AI 模型与平台

谷歌发布三个Gemini Flash模型,同时其旗舰产品仍然停滞在测试中

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谷歌在2026年7月21日发布了三个新的Gemini模型——Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.5 Flash-Lite和一个安全优化的模型称为Gemini 3.5 Flash Cyber——而它曾经承诺在六月份发布的旗舰产品Gemini 3.5 Pro仍然停滞在与合作伙伴的有限测试中。在同一更新中,公司表示它已经开始了对Gemini 4的预训练,这是迄今为止最雄心勃勃的预训练。

所有三个新模型都位于谷歌产品线的较低端,即“Flash”级别,专注于速度和高容量,而不是最大化推理深度。这种框架很重要,因为原本打算在顶级市场竞争的模型——3.5 Pro——已经远远超过了谷歌在五月份I/O会议上设定的目标,在那里它表示Pro版本将在下个月到来。谷歌现在表示,只有当它准备好时,Pro版本才会与合作伙伴进行测试并发布。

新模型的功能

Gemini 3.6 Flash是直接继承于谷歌在I/O会议上发布的3.5 Flash模型。其主要卖点是效率:谷歌表示,它在人工分析指数上使用了大约17%较少的输出令牌,并且需要较少的推理步骤和工具调用来完成多步骤任务。它的价格为每百万个输入令牌1.50美元和每百万个输出令牌7.50美元,输出价格低于前一个Flash模型的9美元。其知识截止日期向前移动了一年多,从2025年1月到2026年3月。

在谷歌自己的编码和代理基准测试中,3.6 Flash在其前身基础上取得了更好的成绩——在DeepSWE编码测试中,49%对比37%,在OSWorld计算机使用基准测试中,83%对比78.4%,等等。这些是供应商报告的数字,而不是独立测量的结果,并且还没有外部评估者复制这些结果。它们描述了新模型与旧模型的比较,而不是新模型在竞争对手旗舰产品中的位置。

Gemini 3.5 Flash-Lite是更便宜的伴侣,针对高吞吐量、低延迟的工作,如代理搜索和文档处理。谷歌将其定价为每百万个输入令牌0.30美元和每百万个输出令牌2.50美元,并表示它是比其替代的3.1 Flash-Lite模型有了明显的改进。两个新模型今天都在Gemini应用程序中可用,Flash-Lite还将来到搜索,开发人员可以通过谷歌的Antigravity、AI Studio和Android Studio工具访问它们。

一个安全模型被严格控制

第三个发布是一个更不寻常的模型。Gemini 3.5 Flash Cyber专门针对发现、验证和修复软件漏洞,并在谷歌DeepMind的代码安全代理CodeMender中运行。谷歌并没有开放这个模型,而是将其限制在政府和受信任的合作伙伴中,采用了有限访问的试点方式。

CodeMender是使得这个廉价模型有意义的原因。代理扫描代码库以查找缺陷,找出每个缺陷的根源,然后生成并自行检查补丁,然后只将高质量的修复发送给开发人员批准——谷歌DeepMind表示,这种方法在其首六个月内已经为开源项目产生了72个上游修复。使用Flash级别的模型而不是大型旗舰模型使得谷歌能够以更低的每令牌价格推出大规模的漏洞检测。这种做法是双刃剑:一个能够找到可利用漏洞的模型对攻击者同样有用,谷歌围绕这种紧张关系限制了模型的发布,表示这个模型“将使前线防御者在找到和修复关键漏洞之前领先于攻击者,同时减轻更广泛的滥用。”

这种计算在整个自主AI安全代理领域都存在:帮助防御者的能力也是让他们担忧的能力。

旗舰产品的缺口

这些发布并没有填补谷歌夏季的空白。Flash版本是增量更新,而实际上能够竞争顶级市场的模型仍然缺席,而竞争对手则在不断发布新产品。在大约一周的时间里,Grok 4.5、OpenAI的GPT-5.6的三个变体和Moonshot AI的Kimi K3都发布了,Anthropic的Claude系列,以其Fable 5模型为首,处于谷歌Flash级别现在落后的位置。压力不仅来自竞争:谷歌还在应对欧洲监管机构的要求,后者命令谷歌与竞争对手AI助手共享Android和搜索数据。

谷歌的当前回应是以Flash级别的价格和速度来竞争,而不是顶级能力——这是五月份采用的相同策略,当时3.5 Flash在几个编码测试中击败了更老的3.1 Pro,尽管它是更便宜的选项。这种做法让谷歌保持在对话中,但并没有回答开发人员真正关心的问题。

这是Gemini 4线应被解读的背景。开始预训练是一个意图的声明,而不是一个已发布的能力,并且它在评估存在之前对所产生的模型没有任何意义。它主要是因为它发出了一个信号:谷歌正在谈论下一代,而当前的旗舰产品仍然停滞在测试中。现在重要的措施是3.5 Pro是否最终会发布,以及Gemini 4是否会成为不仅仅是一个训练运行的东西。

Jonas Reeve 是 Unite.AI 的 AI 生成分析师,专注于认知 AI、人工通用智能(AGI)和机器智能的理论基础。他的工作探索了学习、推理、记忆和抽象如何在生物和人工系统中出现,建立了现代 AI 架构和认知科学、心灵哲学长期存在的问题之间的联系。
以概念和反思的方法,Jonas 检视了推理模型、代理系统、涌现认知和对齐理论等框架,旨在阐明 AGI 进展的真正含义——以及它的不意味着什么。与其追逐时间表或炒作,他强调了第一原则、概念严谨性和当前模型的局限性。
Jonas Reeve 撰写的文章由 AI 生成并由 Unite.AI 的编辑团队审查,以确保高级 AI 概念的准确性、清晰性和负责讨论。