Premiera Gemini 3.5 Flash Omni: Multimodalna aktualizacja AI Google dla twórców

Od 20 maja 2026 roku kurz po Google I/O 2026 ledwo opadł, a ogłoszenia już wydają się znaczącym krokiem naprzód dla narzędzi multimodalnych. Gemini 3.5 Flash jest teraz domyślnym modelem w aplikacji Gemini oraz trybie AI w Wyszukiwaniu. Oferuje około cztery razy większą szybkość niż poprzednik, jednocześnie poprawiając pomoc w kodowaniu i zachowania agentyczne – wszystko przy niższych kosztach inferencji. Na tym samym wydarzeniu Google wprowadził Gemini Omni, multimodalny model świata zdolny do przekształcania dowolnej mieszanki tekstu, zdjęć, klipów wideo i audio w spójne wyjście wideo. Wczesne demo pokazało, jak model łączy krótki prompt tekstowy z referencyjnym zdjęciem i kilkoma sekundami dźwięku otoczenia w zaskakująco stabilny ruch. Natychmiastowe wdrożenie Gemini Omni Flash jest dostępne dla subskrybentów Google AI Plus, Pro i Ultra w głównej aplikacji, Google Flow i YouTube Shorts, a szerszy dostęp do API spodziewany jest w nadchodzących tygodniach.

Dla twórców szybkość i spójność liczą się bardziej niż suche specyfikacje. Wzrost wydajności Gemini 3.5 Flash powinien skrócić czas między promptem a gotowym materiałem – szczególnie ważne przy dopracowywaniu sekwencji w wielu ujęciach. Ulepszenia agentyczne pozwalają modelowi planować proste zadania wieloetapowe, np. wygenerować storyboard, a następnie rozwinąć wybrane klatki w krótkie klipy. Podejście Gemini Omni oparte na mieszanych danych wejściowych sprawdza się świetnie w pipeline’ach image-to-video. Twórca może podać istniejące zdjęcie, referencyjny film w danym stylu oraz krótką notatkę głosową opisującą ruch kamery, a model uwzględni wszystkie trzy sygnały jednocześnie. Taki poziom kontroli wcześniej wymagał żmudnej postprodukcji.

Lepsze trzymanie się promptu i spójność postaci to dwie poprawy, o których twórcy wspominają najczęściej we wczesnych testach. Gdy ruch pozostaje zakotwiczony przy tym samym obiekcie w kolejnych ujęciach, czas edycji wyraźnie spada. Prompty mieszane otwierają też mniejsze eksperymenty kreatywne: wrzucenie renderu produktu do sceny lifestyle’owej czy nałożenie dialogu na wygenerowany materiał bez konieczności budowania całego ujęcia od zera. Po kilku testach z danymi mieszanymi wyniki okazały się bardziej użyteczne, niż się spodziewałem, choć nadal nie są idealne przy złożonych ruchach kamery. Takie postępy multimodalne już kształtują narzędzia wideo nowej generacji, w tym dyskusję o obsłudze treści explicit przez Gemini Omni – więcej na ten temat znajdziesz tutaj: Gemini omni nsfw: Dlaczego model wideo AI Google’a blokuje treści explicit.