神偷奶爸2

Gemini 3.5 Pro难产，谷歌先交了两张草稿纸_我的网站

一 |     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。    　　黄金重拾涨势，金矿股水涨船高。         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。         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。
　　上周，伦敦现货黄金价格连续突破每盎司4400美元、4500美元和4600美元三道整数关口，周涨幅达5.18%，录得周线三连涨。COMEX黄金期货最高触及4690美元/盎司，较7月阶段低点4022美元/盎司，最大反弹超16%。         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。         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。         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。　　与此同时，上周A股中报密集披露，多家金矿企业交出净利润大幅增长的亮眼成绩单。

二 |          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。         Google此前已经在Gemini 3.5 Flash上强化了这条路线。据统计，已披露业绩的6家金矿企业上半年均实现营收、净利双增长，其中3家净利增长翻倍。

三 | 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。         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。　　在金价和业绩双重提振下，A股及港股黄金概念股8月以来保持强势，板块内多只个股掀起涨停潮；黄金股ETF月内涨幅超过20%。业内人士分析称，因金矿开采成本刚性，金价上涨带动利润增长，叠加金矿公司产量扩张，业绩增速远超金价涨幅，黄金股的弹性显著高于金价。　　业绩与金价共振　　A股黄金板块中报披露自8月下旬起进入密集期，上周多家公司已相继交出亮眼成绩单。　　总的来看，业绩增速与金价涨幅高度正相关。2026年上半年，伦敦现货黄金同比上涨超50%，而6家A股金矿公司净利润增速均值为73%，利润增速远超金价涨幅，成本刚性的杠杆效应在财报中得到验证。

四 |          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。　　其中，龙头股紫金矿业（601899.SH）于8月21日晚间披露半年报。         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。上半年实现营业收入1941.78亿元，同比增长15.78%；归母净利润为391.7亿元，同比增长68.17%，日赚约2.16亿元。报告期内，公司矿产金约46.7吨，同比增长13.4%。

五 |
　　招金黄金（000506.SZ）、四川黄金（001337.SZ）等矿企，受益于量价齐升，净利润增速分别达到407%和160%以上，弹性更为突出。　　招金黄金中期业绩显示，公司上半年实现收入3.63亿元，同比增长85.13%；归母净利润为2.27亿元，同比增长407.44%；四川黄金半年报显示，上半年实现营业收入8.27亿元，同比增长87.03%；归母净利润为4.33亿元，同比增长107.34%。
　　不过，恒邦股份（002237.SZ）归母净利翻倍却是靠减持撑起，扣非归母净利反而出现下滑。

六 |
　　恒邦股份于8月21日披露的2026年半年度报告显示，上半年实现营业总收入621.78亿元，同比增长44.43%；归母净利润为6.72亿元，同比增长112.60%。然而，扣非归母净利润仅为3.74亿元，同比下降9.08%。         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。

七 |          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。

八 |          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。　　该公司同时称，归母净利润翻倍主要来自本期减持参股公司万国黄金4312万股股份，确认非经常性损益约2.98亿元，该收益不具备可持续性；同时，扣非净利润下滑主要系本期计提存货跌价准备6.24亿元，对核心盈利产生压制。         在DeepSWE代码评测中，Gemini 3.6 Flash得分49%，高于上一代的37%。　　8月最后一周，多家金矿公司将密集披露中报。谷歌表示，新模型能够减少无效代码修改和重复执行过程。

九 |          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%。

十 |          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。         不过，上述数据更多说明Gemini 3.6 Flash相比上一代有所进步。         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）。中信证券分析，从估值角度看，7月份金价承压背景下黄金板块PE降低至10.3倍左右，处于历史低位区间，随着金价站稳4600美元并有望进一步上行，叠加中报业绩的持续验证，黄金板块有望迎来业绩与估值共振上行。

十一 | 　　金价重回上升通道　　8月以来，金价连续上涨，行情加速演绎。截至8月23日，伦敦黄金现货价格实现连续三周上涨，月累计涨幅约12%。目前交投于4550美元/盎司附近，上行动能充足。

十二 | 　　宏观面上，美国联邦政府债务总额已突破40万亿美元。美国财政部宣布，将长期国债（10年至20年期区间及20年至30年期区间）回购规模扩大至少一倍。　　道明证券分析称，美国财政部释放支持长期限美债市场的信号，若美联储忽略暂时性的能源价格上涨，将对黄金形成更有利的推动。这也意味着，当前金价上涨已经突破了传统的利率机会成本逻辑，即使美国国债收益率回升，黄金的中期基本面也有支撑。         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。　　瑞银大宗商品分析师乔瓦尼·施陶诺沃表示，全球债务水平攀升叠加美元持续走弱，正是去年金价大涨的底层逻辑，如今这些担忧再度卷土重来。瑞银维持年底金价目标在4600美元/盎司，并新推出2027年9月底目标价5400美元/盎司。　　对金价的中长期展望，多家外资机构开始指向黄金重回上行通道。

十三 |          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。         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。　　花旗将未来一年黄金价格看向每盎司5000美元～6000美元，核心依据是美国财政部干预、美债期限溢价失控风险、美元偏弱以及“去美元化”交易重启。　　德意志银行给出的金价年末目标为每盎司4700美元～5100美元，并分析称，依托全球央行购金与ETF回流——黄金ETF过去30天净流入约150万盎司、年内累计增加约400万盎司，而2026年第一季度全球央行购金金额达到388.8亿美元——金价有望继续上行。　　“从全球债务高企、美元信用走弱、央行购金趋势不改的中长期视角看，黄金的底层支撑稳定。         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。

十四 |          但是呢，它的速度又很好地弥补了这一点。”行业分析人士提示称，当然，风险因素同样不可忽视。若美联储超预期转鹰、地缘冲突再度升级推升油价、结构性买盘弱于预期，金价短期仍可能面临波动。         Artificial Analysis还统计了模型完成Intelligence Index任务所需的平均时间。

十五 | （文章来源：第一财经）。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。         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。

十六 |          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。

十七 |          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。         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。

十八 |          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%。         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。

十九 |          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。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。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。

|          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。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。         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。

|          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。         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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