谷歌今天发布了三种新的 AI 模型：Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 和 3.5 Flash Cyber。这并不是大多数人所期待的。
在 5 月的谷歌 I/O 2026 上推出了 Gemini 3.5 Flash 并承诺将在一个月内推出专业版后，谷歌在自己的截止日期上悄然失约。由于未能达到内部目标，Gemini 3.5 Pro 被暂时搁置，特别是在编码任务上，彭博社报道称。6 月底尝试通过更新训练数据（模型学习的大型数据集）来修复它，但结果令人失望。根据该报告，Alphabet 股票下跌了大约 4.4%，在一次交易中抹去了约 2000 亿美元的市值。
谷歌最近发货的最后一款 Pro 级模型是Gemini 3 的继任者，Gemini 3.1 Pro，发布于 2 月。
Flash 系列是谷歌的速优化模型系列——快速、经济高效，专为 AI 代理人构建，这些程序可以半自主地执行任务，比如管理文档、处理数据管道或在没有人工点击每一步的情况下浏览网页。Pro 模型是重载：速度慢、价格高，专为复杂推理而设计，在这种情况下，原始性能比速度更重要。
每个 AI 模型的功能及其适用对象
Gemini 3.6 Flash 是主要版本。根据人工分析指数，它使用的输出令牌比 3.5 Flash 少 17%——令牌是 AI 处理的基本单位， roughly three-quarters of a word。它也更便宜：每百万个输入令牌 1.50 美元，每百万个输出令牌 7.50 美元，输出价格从 3.5 Flash 的 9 美元降至此。对于大规模运行代理的企业来说，这种差异快速累积。
在基准测试中——通过完成任务的正确比例来评分的标准化测试——3.6 Flash在 DeepSWE v1.1 中得分 49%，该测试涉及长期软件工程任务，如构建和调试完整代码库，而 3.5 Flash 的得分为 37%。在 MLE-Bench 这个机器学习工程测试中，它得分 63.9%，而 3.5 Flash 的得分为 49.7%。在 OSWorld-Verified 测试中，AI 控制计算机屏幕以完成真实任务，3.6 Flash 以 83.0% 的得分领先于 Claude Sonnet 5（81.2%）和 GPT-5.6 Luna（72.6%）。
同类竞争对手在其他地方仍然占据领先地位：GPT-5.6 Luna 在 DeepSWE 测试中的得分为 67%，在 Terminal-Bench 2.1 中得分为 84.7%，该测试评估代理码。Claude Sonnet 5 在 GDPval-AA v2 的知识工作中以 1607 的得分领先，该基准基于类似国际象棋的 Elo 等级评分，得分越高意味着现实任务表现越好，而 3.6 Flash 的得分为 1421。
我们尝试了该模型进行编码，结果是……至少可以说不尽如人意。
我们的简单编码测试得到了一个不可用的文件。HTML 格式不正确，元素渲染不当。随后尝试通过编写代码来解决这些问题也未能成功。
我们要求 Deepseek 通过简单修复错误，将第一个模型转变为可玩的东西。它识别了 11 个错误并实施了 8 项关键修复，结果得到了一个不错的游戏。
Deepseek 的小调整修复了游戏，这意味着 Gemini 的核心思维是正确的，但细节和不准确之处使得结果无用。如果你打算使用模型进行此类操作，准备进行漫长的编码会议，这个模型虽然便宜但性能差。
谷歌发布的第二个模型，Gemini 3.5 Flash-Lite，完全是为高容量而构建的：每秒 350 个输出令牌，输入费用为每百万 0.30 美元，输出费用为每百万 2.50 美元。它旨在高吞吐量的管道，例如在大规模处理文档或代理搜索系统，并在关键编码任务上超越了较老的 3 Flash，包括 Terminal-Bench 2.1（54% 对比 31%），尽管成本显著更低。
它还可以成为一个优秀的会话压缩器（分析长会话并提取关键元素，以便你的代理不会因噪音而崩溃），尤其是对于依赖 Hermes 和 Openclaw 的用户。
第三个模型，Gemini 3.5 Flash Cyber，将不会公开提供。谷歌将其限制在需要找到和修复软件漏洞的政府和经过审查的合作伙伴之间——这是一种双重用途的能力，公司不愿意广泛发布。
与此同时，谷歌的 DeepMind 团队已经在继续发展。谷歌在官方公告中确认，已经开始“我们迄今为止最雄心勃勃的预训练”，为 Gemini 4，而团队已经在进行宣传。
预训练是模型在开始特定任务微调之前从大量数据集中学习的基础阶段——这意味着 Gemini 4 正在构建中，而不是计划中。
3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite 今天已经在 Gemini 应用程序、谷歌 AI 工作室和通过 API 上线。根据谷歌的说法，Gemini 3.5 Pro 将在“准备好时”发布，无论那是什么时候。
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