谷歌上新Gemini 3.6，模型開始價格戰

作者 | 山竹

出品 | 鋅產業

7月21日，谷歌一口氣推出三款Gemini模型：Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.5 Flash-Lite，以及面向網絡安全的Gemini 3.5 Flash Cyber。

這三款模型試圖講述的是不同的故事：

Gemini 3.6 Flash強調更高的Token效率和更強的編程能力；

Gemini 3.5 Flash-Lite瞄準需要海量調用的智能體與文檔處理任務；

Gemini 3.5 Flash Cyber則進入漏洞發現和修復這一高度專業、也更加敏感的領域。

它們的共同點是“輕”，谷歌希望用更低的調用成本、更短的任務耗時，讓AI智能體真正跑進企業的生產環境。

但發布名單里，依然沒有外界等待已久的Gemini 3.5 Pro。

這讓此次發布呈現出一種微妙的反差：

當行業仍在等待谷歌拿出更強的旗艦模型時，谷歌先回答了另一個越來越現實的問題——當AI開始大規模干活，企業究竟要為每一次任務付多少錢？

01 Flash三連發

三款模型中，Gemini 3.6 Flash承擔著主力角色。

按照谷歌的定位，它主要面向編程、知識工作和多模態任務，與5月發布的3.5 Flash相比，3.6 Flash減少了不必要的推理步驟、工具調用和執行循環，試圖讓模型用更少的Token完成同一項工作。

谷歌稱，3.6 Flash的輸出Token消耗較3.5 Flash減少17%。

在DeepSWE測試中，其得分從37%提升至49%，在衡量計算機操作能力的OSWorld-Verified測試中，得分則由78.4%升至83%。

與此同時，模型的價格也隨之下調，3.6 Flash每百萬輸入Token價格仍為1.5美元，輸出價格由3.5 Flash的9美元降至7.5美元。

不過，這次升級更像一次效率優化，而非基礎智能的明顯躍遷。

第三方評測機構Artificial Analysis給出的結果顯示，3.6 Flash與3.5 Flash在其智能指數上均為50分，前者的平均任務耗時卻從2.7分鐘降至1.3分鐘，單次任務成本也下降約18%。

換句話說，3.6 Flash未必變得聰明很多，但干活更快、更簡潔，也更便宜了。

Gemini 3.5 Flash-Lite則進一步壓低了使用門檻。

它是Gemini 3.5系列中速度最快、價格最低的模型，面向智能體搜索、文檔解析、數據提取和子智能體執行等高吞吐量任務。谷歌援引Artificial Analysis的測試稱，其輸出速度達到每秒350Token。

3.5 Flash-Lite每百萬輸入、輸出Token的價格分別為0.3美元和2.5美元。它不追求處理最復雜的問題，而是希望在一套智能體系統中承接數量龐大、難度相對有限的基礎任務。

第三款模型3.5 Flash Cyber更為特殊。

它基于3.5 Flash微調，專門用于查找、驗證和修復軟件漏洞。谷歌的CodeMender安全智能體可以同時調用多個3.5 Flash Cyber子智能體，掃描不同代碼路徑，最后合并成一份報告。

在谷歌針對V8 JavaScript引擎進行的內部測試中，3.5 Flash Cyber發現了55個經確認的獨立問題。

作為對比，谷歌稱3.5 Flash和Claude Opus 4.6分別發現47個和36個。

但由于網絡安全能力具有明顯的雙重用途，3.5 Flash Cyber不會像另外兩款模型一樣全面開放，谷歌計劃先通過CodeMender向政府和可信合作伙伴提供有限試用，再決定后續開放范圍。

02 模型戰開始算賬

過去的大模型發布會，總要回答“誰更聰明”。

基準測試分數、數學推理、編程能力和上下文窗口，構成了廠商爭奪技術領先位置的主要指標，但隨著AI智能體開始進入真實業務，另一個問題正變得更加重要：

完成一次任務，需要調用多少次模型、消耗多少Token，又要花多長時間？

一項普通的聊天請求，可能只需要模型生成一次答案。

智能體任務卻往往包含規劃、搜索、調用工具、檢查結果和反復修改，一套多智能體系統還可能將任務拆給多個子模型，單次調用看似微小的成本差異，經過數十輪執行后就會迅速放大。

這正是谷歌三款新模型試圖占據的位置。

3.6 Flash負責復雜任務和整體協調，3.5 Flash-Lite承接高頻子任務，3.5 Flash Cyber則進入專業安全場景，它們共同組成的并非一款“全能模型”，而是一套可以按照任務難度、延遲和預算進行調度的模型組合。

不過，“Lite”也不意味著絕對更便宜。

Artificial Analysis指出，與上一代3.1 Flash-Lite相比，3.5 Flash-Lite雖然平均任務耗時接近減半，智能指數提升了11分，但其每百萬輸出Token價格由1.5美元升至2.5美元。

在該機構的測試中，其平均單次任務成本由0.04美元增至0.09美元。

企業最終需要計算的，因而不只是API價目表，還包括完成率、返工次數、Token用量和任務耗時。一個單價更高、卻能減少執行循環的模型，實際總成本可能反而更低；一個速度很快但需要反復糾錯的模型，也可能失去價格優勢。

模型競爭正在從參數和分數，進入更具體的單位經濟賬。

03 Pro還在路上

三款Flash模型密集登場，并沒有完全轉移外界對Gemini 3.5 Pro的關注。

在今年5月的Google I/O大會上，谷歌CEO桑達爾·皮查伊曾表示，Gemini 3.5 Pro預計于6月推出。但截至此次發布，谷歌仍只表示該模型正在與合作伙伴測試，將在“準備就緒后”擴大開放，沒有給出新的時間表。

據路透社報道，Gemini 3.5 Pro延期與模型未能達到部分內部目標有關，編程能力尤其受到關注。這一具體原因尚未得到谷歌公開確認。

谷歌也在官方文章中透露，Gemini 4已經啟動預訓練。

于是，谷歌當前的模型路線出現了一種少見的并行狀態，3.5 Pro仍在測試，3.6 Flash已經進入市場，下一代Gemini 4也開始訓練。

從產品策略看，谷歌正在降低對單一旗艦模型的依賴。

相比只用一款最強模型爭奪排行榜，谷歌更希望依靠Gemini API、Google Cloud、Gemini應用及CodeMender等產品，把不同模型塞進開發、辦公、安全和數據處理流程。只要調用規模足夠大，即使單次價格不高，也能形成穩定的云服務收入和開發者黏性。

但旗艦模型仍然重要。它不僅代表技術上限，也影響開發者、企業客戶和資本市場對谷歌能否繼續緊跟前沿競爭的判斷。

三款Flash模型回答了如何讓AI跑得更快、成本更低，卻沒有回答谷歌下一款旗艦模型究竟能有多強。

在Gemini 3.5 Pro正式登場前，這仍是谷歌模型版圖中最顯眼的空位。