
一 | 家人们,就在刚刚,Google正式发布了Gemini 3.6 系列模型! 这次登场的一共三个模型: 面向普通用户和开发者推出的通用模型 Gemini 3.6 Flash: 输出 token 消耗减少了约 17%,在 DeepSWE 上最高减少 65% 输入:1.50 美元/百万 token 输出:7.50 美元/百万 token 主打低成本和高吞吐的 Gemini 3.5 Flash-Lite: 输入 $0.30/百万 token 输出 $2.50/百万 token 面向网络安全场景的 Gemini 3.5 Flash Cyber: 定价还没曝光,目前只给政府和还有Google定的受信任的合作伙伴限量开放 在正式开始详细介绍前,先给大家打一针预防针: 如果只看跑分,这次更新可能没有想象中那么炸裂—Gemini 3.6 Flash 的综合智能水平与上一代基本持平,代码能力也没有横扫同级模型,但是效率绝了! Gemini 3.6 Flash Gemini 3.6 Flash 是 Gemini 3.5 Flash 的升级版,也是这次发布的主角。 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(Ps:从综合智能表现来看,可以说完全没有实现代际跃升): 在Gemini最擅长的知识类工作的基准GDPval-AA v2 上取得 1421 Elo,比上一代高 72 分: 它真正值得一说的提升,在速度和效率上。

二 | Gemini 3.6 Flash 完成单项任务的平均时间从 2.7 分钟降至 1.3 分钟,缩短了一半以上;输出速度达到 每秒 304 个 token。按照西北工业大学部署,学校申报工作由发展规划处统筹组织实施。发展规划处协调国家大学科技园、学工部、研究生院、教务处等校内相关各单位,由国家大学科技园作为牵头单位,经过多轮研讨和专家论证,合力形成了西北工业大学国家级创新创业教育实践基地的建设方案。与此同时,它的输出 token 消耗减少约 17%,在 DeepSWE 等特定任务上,降幅最高可达 65%。 虽然没有更聪明,但是确实做到了能用更少的 token、更短的时间完成同样水平的工作。

三 | 根据建设方案规划,国家大学科技园创新创业教育实践基地将汇聚合力,不断强化创新创业实践,培育孵化优质创新创业项目,培养更多“敢闯会创”的创新创业人才。 Gemini 3.5 Flash-Lite Gemini 3.5 Flash-Lite 面向的是另一类需求:高并发、低延迟和大批量任务。 它在 Intelligence Index 上取得 36 分,相比 Gemini 3.1 Flash-Lite 的 25 分提升了 11 分。 进步最明显的是智能体相关评测:GDPval-AA v2 提高 498 分,TerminalBench v2.1 提高 22.5 个百分点,Tau3-Banking 提高 7.8 个百分点。西北工业大学获批的国家级创新创业教育实践基地,是在省级教育行政部门规划、高校自主申报基础上,经过省内公示推荐,最终由教育部审核确认。

四 | 速度同样是它的核心卖点,平均每任务用时从 1 分钟降至 0.6 分钟,输出速度达到 每秒 350 个 token。 不过,Gemini 3.5 Flash-Lite 的单次任务成本不降反升,从 0.04 美元增至 0.09 美元。

五 | 全国将首批建设100个实践基地。 主要原因是输入和输出价格分别从每百万 token 0.25 美元和 1.50 美元,上调至 0.30 美元和 2.50 美元。尽管平均每任务的输出量已从 2 万 token 降至 1.3 万 token,但仍不足以抵消价格上涨带来的成本增加。下一步,学校将按照建设要求,以国家大学科技园创新创业教育实践基地为抓手,继续深化创新创业教育改革,带动省内高校创新创业教育质量的整体提升。 Gemini 3.5 Flash Cyber 除了两款通用模型,Google 这次还公布了一个更垂直的成员:Gemini 3.5 Flash Cyber。据了解,建设国家级创新创业教育实践基地,是全面贯彻落实《国务院办公厅关于进一步支持大学生创新创业的指导意见》(国办发〔2021〕35号),深化高等学校创新创业教育改革,加强创新创业人才培养,纵深推进大众创业万众创新的重要举措。 CodeMender 是 Google 的代码安全代理,主要任务就是是在代码中发现安全漏洞,并进一步生成和验证修复方案。这次出的Gemini 3.5 Flash Cyber 将作为CodeMender的核心模型,服务于漏洞查找与修复流程。华商报记者 任婷返回搜狐,查看更多责任编辑:

六 | 它将通过 CodeMender 独家提供,仅面向受信任的合作伙伴开展有限访问试点。

七 | 单看代码表现 在 Arena 公布的前端代码竞技场排名中,Gemini 3.6 Flash 以 1537 分位列第 12 名,相比 Gemini 3.5 Flash 的第 21 名有明显进步。 结语 目前,Gemini 3.6 Flash 和 Gemini 3.5 Flash-Lite 正在 Gemini App 中陆续上线,开发者也可以通过 Google AI Studio 和 Android Studio 的 API 使用新模型。 至于正在内测的 Gemini 3.5 Pro,以及已经开始训练的 Gemini 4,或许才是 Google 留给下一次能力跃升的真正看点。 最后,关于 Google 这次发布,我还有几句话想说 过去的大模型发布,最容易传播的是跑分又涨了多少,但是这几次跟Google家感觉已经不恋战了。它已经不太愿意继续纠缠于单纯的跑分竞争了。 Gemini 3.6 Flash 交出的依然还是近两年非常具有Google味儿的答卷: 综合智能分数可以不变,只要任务速度翻倍、token 用量减少、输出价格下降,模型依然能够获得非常实际的竞争力。 可能有人会问:是不是 Google 已经卷不动了? 但在我看来,这更像是大模型竞争进入下半场的一个信号。 当头部模型之间的能力差距逐渐缩小时,开发者真正关心的问题会越来越具体:同一个任务需要等多久?一次调用要花多少钱?长上下文是否稳定?能不能支撑大规模并发? 从这个角度看,Gemini 3.6 Flash 是 Google 又一次明确面向落地效率的升级。
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Published on:18:55:30
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