Am 19. Mai stellte Google auf der Google I/O 2026 die Gemini-3.5-Reihe vor; das erste Modell, 3.5 Flash, ist ab sofort weltweit verfügbar. Laut offiziellen Angaben übertrifft es Gemini 3.1 Pro bei agentenbasierten Aufgaben sowie beim Code-Generieren. Es erzielte neue Bestwerte bei zentralen Agenten-Benchmarks wie Terminal-Bench 2.1 (76,2 %), GDPval-AA (1.656 Elo) sowie im multimodalen Verständnis-Test CharXiv Reasoning (84,2 %). Die Token-Generierungsgeschwindigkeit liegt bei viermal so hohem Niveau wie bei anderen Spitzenmodellen; die Betriebskosten für langfristige agentenbasierte Aufgaben sind weniger als halb so hoch wie bei Konkurrenzprodukten. Im Artificial-Analysis-Index belegt es die Position ganz oben rechts in der Kategorie „Spitzenintelligenz × extrem schnelle Reaktion“. 3.5 Flash ist bereits in der Gemini-App, im AI-Modus von Google Suche, Google AI Studio, Android Studio sowie auf der Unternehmensplattform Gemini Enterprise Agent Platform nutzbar. Das größere Flaggschiff-Modell Gemini 3.5 Pro wird intern bereits eingesetzt und soll im Juni der Öffentlichkeit vorgestellt werden.
Parallel zu 3.5 Flash führte Google zwei neue Infrastrukturen ein: Zum einen die agentenorientierte Entwicklungsplattform Google Antigravity, mit der mehrere Sub-Agenten parallel eingesetzt werden können, um umfangreiche Langzeit-Workflows zu bewältigen. In einer Demo arbeiteten zwei Agenten sechs Stunden lang daran, eine AlphaZero-Arbeit zu lesen und ein spielbares Programm zu entwickeln. Zum anderen wurde der persönliche AI-Agent Gemini Spark vorgestellt, der auf 3.5 Flash basiert und 24 Stunden am Tag digitale Aufgaben für Nutzer erledigt. Ab heute steht er vertrauenswürdigen Testern zur Verfügung; nächste Woche folgt eine Beta-Version für Google-AI-Ultra-Abonnenten in den USA. Im geschäftlichen Bereich setzt Shopify parallele Sub-Agenten zur Prognose des globalen Händewachstums ein; Macquarie Bank nutzt das Modell, um aus mehrseitigen Dokumenten Schlussfolgerungen zu ziehen und den Onboarding-Prozess für Kunden zu beschleunigen. Salesforce integriert es in Agentforce, während Ramp es für multimodales OCR zur Rechnungserkennung einsetzt. Google betont, dass die Gemini-3.5-Reihe unter dem Frontier-Safety-Framework entwickelt wurde und nun auch Werkzeuge zur Erklärbarkeit bietet, die den inneren Denkprozess des Modells vor jeder Antwort prüfen.