文丨晓静
剪辑丨徐青阳
好意思国当地时候 7 月 21 日，谷歌 DeepMind 团队语气放出三款新的 Gemini 模子：Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.5 Flash-Lite 以及 Gemini 3.5 Flash Cyber。
其中，主力模子 Gemini 3.6 Flash 在编码和多模态任务上弘扬强，但要道的是，它处理疏通责任所花费的输出 token 比前代减少了 17 到 65。
Gemini 3.5 Flash-Lite 主致的速率与价比，每秒可生成 350 个输出 token。
而 Gemini 3.5 Flash Cyber 则是款针对集聚安全间隙检测与树立进行微调的用模子，现在仅向政府和特定相助伙伴怒放。
与此同期，外界期待已久的旗舰模子 Gemini 3.5 Pro 依然莫得出面，谷歌默示它正在与相助伙伴进行测试，并次披露，弘大的 Gemini 4 预考察责任如故启动。
01 告别"啰嗦"的 AI
在大言语模子的应用成本中，输出 token 的数目胜仗关联到用度与延伸。Gemini 3.6 Flash 的设想方向之，等于镌汰这种不消要的花费，同期保执或增强任务完成的质地。
三基准测试机构 Artificial Analysis Index 的实测示，该模子输出 token 使用量较前代镌汰了 17。在需要多步扶植和器具调用的复杂工程任务中，从简果为明。
举例在 Datacurve 的 DeepSWE 基准测试中，token 花费减少了 65，这意味着 Gemini 3.6 Flash 在完成任务时试验了少的冗余代码剪辑和轮回操作。
这种率提高还带来了胜仗的价钱着落。
Gemini 3.6 Flash 订价为每百万输入 token 1.50 好意思元，每百万输出 token 7.50 好意思元。相较于 3.5 Flash 每百万输出 token 9 好意思元的价钱，单次智能体任务的总成本有所镌汰。
能面，Gemini 3.6 Flash 在多个基准测试中赢得了可量化的提高。
DeepSWE 测试中得分为 49，于 3.5 Flash 的 37。MLE-Bench 机器学习工程基准测试中，得分从 49.7 提高至 63.9。
规画机使用才智在 OSWorld-Verified 测试中得分为 83，此前为 78.4，该现已成为 Gemini API 和 Gemini Enterprise 的内置客户端器具。
常识责任面喀什设备保温厂家，GDPval-AA v2 基准上的得分从 1349 提高至 1421。
多客户如故给出反馈。
Figma、Harvey、Hebbia 和 JetBrains 均默示，Gemini 3.6 Flash 在处理复杂责任流和常识型任务时，在 token 率、准确和速率之间赢得了均衡。
谷歌展示了 Gemini 3.6 Flash 在几个内容场景中的弘扬。
在金融域，该模子使用 AI Studio 上的 Managed Agents，好像比 Gemini 3.5 Flash 、准确地认知和分析财务数据及纪录。
在代码移动任务中，Gemini 3.6 Flash 在 Antigravity 平台上借助多智能体编排试验操作，比前代具有低的延伸和的质地。
在创意器具面，Gemini 3.6 Flash 控制视觉相识才智，通过 Antigravity 和 tldraw 开源绘制器具构建了个交互式主题责任室。
此外，该模子还使用 Gemini App 中的画布，匡助开拓者制作了个用于 3D 责任流的影相纹理索求器。
02 在速率上卷出新度
Gemini 3.6 Flash 追求的是率均衡，Gemini 3.5 Flash-Lite 追求的则是速率限。
谷歌将其界说为 3.5 系列中"快、具成本益"的模子。字据 Artificial Analysis 的实测，它的生成速率达到每秒 350 个输出 token，这大要是上代 3.1 Flash-Lite 速率的两倍。
订价也具竞争力，每百万输入 token 0.30 好意思元，输出 token 2.50 好意思元。这种低成本和速率，对准的是费解量的业务场景，举例智能体搜索、大限制文档处理等。
天然名字中带有 Lite，但 Gemini 3.5 Flash-Lite 在 SWE-Bench Pro 测试中，得分 54.2，过了模范版 Gemini 3 Flash 的 49.6。在 OSWorld-Verified 测试中，它以 74 的得益于 Gemini 3 Flash 的 65.1。
开拓者还能字据责任负载扶植模子的"想考层"：处理肤浅的容量任务时，可设为低想考以换取低延伸和低成本；面对复杂子智能体任务时，再提想考层保证质地。
谷歌公布了 Gemini 3.5 Flash-Lite 在四个场景中的演示案例。
个是从海量电子商务数据鸠合索求居品特征并进行整合。
二个是当作主智能体与 Gemini 3.5 Flash-Lite 协同责任喀什设备保温厂家，即时生成 25 个特的、可随时探索的网页设想意见。
三个是控制多模态相识才智，大限制进行收条翻译和摘录。
四个是通过即时生成并迭代多个选项来构建游戏。
早期客户 Ashler、Paloalto 和 Ramp 均强调了该模子在速率、智能和成本益面的特组合，以为其适用于膨胀智能体责任流和数据处理任务。
03 "白帽黑客"用模子
谷歌发布的三款模子 Gemini 3.5 Flash Cyber，是门用来发现和修补集聚安全间隙的。
这款模子基于 Gemini 3.5 Flash 进行微调，谷歌但愿它能以低的 token 成本，去完成那些通常交给大模子的代码安全任务。在名为 CyberGym 的基准测试中，它的弘扬如故达到了前沿水平。
不外，鉴于集聚攻的双刃剑质，谷歌对这款模子袭取了审慎的寄托政策。它不会面向悉数开拓者怒放，而是胜仗集成到谷歌的代码安全智能体 CodeMender 中，当作个有限阅览试点状貌，仅提供给政府和受信任的相助伙伴。
谷歌 Gemini 团队居品处理总监图尔西 · 多希默示，这是为了让线的御者能在要道间隙被泛泛控制前，先步发现并树立它们，铁皮保温镌汰被滥用的风险。
谷歌披露，在里面测试中，这个模子在开源代码库 V8 JavaScript Engine 中找出了 55 个问题，其中 10 个间隙是其他模子未能发现的。
从三款新模子的布局能看出，谷歌刻下的政策是在率上建立势。
当下，越来越多的企业初始凝视 AI 进入产出比，意志到大齐花费 token 并不总能换来好着力。谷歌 CEO 桑达尔 · 皮查伊在本年早些时候就提过，有的公司 5 月份就花罢了全年的 token 预算，淌若能搀杂使用 Flash 模子和其他前沿模子，能从简大齐资金。
这种想路反应在居品上，等于欺压压低成本、提速率，同期增强模子处理具体任务的才智。
追随这些能方向，安全亦然必须要作念的作业。Gemini 3.6 Flash 在化学、生物、发射、核（CBRN）以及集聚袭击滥用面，齐加强了前沿安全护，提高了扞拒逃狱袭击的才智，同期尽量减少对渊博成心用途的拒。
关于普通用户和开拓者，这些模子自愿布本日就不错在 Google AI Studio、Android Studio 和 Gemini 应用里用到，同期可在 Google Antigravity 及 Gemini Enterprise 应用中使用。
Gemini 3.5 Flash-Lite 还会安详在谷歌搜索引擎中开。Gemini 3.5 Flash Cyber，将通过 CodeMender 以邀请制落地。
04 3.5 Pro 仍在测试，Gemini 4 已在路上
尽管 Flash 模子持续到位，但开拓者社区存眷的问题永久是：Gemini 3.5 Pro 何时发布？
谷歌前次新 Pro 系列模子是在本年 2 月发布的 Gemini 3.1 Pro。而后，竞争敌手的旗舰居品执续迭代。
OpenAI 先后发布了 GPT-5.5 并初始出 GPT-5.6，Anthropic 出了 Claude Opus 4.8 和 Claude Sonnet 5，并扩大了前沿模子 Fable 5 的阅览权限。
本年 5 月，谷歌在发布 Gemini 3.5 Flash 时曾预报 Pro 版块已在里面使用，预期个月内出。如今已至 7 月末，该模子仍处于未公开景色。彭博社此前报谈称，谷歌因难以达到里面能方向，在出 3.5 Pro 面面对里面延伸。
对此，谷歌 DeepMind 时间负责东谈主洛根 · 基尔帕特里克在酬酢媒体上修起说，Gemini 3.5 Pro 正在与相助伙伴进行测试，料到在准备就绪后立即泛泛提供。但他莫得给出具体的时候节点。
谷歌面并未详确阐发展期原因，但在公布 Flash 系列的同期，次稳重说起了下代旗舰模子 Gemini 4 的进展。团队默示，如故启动了 Gemini 4 的预考察责任，并称其为"迄今为止负义忘恩的预考察责任"。
这在定经过上标明，谷歌的模子研发管线仍在执续进，而 3.5 Pro 的寄托节律可能受里面测试和能方向的影响。
好意思国集聚科技媒体 BI 默示，限度 Flash 系列新模子发布本日，在 Artificial Analysis 的数学和理等笼统基准测试中，谷歌还莫得款模子进入该名次榜前十名。
新模子怒放阅览后，开拓者社区很快传出了异常数目的负面声息。这些反馈主要鸠合在 3.6 Flash 的内容弘扬上。
有开拓者在构建 3D 金门大桥场景时，反复教导了三次，模子仍执续忽略指示。终输出质地甚而还不如 5 个月前发布的 Gemini 3.1 Pro。
另位开拓者在 Antigravity 平台上测试后反馈，木头纹理质地差，大理石阑珊，在 AI 游戏测试中雷同失利。
有效户给模子交代中等限制任务，两分钟就完成了，但着力被评价为"个土产货 4B 模子齐能比它作念得好"。
还有东谈主将锋芒指向了价比。
有辩驳指出，3.6 Flash 天然低廉，但在每个编码基准上齐弘扬欠安。比拟之下，Kimi K3 和 GLM 5.2 等模子由老本限制远小于谷歌的实验室造，却交出了好的得益。
月之暗面当作 Kimi 的创建者，估值约 300 亿好意思元，与谷歌约 4.5 万亿好意思元的市值出入约 150 倍。开拓者对此抒发了困惑。
具体的数据来自 Artificial Analysis 的评分。
有效户注目到，3.6 Flash 在该平台上的得分与 3.5 Flash 疏通，但排在 Meta Spark 1.1、GLM-5.2、GPT-5.6 Luna、Claude Sonnet 5、Grok 4.5 和 GPT-5.6 Terra 之后。
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