极度深寒
Gemini 3.5 Pro难产，谷歌先交了两张草稿纸_我的网站
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此次是富途和vivo今年第二次深度合作。 7月21日，谷歌突然上线了两个新模型：
Gemini 3.6 Flash和Gemini 3.5 Flash-Lite。
B | 4月vivo发布其首款专业折叠旗舰手机vivo X Fold，引领折叠屏手机市场进入2.0时代，双方建立起深度合作关系。 没有一点点防备，也没有一丝顾虑，它俩就这样出现在了Google AI Studio和Gemini的模型选择器里。
C | 这两个模型，一个主打更强的代码和Agent能力，一个主打更低成本的大规模调用。 而作为旗舰模型的Gemini 3.5Pro，千呼万唤依然……出不来。
D | 按照此前的计划，3.5 Pro本应在6月份上线，现在7月都过一大半了，这款被寄予厚望的模型仍然没有正式亮相。vivo X Fold已是真正意义上的集大成者。 代表旗舰实力的答卷迟迟不交，谷歌先拿出两张“草稿纸”，是个什么意思？ 01 3.6 Flash：比上一代便宜，不比上一代聪明 谷歌表示，相比上一代Flash模型，Gemini 3.6 Flash进一步提升了编码、推理和工具调用表现，同时通过减少输出token降低运行成本。而今年9月，秉承敢于追求极致，持续创造惊喜的理念，vivo 发布了硬件性能和软件体验都更上一层楼的vivo X Fold+ ；双方的合作更持续深化，富途通过卓越的金融科技实力，携手vivo打造深度适配折叠大屏的App，持续伴随3c数码行业的发展，和vivo一同持续打造更强的折叠屏旗舰，带来一用难回的使用体验。
E | 1.搭载8.03英寸大屏，让专业画线无障碍vivo X Fold+配备三星120Hz E5双主屏，8.03英寸超大内屏，分辨高达率2160*1916，带来可与平板电脑媲美的观看和操作体验。
F | Gemini 3.6 Flash的定位是一个面向真实生产环境的高效模型，或者更直白一点，为Agent服务。搭载了超大屏幕，用户可以通过富途牛牛App折叠屏版的专业画线功能，让手机上拉取点位像电脑端操作一样流畅，这对于技术分析达人来说无疑是如虎添翼。 在Agent时代，一次任务可能需要几十轮模型调用，这意味着模型不仅要聪明，还必须足够快、足够便宜。通过X Fold+ 8.03英寸大尺寸手机内屏，用户的画线和作图空间放大了两倍，拉取点位更顺畅自如，不再受限于手机屏尺寸。 Google此前已经在Gemini 3.5 Flash上强化了这条路线。根据官方API文档，Gemini 3.5 Flash支持100万token的长上下文，可以一次处理大量信息，同时支持代码执行、调用外部工具、搜索文件等能力，能够完成更复杂、更长时间的任务。该功能可以让投资者更清晰、更直观地判断K线趋势，更好地做出决策。
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2.深度适配折叠屏，轻松实现16股同屏看图相对于普通手机来说，折叠屏手机的“大屏”优势如何发挥，是手机厂商和手机应用面临的一个重要问题。其中，折叠屏适配问题是关键。
Gemini 3.6 Flash延续了这条路线，它追求的并不是单次回答的质量，是一个“能够承担得起每日真实工作”的位置。富途牛牛通过加入vivo折叠屏的大生态，为用户带来了更好的App深度适配体验，与微信和QQ等高频App一道，成为vivo重点适配App之一。
在vivo X Fold+ 8.03英寸的广阔内屏上，经过深度适配的富途牛牛App支持16股同屏展示功能，用户可以在手机内屏上同步查看16只股票的走势图，大大突破以往最多查看8只股票的上限。
Gemini 3.6 Flash的定价如下：
输入：1.50 美元/百万 token
输出：7.50 美元/百万 token
相比此前Gemini 3.5 Flash每百万token输入1.5美元、输出9美元的价格，输入成本没有变化，但输出成本进一步下降。
H | 对于需要大量调用AI的企业来说，这种成本变化可能比benchmark上的几个百分点提升更加重要。 另外，谷歌展示的一项内部测试显示，在完成同一任务时，Gemini 3.6 Flash相比3.5 Flash减少了55.8%的token消耗，同时将任务评分从85分提升到了100分。 当然，这只是谷歌自己的测试结果，只能说明Google希望展示的方向： 新模型不仅更省，而且能够用更少的计算完成同样甚至更好的任务。 在那些被公开的benchmark里，谷歌主要强调的是代码能力和Agent能力。通过这项功能，行情走势的差异一目了然，让用户减少行情页面的来回切换，更直观地对比不同指数和个股的趋势。 在DeepSWE代码评测中，Gemini 3.6 Flash得分49%，高于上一代的37%。
I | 谷歌表示，新模型能够减少无效代码修改和重复执行过程。
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3.应用多窗、分屏功能，轻松实现多任务同步据悉，vivo X Fold+支持内置应用分屏、分身、小窗和侧边栏等功能，支持多任务同步处理，可大幅提升多线程处理的效率，趋近于笔记本电脑的操作体验。
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在测试AI操作电脑能力的OSWorld-Verified评测中，Gemini 3.6 Flash得分83%，超过3.5 Flash的78.4%。在投资应用中，用户可以通过vivo X Fold+的应用分屏（两个不同应用同时协作）、应用多窗（同一个应用内显示不同界面）、应用双开等功能，轻松实现多任务同步。
而在面向机器学习任务的MLE Bench中，Gemini 3.6 Flash得分63.9%，相比上一代的49.7%也有明显提升。这项功能让用户可以一边与好友畅谈市场行情，一边实时跟踪股票走势，还可以同步浏览市场实时资讯，在富途的牛牛圈社区内与其他用户讨论经验与心得，一改往常反复退出和切换App页面的繁琐操作，提升信息获取效率，更快把握市场机会。深度适配折叠屏后的富途牛牛App，还实现了同一个App内可同步展示社区、资讯与行情的功能，减少了内容浏览与个股行情查阅之间的来回操作频次，大大简化页面切换过程，提升投资决策的效率。
富途互联网业务产品部总经理苏常友表示，富途牛牛折叠屏版与vivo X Fold+的折叠屏形态和硬件配置深度融合，将“一屏尽览、双屏操控、亮点多窗和全屏模式”等功能集成于vivo的智能手机大屏。
不过，上述数据更多说明Gemini 3.6 Flash相比上一代有所进步。用户可以像电脑端一样，顺畅使用专业画线功能，实现16股同屏浏览，更可以直观地在手机屏浏览行情走势、资讯和牛牛圈社区等内容，通过科技开启全新投资体验，实现高效决策。
如果放到当前大模型竞争中横向比较，Google选择的对手是GPT-5.6 Luna、Grok 4.5和Claude Sonnet 5（这里也可以看出这个产品的定位）。不仅仅是硬件和使用体验的提升，消费者越来越在意的隐私安全，X Fold+也和富途一起下足功夫。
从结果来看，Gemini 3.6 Flash并没有全面领先，GPT和Claude的模型在复杂软件工程和知识工作任务上仍然保持优势。
但这其实也是Flash系列存在的意义：
它不一定要成为最强模型，只需要在明显低于旗舰模型成本的情况下，提供够用的能力。vivo 产品线总经理洪沂表示：“富途的很多用户是成熟的TMT和金融行业从业者。vivo X Fold+拥有8.03英寸2K+的三星E5折叠巨幕，不仅能在大屏炒股上给用户带来一用难回的全新体验，同时还与富途牛牛App在信息安全防护上深度合作，为用户开启全方位的安全隐私守护，X Fold+基于骁龙 8+定制了SPU安全处理单元。
L | SPU基于CC EAL4+安全等级设计，能够满足银行卡等金融级场景的安全要求，它拥有独立的安全硬件处理器及独立的安全操作系统，并深入集成到芯片中，赋予产品硬件级的安全防护能力，像我们日常使用的帐号密码，都可以在SPU内安全加密，能够在设备有风险的时候，提醒用户谨慎登陆，为热爱投资理财的朋友在移动互联网时代保驾护航。 官方测评之外，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。 这意味着，如果只看模型综合“智力”，Gemini 3.6 Flash并没有什么升级。
M | ”作为一家科技驱动的金融科技公司，富途的产品和研发人员占比约70%，为行业平均水平的10倍。2022年上半年，富途旗下App在全平台终端共发布了130个版本，累积更新5301项功能。强大的研发实力，让富途打造了全平台、全终端覆盖的一站式全线上投资产品，兼容iOS、Android、macOS、Windows和Open API等不同平台，让投资者尽享移动互联网时代的投资便利。 但是呢，它的速度又很好地弥补了这一点。 Artificial Analysis还统计了模型完成Intelligence Index任务所需的平均时间。结果显示，Gemini 3.6 Flash每项任务平均耗时约1.3分钟，相比上一代3.5 Flash的约2.7分钟，减少了一半。
N | 与此同时，Gemini 3.5 Flash-Lite的任务完成时间也从上一代3.1 Flash-Lite的约1.6分钟，下降到约0.6分钟。 总的来说，Gemini 3.6 Flash的升级方向其实是效率——更少的token消耗，更低的运行成本，以及更适合长期运行的Agent能力。 对于习惯使用Gemini 3.5 Flash的用户来说，确实是非常不错的升级。
o | 02 3.5 Flash-Lite：更快，但没有上一代便宜 然后再来看另一个模型Gemini 3.5 Flash-Lite。 顾名思义，Flash-Lite是Flash系列中更轻量的版本，相比Flash，它牺牲了一部分能力上限，换取了更低的成本和更快的速度。 就像前面提到的那样，Gemini 3.5 Flash-Lite的任务完成时间从上一代3.1 Flash-Lite的约1.6分钟，下降到了约0.6分钟。 3.5 Flash-Lite也是3.5系列中速度最快的型号，根据Artificial Analysis测试数据，其生成速度达到约350 token/秒，已经属于当前主流大模型中的高速水平。 Gemini 3.5 Flash-Lite的定价如下： 输入：0.30 美元/百万 token 输出：2.50 美元/百万 token 相比Gemini 3.6 Flash，输入价格约为1/5，输出价格约为1/3。不过，与上一代Gemini 3.1 Flash-Lite相比，新模型并没有进一步降价。 虽然Gemini 3.5 Flash-Lite由于能力提升，可以通过减少输出量降低部分成本，但综合起来，还是很难抵消单价上的成本增加。
p | 根据官方文档，相比上一代Gemini 3.1 Flash-Lite，新模型在不同思考等级（thinking levels）下都有明显提升。开发者可以根据任务需求调整模型的思考深度。 此外，Gemini 3.5 Flash-Lite还内置了Computer Use能力，可以帮助Agent更可靠地操作电脑环境，完成跨应用任务。 在具体测试中，Gemini 3.5 Flash-Lite相比上一代模型也有明显提升：在Terminal-Bench 2.1编程Agent测试中，成绩从31%提升到54%；在测试长上下文理解能力的GDM-MRCR v2中，从60.1%提升到72.2%；在更贴近真实工作场景的GDPval-AA v2任务执行测试中，从642提升到1140。 值得注意的是，在一些Agent和代码相关测试中，Gemini 3.5 Flash-Lite甚至超过了上一代更高定位的Gemini 3 Flash模型。 例如，在SWE-Bench Pro软件工程测试中，Gemini 3.5 Flash-Lite得分54.2%，高于Gemini 3 Flash的49.6%；在测试AI操作电脑能力的OSWorld-Verified中，Gemini 3.5 Flash-Lite也以74.0%的成绩超过Gemini 3 Flash的65.1%。
q | 这意味着，随着模型能力不断提升，过去需要更大模型才能完成的部分Agent任务，正在逐渐下沉到更便宜、更快速的模型。 顺便一提，除了前两个面向普通用户的通用模型，谷歌还推出了Gemini 3.5 Flash Cyber。 它主要针对网络安全场景。根据官方文档，在CodeMender系统中，多个Gemini 3.5 Flash Cyber Agent可以协同工作，分别完成不同分析任务，并最终汇总成一份完整报告。在网络安全基准测试CyberGym中，Flash Cyber也达到了接近前沿模型的表现。 该模型目前不会公开提供，仅通过CodeMender平台向政府和可信合作伙伴开放。 03 3.5 Pro：谷歌迟迟交不出的旗舰答卷 如果说Gemini 3.6 Flash和Gemini 3.5 Flash-Lite还可以看作是谷歌对AI规模化应用的判断，那么Gemini 3.5 Pro则代表着谷歌的模型上限。 但问题在于：这份答卷，到现在还没有交出来。 5月I/O的时候，谷歌表示Gemini 3.5 Pro将在“接下来一个月左右”推出，也就是预计在今年6月上线。
r | 现在7月都过了一大半了。 据彭博社7月16日报道，Gemini 3.5 Pro的发布时间已经落后原计划数月。
s | 谷歌正在继续优化模型能力，尤其是编码表现，希望达到内部设定的目标。
t | 路透社最新的报道则显示，截至目前，谷歌仍未公布具体上线时间，只表示该模型正在与合作伙伴测试，并将“很快”推出；另有新闻稿透露，Gemini 4的训练工作已经开始了。 而我们都知道，“很快”就是不确定的意思。 Gemini 1.0发布时就曾因演示争议受到质疑；Gemini 1.5 Pro凭借百万token上下文短暂扳回局面，但随后Claude和GPT系列快速追赶；直到Gemini 3系列发布，谷歌才重新获得“回到前沿竞争”的评价。 如今Gemini 3.5 Pro再次延期，市场关注的已经不只是一个模型什么时候上线，还有谷歌到底能否保持旗舰模型的竞争节奏问题。 何况谷歌透露出的编码表现不及预期，并不是什么容易解决的小问题。 随着Agent开始进入企业工作流，代码能力的重要性迅速提升。
u | 一个模型能否理解复杂项目、修改真实代码、完成多步骤开发任务，已经成为衡量它是否具备实际生产价值的重要指标。 路透社指出，华尔街正在等待Gemini 3.5 Pro，因为它将成为判断Google DeepMind是否能够跟上OpenAI和Anthropic的重要指标。 当然，谷歌并不是没有动作，这次推出的几个模型，恰说明谷歌正在强化另一条路线：让AI变得更便宜、更容易规模化。
v | 谷歌CEO Sundar Pichai近期也多次强调成本优势，并表示企业如果将大部分AI工作负载迁移到Gemini模型，可以每年节省超过10亿美元。 但问题在于，市场在期待一份证明谷歌模型实力的“答卷”，谷歌交出的却是两张关于效率和成本的“草稿纸”——很难不让人觉得，谷歌在用Flash系列填补Pro延迟留下的空档。 有意思的是，在Gemini 3.5 Pro延期的同时，AI竞争格局正在发生变化。 过去，人们讨论AI领先者，主要关注海外“御三家”：OpenAI、Anthropic和Google DeepMind。
w | 但最近，GLM-5.2、Kimi K3等国产模型也开始进入前沿竞争，并引发了大量讨论。 前沿模型的追赶速度正在加快，也让谷歌的问题变得更加紧迫，它当然可以继续大力推出Flash模型，但前提是它的旗舰模型足够给力——只要硬实力足够，自有大儒为他辩经。 如果谷歌最终推出一个真正领先的旗舰模型，那么Flash路线会成为完整体系的一部分：Pro负责突破能力上限；Flash负责规模化应用。
x | 但如果Gemini 3.5 Pro持续落后，市场很可能会继续追问：谷歌拥有最强AI研究资源，为什么却无法稳定跑赢竞争对手？ 在Alphabet本周举行第二季度财报电话会议时，人们很可能会进一步询问有关Gemini 3.5 Pro的更多细节。（作者：袁心玥）。
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Published on:16:04:04