7月21日，谷歌在未提前預告的情況下，於Google AI Studio和Gemini模型選擇器中上線了兩款新模型：Gemini 3.6 Flash和Gemini 3.5 Flash-Lite。前者主打更強的程式碼生成與Agent（智慧體）能力，後者則聚焦更低成本的大規模呼叫。然而，備受期待的旗艦模型Gemini 3.5 Pro依然缺席，其原定6月釋出的計劃已明顯推遲。
Gemini 3.6 Flash：效率優先，而非智力升級
谷歌表示，Gemini 3.6 Flash在編碼、推理和工具呼叫方面較上一代Gemini 3.5 Flash有所提升，同時通過減少輸出token降低了執行成本。其定價為：輸入1.50美元/百萬token，輸出7.50美元/百萬token。相比Gemini 3.5 Flash（輸出9美元/百萬token），輸入成本不變，但輸出成本下降約17%。谷歌內部測試顯示，在完成同一任務時，Gemini 3.6 Flash的token消耗減少55.8%，任務評分從85分提升至100分。
在公開基準測試中，Gemini 3.6 Flash在程式碼評測DeepSWE上得分49%（上一代37%），在AI操作電腦能力測試OSWorld-Verified中得分83%（上一代78.4%），在機器學習任務測試MLE Bench中得分63.9%（上一代49.7%）。不過，與競爭對手如GPT-5.6 Luna、Grok 4.5和Claude Sonnet 5相比，Gemini 3.6 Flash並未全面領先，尤其在複雜軟體工程和知識工作任務上仍處劣勢。
第三方機構Artificial Analysis的釋出前測試顯示，Gemini 3.6 Flash在Intelligence Index上得分與Gemini 3.5 Flash持平（均為50分），但任務完成時間從約2.7分鐘降至1.3分鐘，速度提升近一倍。這表明新模型的升級方向是效率而非智力。
Gemini 3.5 Flash-Lite：更快，但成本未降
Gemini 3.5 Flash-Lite是Flash系列中更輕量的版本，犧牲部分能力上限換取更低成本和更快速度。其定價為：輸入0.30美元/百萬token，輸出2.50美元/百萬token，約為Gemini 3.6 Flash的1/5和1/3。但與上一代Gemini 3.1 Flash-Lite相比，單價並未下降。不過，其生成速度達到約350 token/秒，任務完成時間從約1.6分鐘降至0.6分鐘。
該模型內建Computer Use能力，可幫助Agent更可靠地操作電腦環境。在測試中，Gemini 3.5 Flash-Lite在程式設計Agent測試Terminal-Bench 2.1中得分從31%提升至54%，在長上下文理解測試GDM-MRCR v2中從60.1%提升至72.2%，在任務執行測試GDPval-AA v2中從642提升至1140。值得注意的是，其在部分Agent和程式碼測試中甚至超過了上一代更高定位的Gemini 3 Flash模型，例如在SWE-Bench Pro中得分54.2%（Gemini 3 Flash為49.6%），在OSWorld-Verified中得分74.0%（Gemini 3 Flash為65.1%）。
此外，谷歌還推出了面向網路安全場景的Gemini 3.5 Flash Cyber，該模型不公開提供，僅通過CodeMender平台向政府和可信合作伙伴開放。
Gemini 3.5 Pro：旗艦模型持續跳票
Gemini 3.5 Pro的延期已成為市場焦點。谷歌在5月I/O大會上表示該模型將在“接下來一個月左右”推出，即預計6月上線，但至今未釋出。據彭博社7月16日報道，其釋出時間已落後原計劃數月，谷歌正最佳化模型尤其是編碼表現。路透社最新報道稱，谷歌仍未公佈具體上線時間，僅表示正在與合作伙伴測試並將“很快”推出；另有訊息稱Gemini 4的訓練工作已開始。
市場關注的已不僅是模型釋出時間，更是谷歌能否保持旗艦模型的競爭節奏。隨著Agent進入企業工作流，程式碼能力成為衡量模型實際生產價值的關鍵指標。路透社指出，華爾街將Gemini 3.5 Pro視為判斷Google DeepMind能否跟上OpenAI和Anthropic的重要指標。
谷歌CEO Sundar Pichai近期多次強調成本優勢，稱企業將大部分AI工作負載遷移至Gemini模型可每年節省超10億美元。但分析認為，谷歌在旗艦模型延遲下推出兩款輕量模型，有填補空檔之嫌。與此同時，AI競爭格局正在變化，除海外“御三家”外，GLM-5.2、Kimi K3等國產模型也開始進入前沿競爭。
在Alphabet本週舉行的第二季度財報電話會議上，投資者很可能進一步追問Gemini 3.5 Pro的更多細節。