemini 3.1 Flash-Lite, najnowszego członka rodziny Gemini 3, zaprojektowanego specjalnie jako silnik o wysokiej przepustowości, niskich opóźnieniach i efektywny kosztowo dla obciążeń deweloperskich i korporacyjnych. Google pozycjonuje Flash-Lite jako „najszybszy i najbardziej efektywny kosztowo” model w linii Gemini 3: lekki wariant, który ma zapewniać interakcje strumieniowe, przetwarzanie w tle na dużą skalę oraz zadania produkcyjne o wysokiej częstotliwości (na przykład tłumaczenie, ekstrakcję, generowanie interfejsów użytkownika i klasyfikację na dużą skalę) w znacznie niższej cenie niż jego odpowiedniki Pro.

Gemini 3.1 Flash już wkrótce: czym jest

Gemini 3.1 Flash—członek rodziny Gemini 3.1 o ultraniskich opóźnieniach i obsłudze obrazów—jest wdrażany w obszarach konsumenckich i deweloperskich Google. Wersje Gemini 3.1 Flash zmniejszają lukę między jakością rozumowania a szybkością reakcji. W zadaniach związanych z obrazami wariant Flash Image poprawia renderowanie tekstu w obrazach i zachowuje spójność tożsamości wielu postaci i obiektów w całym przepływie pracy — częsty problem wcześniejszych modeli obrazowych.

Gemini 3.1 Pro jest już dostępny w CometAPI: czym jest i jak uzyskać dostęp

Gemini 3.1 Pro jest już dostępny w CometAPI i możesz zacząć z niego korzystać za pośrednictwem usług CometAPI — w cenie startowej bardziej przystępnej niż cena oficjalna. CometAPI już udostępnia rodzinę Gemini 3 i zapewnia ścieżkę zgodną z OpenAI do wywoływania tych modeli z jednego, ujednoliconego punktu dostępowego; to umożliwia szybkie eksperymentowanie z modelami Gemini przy użyciu istniejących SDK OpenAI.

Google Gemini 3.5(Snow Bunny) wyciekło: wszystko, co musisz wiedzieć

Google po cichu testuje nową wewnętrzną iterację swojej rodziny Gemini — określaną rozmaicie jako „Gemini 3.5” i wewnętrznie znaną pod intrygującym kryptonimem „Snow Bunny”. Oznaczony kryptonimem „Snow Bunny” ten wewnętrzny punkt kontrolny miał według doniesień pobić dotychczasowe benchmarki, demonstrując bezprecedensową zdolność do generowania całych aplikacji — do 3,000 linii działającego kodu — w ramach jednego polecenia.

Zakupy w Google: jak jako sprzedawcy korzystać z funkcji zakupowych Google opartych na sztucznej inteligencji

Google przebudował swoje doświadczenie zakupowe wokół sztucznej inteligencji generatywnej i rodziny modeli Gemini. Dla konsumentów ta zmiana zapowiada konwersacyjne odkrywanie produktów, generowane przez AI zwięzłe zestawienia porównawcze oraz — tam, gdzie to możliwe — zautomatyzowaną finalizację zakupów typu „agentic”, która może dokonywać zakupów w Twoim imieniu po spełnieniu warunków wstępnych. Dla sprzedawców i deweloperów nowy obszar łączy dwa zestawy interfejsów API (shopping / merchant APIs oraz Google’s GenAI / Gemini APIs) i wymaga zaktualizowanych praktyk dotyczących feedów, mechanizmów kontroli prywatności oraz integracji technicznej.

Gemini API: jakie rozmiary plików i metody wprowadzania są obecnie obsługiwane?

12 stycznia 2026 r. Google opublikowało aktualizację deweloperską dotyczącą Gemini API, która zmienia sposób przekazywania plików do modelu oraz to, jak duże te pliki mogą być. Krótko mówiąc: Gemini teraz pobiera pliki bezpośrednio z zewnętrznych linków i z magazynu w chmurze (więc nie zawsze musisz je przesyłać), a limit rozmiaru plików inline został znacznie podniesiony. Te aktualizacje usuwają utrudnienia w realnych aplikacjach, które już przechowują multimedia lub dokumenty w zasobnikach chmurowych, i sprawiają, że krótkie cykle prototypowania oraz procesy produkcyjne są szybsze i tańsze.

Mar 30, 2026

Gemini 3 Flash kontra Gemini 3 Pro: cena, szybkość i rozumowanie

Gemini 3 Flash — zoptymalizowany pod kątem wysokiej przepustowości, niskich opóźnień i efektywności kosztowej — oraz Gemini 3 Pro — zoptymalizowany pod kątem najgłębszego rozumowania multimodalnego, największych okien kontekstu i najwyższych pułapów w benchmarkach. W praktyce Flash został zaprojektowany, by przesunąć granicę „productive-flow” dla zastosowań deweloperskich o wysokiej częstotliwości oraz aplikacji interaktywnych; Pro został zaprojektowany, by maksymalizować inteligencję na poziomie pojedynczego zapytania i obsługiwać bardzo duże lub złożone multimodalne dane wejściowe. Kompromisy są proste i mierzalne: Flash zapewnia znacznie niższe opóźnienia i istotnie niższe koszty w przeliczeniu na token, zachowując sporą część zdolności rozumowania Gemini 3; Pro zapewnia najwyższe wyniki w benchmarkach, najbardziej zaawansowane tryby (np. Deep Think) oraz szersze możliwości objęte zabezpieczeniami, przy wyższych kosztach i opóźnieniach.

Czy Gemini 3 Pro nadaje się do programowania? Trzeźwe spojrzenie na rok 2026 i praktyczny przewodnik

Gemini 3 Pro od Google zadebiutował jako głośny model multimodalny, który Google pozycjonuje jako duży krok naprzód w zakresie rozumowania, agentowych przepływów pracy i wsparcia w kodowaniu. W tym obszernym tekście stawiam jedno, jasne pytanie: czy Gemini 3 Pro dobrze nadaje się do programowania? Krótka odpowiedź: tak — z istotnymi zastrzeżeniami.