Google ogłosiło w tym tygodniu, że jego aplikacja Gemini przekroczyła miliard miesięcznych użytkowników, mimo że niezależne testy porównawcze sytuują najmocniejsze modele firmy poniżej rozwiązań konkurentów — Anthropic i OpenAI.

Gemini dociera do miliarda miesięcznych użytkowników

Ogłoszenie padło podczas trwającego wydarzenia Made by Google. Firma określiła Gemini jako najszybciej rozwijający się produkt w swojej historii i zaznaczyła, że dąży już do zdobycia kolejnego miliarda użytkowników.

Gemini korzysta z głębokiej integracji z istniejącym ekosystemem produktów Google, obejmującym Androida, Workspace i wyszukiwarkę, co zapewnia mu kanały dystrybucji niedostępne dla konkurentów działających głównie poprzez samodzielne aplikacje.

Interakcja głosowa stała się głównym motorem zaangażowania. Według Google 63% użytkowników Gemini komunikuje się z asystentem za pomocą głosu, przy czym część z nich polega wyłącznie na głosie. Firma zaznaczyła, że zapracowani rodzice są o 43% bardziej skłonni do korzystania z głosu w codziennych zadaniach. Generowanie obrazów również znacznie wzrosło — aplikacja tworzy ponad 150 milionów obrazów dziennie.

Na iOS od Apple Gemini przekroczył 100 milionów aktywnych użytkowników. Użytkownicy macOS należą do najbardziej aktywnych, wysyłając zapytania w przybliżeniu dwa razy częściej niż użytkownicy na innych platformach. Na Androidzie Gemini może teraz wyzwalać akcje wewnątrz aplikacji w ponad 40 programach.

Nowe modele wprowadzone przed osiągnięciem kamienia milowego

Na kilka dni przed osiągnięciem kamienia milowego Google wydało trzy nowe modele ukierunkowane na efektywność kosztową i skalowalność: Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite oraz Gemini 3.5 Flash Cyber.

Gemini 3.6 Flash pełni teraz funkcję domyślnego modelu produkcyjnego Google, działając o około 17% oszczędniej na tokenach wyjściowych i obsługując okno kontekstu przekraczające milion tokenów.

Flash Cyber to pierwszy model Gemini zaprojektowany specjalnie do identyfikowania i łatania luk w oprogramowaniu. Dostęp jest obecnie ograniczony do rządów i zweryfikowanych partnerów w ramach limitowanego programu.

Nacisk na efektywność klasy Flash pojawia się w momencie, gdy dostawcy sztucznej inteligencji w całej branży stają przed rosnącą presją na obniżenie kosztów wnioskowania przy jednoczesnym utrzymaniu jakości wyników, szczególnie w przypadku aplikacji konsumenckich o dużej skali.

Wyniki w testach porównawczych ustępują konkurencji

W indeksie sztucznej inteligencji Artificial Analysis Claude Opus 5 od Anthropic zajmuje pozycję lidera z wynikiem 63, podczas gdy najwyżej notowany model Google — Gemini 3.6 Flash — osiąga 52 punktów. Modele od OpenAI, xAI i Kimi również plasują się powyżej lub na tym samym poziomie co najlepszy model Google.

Artificial Analysis ocenia natomiast Gemini 2.5 Flash-Lite jako najszybszy śledzony model, z czasem do pierwszej odpowiedzi wynoszącym zaledwie 0,31 sekundy. Model ten jednak ustępuje w złożonych testach inteligencji, które łącznie oceniają programowanie, wnioskowanie i wiedzę.

Rozdźwięk między adopcją Gemini a jego pozycją w testach porównawczych podkreśla szerszy trend branżowy: zasięg konsumencki w dziedzinie generatywnej sztucznej inteligencji kształtowany jest nie tylko przez rankingi jakości modeli, ale również przez dystrybucję, integrację produktów i rozpoznawalność marki.

Rozszerzone integracje i dostępność

Google ogłosiło podczas wydarzenia, że w nadchodzących tygodniach Gemini zyska połączenia z dodatkowymi usługami, w tym Wix, OpenTable, Ticketmaster, Pandora, Angi i Zocdoc.

Google DeepMind zaprezentowało również SL2T — model konwersji języka migowego na tekst, wytrenowany na ponad 100 000 godzin danych obejmujących ponad 50 języków migowych. Model napędza dyktowanie z języka migowego na tekst w Gboard i Live Transcribe na Pixel 11, uruchamiane najpierw dla amerykańskiego języka migowego z konwersją na angielski. Funkcja umożliwia osobom głuchym komunikowanie się z telefonem za pomocą migania w sytuacjach, w których normalnie użyto byby pisania, jak opisano na blogu DeepMind.