Google I/O 2026: Gemini Omni, Gemini 3.5 и вычислительный слой, стоящий за агентным ИИ

Google I/O 2026 вернула вычислительный уровень стратегии ИИ Google в центр внимания. Презентация была полна агентов, инструментов для разработчиков, носимых интерфейсов и интеграций продуктов, но все эти уровни зависят от двух направлений моделей: Gemini Omni и Gemini 3.5. Одно из них продвигает мультимодальное создание и редактирование. Другое — передовой интеллект с возможностью совершения действий, особенно благодаря Gemini 3.5 Flash.

Эта статья — вычислительный сегмент в рамках более крупного архитектурного хаба Google I/O 2026. Сторона инструментов для разработчиков освещена в статье Antigravity, AI Studio и Google DevTools. Тема аппаратных устройств раскрыта в Android XR и интеллектуальных очках. Тема интеграции в продукты описана в статье Агентные продукты в Поиске, Workspace и Покупках.

Важно не воспринимать Gemini Omni и Gemini 3.5 как один общий анонс «новой модели ИИ». Они решают разные продуктовые и инфраструктурные задачи. Omni ориентирована на творческую генерацию на основе любых входных данных, начиная с видео. Gemini 3.5 предназначена для быстрого, ориентированного на действия интеллекта для агентов, написания кода и долгосрочных рабочих процессов. Это разделение имеет значение для разработчиков, продуктовых команд и архитекторов платформ.

Вычислительный слой, стоящий за презентацией

Собственная коллекция Google I/O 2026 строит мероприятие вокруг двух новых моделей: Gemini Omni и Gemini 3.5. Gemini Omni описывается как качественный скачок в понимании мира, мультимодальности и редактировании, способный генерировать контент на основе входных данных в виде текста, изображений, аудио и видео, начиная с видео. Gemini 3.5 Flash представлена как первая модель в семействе Gemini 3.5, сочетающая в себе передовой интеллект с действием.

• Gemini Omni ориентирована на мультимодальное создание и редактирование контента, начиная с видео.
• Gemini 3.5 Flash ориентирована на сверхвысокую скорость работы агентов, написания кода и сложных рабочих процессов.
• Разделение моделей отражает более широкое разделение платформ Google: создание более насыщенного медиаконтента и последующее ускорение действий в продуктах и инструментах.
• Настоящая стратегическая ценность проявляется тогда, когда эти модели подключаются к Antigravity, AI Studio, Поиску, Workspace, Android XR и устройствам на базе Gemini.

История моделей — это не просто больший контекст или лучшие демоверсии. Это специализация ролей: создание с одной стороны, действие — с другой.— Чтение вычислительного слоя

Gemini Omni: создание на основе любого ввода

Gemini Omni — это самая прямая попытка Google объединить рассуждение с творчеством. Официальное позиционирование предельно ясно: модель может создавать что угодно на основе любого ввода, начиная с видео. Модель принимает комбинации текста, изображений, аудио и видео, а затем генерирует высококачественное видео, основанное на реальных знаниях Gemini. Она также поддерживает редактирование видео в режиме диалога, что, вероятно, будет иметь большее значение в реальных творческих процессах, чем генерация за один проход.

Этот последний пункт важен. Практическая ценность творческого ИИ редко заключается только в «генерации видео». Производственные процессы требуют доработки, замены, синхронизации, непрерывности стиля и обсуждения изменений. Если Omni сможет сделать редактирование более диалоговым, сохраняя при этом контекст, он станет чем-то большим, чем просто генератор новинок. Он станет творческим интерфейсом.

// Gemini Omni следует рассматривать как модель творческого рабочего процесса
input = { text: "Показать запуск продукта в дождливом киберпанк-городе", image: "brand-reference.png", audio: "voiceover.wav", video: "rough-cut.mp4"
} output = GeminiOmni.generateVideo(input)
revision = GeminiOmni.edit(output, "Сделать освещение теплее и сохранить тот же дизайн продукта")

Для команд, создающих медиа-инструменты, визуальные эффекты для электронной коммерции, образовательный контент, прототипы игр, рекламные рабочие процессы или конвейеры для создания социальных видео, это самая важная часть I/O 2026. Интерфейс переходит от ручного редактирования на временной шкале к мультимодальному редактированию на основе намерений. Это не отменяет творческого суждения, но меняет то, на что тратится творческий труд.

Gemini 3.5 Flash: передовой интеллект в действии

Gemini 3.5 Flash — это вторая половина истории о вычислениях. Google описывает семейство Gemini 3.5 как сочетание передового интеллекта и действия, позиционируя 3.5 Flash как первый релиз в этом семействе. Основной упор делается на агентов, программирование, сложные долгосрочные задачи и практическую пользу в реальном мире. Такие формулировки не случайны. Они прямо указывают на системы, которые выполняют действия, а не просто дают ответы.

Для разработчиков «Flash» важен, потому что агентные рабочие процессы чувствительны к задержкам. Умная, но медленная модель может подойти для исследований или вдумчивого написания текстов. Ее гораздо сложнее вписать в автоматизацию на уровне терминала, циклы IDE, многоэтапное использование инструментов, фоновых агентов и пользовательский опыт, требующий мгновенной обратной связи. Google явно пытается сделать быстрое передовое поведение движком по умолчанию для агентных рабочих процессов.

// Классическое использование модели
answer = model.generate("Объясни эту функцию") // Агентное использование модели
plan = model.plan(task)
toolResult = tools.run(plan.nextStep)
verification = model.verify(toolResult) if verification.failed: rollback()
else: continueExecution()

Этот сдвиг — причина, по которой Gemini 3.5 находится в том же кластере, что и Antigravity. Antigravity нужна модель, которая способна планировать, выполнять, проверять и двигаться дальше, не превращая среду разработки в комнату ожидания. Именно здесь производительность вычислений превращается в опыт разработчика.

Почему скорость и действие неразделимы

Акцент Google на скорости во время презентации — это не просто маркетинг. Агентные системы увеличивают задержку в разы. Одиночный ответ требует одного цикла обращения к модели. Мультиагентный рабочий процесс может включать множество шагов: планирование, выбор инструментов, редактирование кода, выполнение в терминале, верификацию, исправление ошибок, суммаризацию и проверку человеком. Если каждый шаг будет медленным, вся система станет непригодной для использования.

• Быстрый вывод улучшает интерактивные циклы написания кода.
• Низкая задержка делает многошаговых агентов менее хрупкими.
• Высокая пропускная способность важна, когда агенты выполняют фоновые задачи обслуживания.
• Стабильное рассуждение имеет значение, потому что более быстрые неверные действия все равно остаются неверными действиями.
• Верификация остается необходимой, поскольку сама по себе скорость не означает доверие.

Полезный агент — это не та модель, которая отвечает один раз. Это модель, которая может продолжать действовать, не превращая рабочий процесс в бесконечное ожидание в очереди.— Перспектива агентной среды выполнения

Gemini Omni против Gemini 3.5: разные задачи, один стек

Самый простой способ понять анонсы вычислительных мощностей на I/O 2026 — это разделить задачи. Gemini Omni — это модель для создания и редактирования мультимедийного контента. Gemini 3.5 Flash — это ориентированная на действия модель для агентов и написания кода. Они дополняют друг друга, а не заменяют. Команда разработчиков продукта может использовать Omni для генерации медиафайлов, а Gemini 3.5 Flash — для оркестрации рабочего процесса вокруг этих медиафайлов.

// Пример рабочего процесса продукта
creativeAsset = GeminiOmni.generateVideo(brief) agentPlan = Gemini35Flash.plan({ task: "Publish launch campaign", asset: creativeAsset, channels: ["YouTube Shorts", "landing page", "email"]
}) Gemini35Flash.execute(agentPlan, tools)

Именно на такую более широкую архитектуру указывает Google. Креативные модели создают более насыщенные артефакты. Модели действий координируют задачи вокруг этих артефактов. Интерфейсы продуктов открывают эти возможности пользователям. Инструменты разработчика обеспечивают оркестрацию и верификацию. Интерфейсы устройств делают ассистента доступным в большем количестве контекстов.

Что это значит для разработчиков

Разработчикам не стоит рассматривать Gemini 3.5 Flash просто как еще один вариант модели. Она меняет саму структуру приложений, которые можно создавать на базе стека Google. Если модель способна справляться с более длинными последовательностями задач, надежно использовать инструменты и работать достаточно быстро для реальных рабочих процессов, то приложения могут перейти от изолированных функций ИИ к процессам, управляемым моделями.

• Агенты для работы с кодом могут выполнять рефакторинг, тестирование и проверку более крупных задач.
• Продуктовые агенты могут помочь пользователям перейти от намерения к действию в рамках одного процесса.
• Медиа-приложения могут сочетать генерацию Omni с оркестрацией Gemini 3.5.
• Функции Поиска и Workspace могут перейти от простых ответов к выполнению действий.
• Мобильные интерфейсы и XR-платформы могут использовать Gemini в качестве живого контекстного слоя, а не удаленного облачного ассистента.

Опасность заключается в избыточном усложнении до того, как операционная модель созреет. Разработчикам по-прежнему необходимы контроль версий, оценка, логирование, контроль затрат, резервные сценарии и подтверждение человеком для критически важных действий. Более мощная модель не отменяет необходимость инженерной дисциплины. Она повышает ценность этой дисциплины.

Что это значит для продуктовых команд

Продуктовым командам следует воспринимать Gemini Omni и Gemini 3.5 как сигнал о том, что Google стремится сделать ИИ уровнем исполнения во всей экосистеме. Это создает как возможности, так и риски. Возможность заключается в более быстром пути от намерения пользователя к готовому результату. Риск же в том, что поведение продукта становится менее прозрачным, если решения агента скрыты за отполированным интерфейсом.

agenticProductChecklist = { userIntent: "clear", modelRole: "defined", tools: "permissioned", outputs: "reviewable", failures: "recoverable", costs: "measured", userControl: "explicit"
}

Если продуктовая команда не может ответить на вопросы о том, что модели разрешено делать, как она оценивается и как пользователь может исправить неверное действие, интеграция не готова к релизу. Это особенно актуально, когда Gemini подключен к Поиску, Workspace, Shopping, Android или носимым устройствам.

Проверка реальностью: бенчмарки — это не продукт

Риск при каждом запуске модели заключается в «опьянении» бенчмарками. Повышение производительности важно, но ценность для продакшена зависит от качества интеграции. Модель может быть быстрее и мощнее, но при этом не справляться с конкретным рабочим процессом из-за слабых промптов, нечетких правил работы инструментов, поверхностной оценки или отсутствия путей отката.

• Креативной модели нужны согласованность, возможность редактирования и контроль вывода.
• Модели действий нужны дисциплина инструментов, верификация и безопасные режимы отказа.
• Модели для разработчиков нужно воспроизводимое поведение внутри реальных репозиториев.
• Продуктовой модели нужны доверие пользователей и четкие границы контроля.
• Платформенной модели нужны версионирование, мониторинг и прозрачность затрат.

Модель запуска привлекает внимание. Операционная модель определяет, выживет ли она в продакшене.— Инженерная реальность

Как это вписывается в кластер Google I/O 2026

В этой статье рассматривается модельный уровень кластера. В главном хабе Google I/O 2026 объясняется полный архитектурный сдвиг. В статье Antigravity, AI Studio и Google DevTools рассказывается, как модели внедряются в рабочие процессы разработчиков. В статье Android XR и интеллектуальные очки объясняется, как тот же интеллект переносится на носимые устройства. В статье Агентные продукты в Поиске, Workspace и Покупках объясняется, что происходит, когда эти возможности доходят до потребительских продуктов и инструментов повышения производительности.

Похожие статьи в этом кластере

• Главный хаб: Google I/O 2026: архитектурные изменения, агентный ИИ и проверка реальности единой экосистемы
• Инструменты разработчика: Google I/O 2026: Antigravity, AI Studio и Google DevTools
• Android, XR и устройства: Google I/O 2026: Android XR и умные очки
• Агентные потребительские продукты: Google I/O 2026: агентные продукты в Поиске, Workspace и Покупках

Итоговый взгляд

Gemini Omni и Gemini 3.5 определяют разделение вычислительных мощностей на Google I/O 2026. Omni — это уровень создания: мультимодальный ввод, видеовывод, разговорное редактирование и генерация с привязкой к реальному миру. Gemini 3.5 Flash — это уровень действия: быстрый передовой интеллект для агентов, написания кода и долгосрочных задач. Вместе они объясняют, почему остальная часть презентации выглядит именно так. Для Antigravity требуются модели уровня действия. Поиску и Workspace нужны агенты, способные рассуждать и выполнять задачи. Для Android XR необходимо понимание контекста в реальном времени. Презентация — это не просто история о моделях, но без этого вычислительного уровня вся остальная история не имеет смысла.