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四大名捕

Gemini 3.5 Pro难产，谷歌先交了两张草稿纸_我的网站

A | 据纵览新闻报道，浙江宁波某公司在年会前买了500多张彩票，在年会时发放给员工想让大家一起热闹热闹，烘托一下过年气氛。没想到的是，一位员工的彩票竟然幸运地中了一等奖，奖金高达608万元！然而，公司在得知此事后，要求员工退还这张彩票，并计划将奖金平分给所有参加年会的人。

B | 对于公司的要求，员工并不答应，为此，双方闹到了派出所。 7月21日，谷歌突然上线了两个新模型： Gemini 3.6 Flash和Gemini 3.5 Flash-Lite。没有一点点防备，也没有一丝顾虑，它俩就这样出现在了Google AI Studio和Gemini的模型选择器里。

C | 对于此事，属地派出所表示，确实处理过这起纠纷，因为是一起民事纠纷，已建议当事人通过法律途径解决。这两个模型，一个主打更强的代码和Agent能力，一个主打更低成本的大规模调用。

D | 而作为旗舰模型的Gemini 3.5Pro，千呼万唤依然……出不来。按照此前的计划，3.5 Pro本应在6月份上线，现在7月都过一大半了，这款被寄予厚望的模型仍然没有正式亮相。

E | 更戏剧性的是，该公司知情人士透露:其实彩票发员工手上时中奖号码已经公布了。发彩票前，公司老板交代财务人员先核对彩票是否中奖，确认没中奖后再下发。代表旗舰实力的答卷迟迟不交，谷歌先拿出两张“草稿纸”，是个什么意思？ 01 3.6 Flash：比上一代便宜，不比上一代聪明谷歌表示，相比上一代Flash模型，Gemini 3.6 Flash进一步提升了编码、推理和工具调用表现，同时通过减少输出token降低运行成本。 Gemini 3.6 Flash的定位是一个面向真实生产环境的高效模型，或者更直白一点，为Agent服务。估计财务人员未核对清楚，就发放了彩票。在Agent时代，一次任务可能需要几十轮模型调用，这意味着模型不仅要聪明，还必须足够快、足够便宜。潇湘晨报记者未采访到该事件相关的企业及当事人，记者通过搜索发现，2023年，也有类似的信息出现在网络上。 Google此前已经在Gemini 3.5 Flash上强化了这条路线。

F | 根据官方API文档，Gemini 3.5 Flash支持100万token的长上下文，可以一次处理大量信息，同时支持代码执行、调用外部工具、搜索文件等能力，能够完成更复杂、更长时间的任务。 Gemini 3.6 Flash延续了这条路线，它追求的并不是单次回答的质量，是一个“能够承担得起每日真实工作”的位置。

G | Gemini 3.6 Flash的定价如下：输入：1.50 美元/百万 token 输出：7.50 美元/百万 token 相比此前Gemini 3.5 Flash每百万token输入1.5美元、输出9美元的价格，输入成本没有变化，但输出成本进一步下降。对于需要大量调用AI的企业来说，这种成本变化可能比benchmark上的几个百分点提升更加重要。国家“双千计划”法学专家、芙蓉律师事务所主任陈平凡表示：公司得知员工中奖后要求退还的做法，既不合理也不合法。另外，谷歌展示的一项内部测试显示，在完成同一任务时，Gemini 3.6 Flash相比3.5 Flash减少了55.8%的token消耗，同时将任务评分从85分提升到了100分。当然，这只是谷歌自己的测试结果，只能说明Google希望展示的方向：新模型不仅更省，而且能够用更少的计算完成同样甚至更好的任务。彩票一旦售出并交付，其所有权即转移给购买者或受赠人。在此案例中，公司将彩票作为年会礼品赠送给员工，员工接受后，即形成了完整的赠与法律关系，彩票的所有权随之转移给员工。在那些被公开的benchmark里，谷歌主要强调的是代码能力和Agent能力。因此，公司要求员工退还彩票缺乏法律依据。对于上述纠纷，陈平凡也给出了他的法律建议：员工方：应坚持自己的合法权益，拒绝公司的无理要求。

H | 同时，准备好相关证据，如彩票领取记录、中奖通知等，以证明自己的合法所有权。若公司采取进一步行动，如克扣工资或威胁解雇等，员工有权向劳动监察部门投诉，并寻求法律援助。

I | 公司方：应认识到自己的错误，尊重员工的合法权益，避免采取进一步的违法行动。在DeepSWE代码评测中，Gemini 3.6 Flash得分49%，高于上一代的37%。谷歌表示，新模型能够减少无效代码修改和重复执行过程。建议公司加强与员工的沟通，通过协商或调解等方式解决纠纷，以维护和谐的劳动关系。

J | 在测试AI操作电脑能力的OSWorld-Verified评测中，Gemini 3.6 Flash得分83%，超过3.5 Flash的78.4%。

K | 而在面向机器学习任务的MLE Bench中，Gemini 3.6 Flash得分63.9%，相比上一代的49.7%也有明显提升。不过，上述数据更多说明Gemini 3.6 Flash相比上一代有所进步。同时，公司应吸取教训，在未来的福利发放中明确权属约定，避免类似纠纷的再次发生。如果放到当前大模型竞争中横向比较，Google选择的对手是GPT-5.6 Luna、Grok 4.5和Claude Sonnet 5（这里也可以看出这个产品的定位）。

L | 从结果来看，Gemini 3.6 Flash并没有全面领先，GPT和Claude的模型在复杂软件工程和知识工作任务上仍然保持优势。但这其实也是Flash系列存在的意义：它不一定要成为最强模型，只需要在明显低于旗舰模型成本的情况下，提供够用的能力。总之，在处理此类纠纷时，应尊重法律原则，保护员工的合法权益，维护和谐的劳动关系。

M | 官方测评之外，根据Artificial Analysis的发布前测试，Gemini 3.6 Flash在Intelligence Index上拿到了50分，与Gemini 3.5 Flash持平。潇湘晨报记者曾永红曹伟报料、维权通道：应用市场下载“晨视频”客户端，搜索“报料”一键直达；或微信添加报料客服：xxcbcsp；或拨打热线0731-85571188。这意味着，如果只看模型综合“智力”，Gemini 3.6 Flash并没有什么升级。但是呢，它的速度又很好地弥补了这一点。如需内容合作，请拨打政企服务专席19176699651。 Artificial Analysis还统计了模型完成Intelligence Index任务所需的平均时间。结果显示，Gemini 3.6 Flash每项任务平均耗时约1.3分钟，相比上一代3.5 Flash的约2.7分钟，减少了一半。与此同时，Gemini 3.5 Flash-Lite的任务完成时间也从上一代3.1 Flash-Lite的约1.6分钟，下降到约0.6分钟。总的来说，Gemini 3.6 Flash的升级方向其实是效率——更少的token消耗，更低的运行成本，以及更适合长期运行的Agent能力。对于习惯使用Gemini 3.5 Flash的用户来说，确实是非常不错的升级。 02 3.5 Flash-Lite：更快，但没有上一代便宜然后再来看另一个模型Gemini 3.5 Flash-Lite。顾名思义，Flash-Lite是Flash系列中更轻量的版本，相比Flash，它牺牲了一部分能力上限，换取了更低的成本和更快的速度。

N | 就像前面提到的那样，Gemini 3.5 Flash-Lite的任务完成时间从上一代3.1 Flash-Lite的约1.6分钟，下降到了约0.6分钟。 3.5 Flash-Lite也是3.5系列中速度最快的型号，根据Artificial Analysis测试数据，其生成速度达到约350 token/秒，已经属于当前主流大模型中的高速水平。

o | Gemini 3.5 Flash-Lite的定价如下：输入：0.30 美元/百万 token 输出：2.50 美元/百万 token 相比Gemini 3.6 Flash，输入价格约为1/5，输出价格约为1/3。不过，与上一代Gemini 3.1 Flash-Lite相比，新模型并没有进一步降价。虽然Gemini 3.5 Flash-Lite由于能力提升，可以通过减少输出量降低部分成本，但综合起来，还是很难抵消单价上的成本增加。根据官方文档，相比上一代Gemini 3.1 Flash-Lite，新模型在不同思考等级（thinking levels）下都有明显提升。开发者可以根据任务需求调整模型的思考深度。此外，Gemini 3.5 Flash-Lite还内置了Computer Use能力，可以帮助Agent更可靠地操作电脑环境，完成跨应用任务。在具体测试中，Gemini 3.5 Flash-Lite相比上一代模型也有明显提升：在Terminal-Bench 2.1编程Agent测试中，成绩从31%提升到54%；在测试长上下文理解能力的GDM-MRCR v2中，从60.1%提升到72.2%；在更贴近真实工作场景的GDPval-AA v2任务执行测试中，从642提升到1140。值得注意的是，在一些Agent和代码相关测试中，Gemini 3.5 Flash-Lite甚至超过了上一代更高定位的Gemini 3 Flash模型。例如，在SWE-Bench Pro软件工程测试中，Gemini 3.5 Flash-Lite得分54.2%，高于Gemini 3 Flash的49.6%；在测试AI操作电脑能力的OSWorld-Verified中，Gemini 3.5 Flash-Lite也以74.0%的成绩超过Gemini 3 Flash的65.1%。这意味着，随着模型能力不断提升，过去需要更大模型才能完成的部分Agent任务，正在逐渐下沉到更便宜、更快速的模型。顺便一提，除了前两个面向普通用户的通用模型，谷歌还推出了Gemini 3.5 Flash Cyber。

p | 它主要针对网络安全场景。

q | 根据官方文档，在CodeMender系统中，多个Gemini 3.5 Flash Cyber Agent可以协同工作，分别完成不同分析任务，并最终汇总成一份完整报告。

r | 在网络安全基准测试CyberGym中，Flash Cyber也达到了接近前沿模型的表现。该模型目前不会公开提供，仅通过CodeMender平台向政府和可信合作伙伴开放。 03 3.5 Pro：谷歌迟迟交不出的旗舰答卷如果说Gemini 3.6 Flash和Gemini 3.5 Flash-Lite还可以看作是谷歌对AI规模化应用的判断，那么Gemini 3.5 Pro则代表着谷歌的模型上限。

s | 但问题在于：这份答卷，到现在还没有交出来。

t | 5月I/O的时候，谷歌表示Gemini 3.5 Pro将在“接下来一个月左右”推出，也就是预计在今年6月上线。

u | 现在7月都过了一大半了。据彭博社7月16日报道，Gemini 3.5 Pro的发布时间已经落后原计划数月。谷歌正在继续优化模型能力，尤其是编码表现，希望达到内部设定的目标。路透社最新的报道则显示，截至目前，谷歌仍未公布具体上线时间，只表示该模型正在与合作伙伴测试，并将“很快”推出；另有新闻稿透露，Gemini 4的训练工作已经开始了。而我们都知道，“很快”就是不确定的意思。 Gemini 1.0发布时就曾因演示争议受到质疑；Gemini 1.5 Pro凭借百万token上下文短暂扳回局面，但随后Claude和GPT系列快速追赶；直到Gemini 3系列发布，谷歌才重新获得“回到前沿竞争”的评价。如今Gemini 3.5 Pro再次延期，市场关注的已经不只是一个模型什么时候上线，还有谷歌到底能否保持旗舰模型的竞争节奏问题。何况谷歌透露出的编码表现不及预期，并不是什么容易解决的小问题。随着Agent开始进入企业工作流，代码能力的重要性迅速提升。一个模型能否理解复杂项目、修改真实代码、完成多步骤开发任务，已经成为衡量它是否具备实际生产价值的重要指标。路透社指出，华尔街正在等待Gemini 3.5 Pro，因为它将成为判断Google DeepMind是否能够跟上OpenAI和Anthropic的重要指标。当然，谷歌并不是没有动作，这次推出的几个模型，恰说明谷歌正在强化另一条路线：让AI变得更便宜、更容易规模化。谷歌CEO Sundar Pichai近期也多次强调成本优势，并表示企业如果将大部分AI工作负载迁移到Gemini模型，可以每年节省超过10亿美元。但问题在于，市场在期待一份证明谷歌模型实力的“答卷”，谷歌交出的却是两张关于效率和成本的“草稿纸”——很难不让人觉得，谷歌在用Flash系列填补Pro延迟留下的空档。

v | 有意思的是，在Gemini 3.5 Pro延期的同时，AI竞争格局正在发生变化。过去，人们讨论AI领先者，主要关注海外“御三家”：OpenAI、Anthropic和Google DeepMind。但最近，GLM-5.2、Kimi K3等国产模型也开始进入前沿竞争，并引发了大量讨论。前沿模型的追赶速度正在加快，也让谷歌的问题变得更加紧迫，它当然可以继续大力推出Flash模型，但前提是它的旗舰模型足够给力——只要硬实力足够，自有大儒为他辩经。如果谷歌最终推出一个真正领先的旗舰模型，那么Flash路线会成为完整体系的一部分：Pro负责突破能力上限；Flash负责规模化应用。但如果Gemini 3.5 Pro持续落后，市场很可能会继续追问：谷歌拥有最强AI研究资源，为什么却无法稳定跑赢竞争对手？在Alphabet本周举行第二季度财报电话会议时，人们很可能会进一步询问有关Gemini 3.5 Pro的更多细节。（作者：袁心玥）。

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Published on:08:45:13

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