Google 發布 Gemini 3.6 Flash 等三款新模型，長任務 Token 成本最高壓低 65%

Google DeepMind 一口氣推出三款模型：Gemini 3.6 Flash、Gemini 3.5 Flash-Lite、Gemini 3.5 Flash Cyber。這波發布的核心邏輯只有一個——讓 AI Agent 跑長任務時少燒錢。

數字先說清楚。Gemini 3.6 Flash 定價每百萬輸入 token 1.5 美元、輸出 7.5 美元，相較前代 Gemini 3.5 Flash 的輸出 token 用量少了 17%；在 DeepSWE 這個測量 Agent 完成多步驟工程任務能力的 benchmark 上，token 消耗更壓低了 65%。能力數字同樣往上走：DeepSWE 得分從 3.5 版的 37% 跳到 49%，MLE-Bench 從 49.7% 升至 63.9%，OSWorld-Verified（電腦操作能力）從 78.4% 推到 83%。Gemini 3.5 Flash-Lite 則定價更低（輸入 0.3 美元、輸出 2.5 美元），輸出速度達每秒 350 個 token，約是上代 Gemini 3.1 Flash-Lite 的兩倍快，鎖定需要高吞吐量的場景。至於 Gemini 3.5 Flash Cyber，Google 只對政府與受信任合作夥伴開放，透過自家 CodeMender 代理整合，用於找漏洞、修漏洞，在 CyberGym benchmark 上的表現據稱逼近 Anthropic 的 Mythos 模型，但定價未公開。

這裡有一件事值得認真想。「便宜」和「少燒 token」是兩件事，Google 同時做到兩件事，效果是乘法不是加法——企業付的錢既因單價低而減少，也因模型本身用更少 token 完成同樣任務而再減少。換句話說，帳面定價只是冰山一角，實際帳單降幅可能遠大於 sticker price 的比較所能顯示的。這對正在評估 AI Agent 大規模部署可行性的企業來說，改變的是整個成本試算的基礎假設。

但有一件事 Google 沒解決。業界等了整個夏天的 Gemini 3.5 Pro 旗艦模型遲遲未到，Google 技術人員 Logan Kilpatrick 在 X 上只說「正在和合作夥伴測試，準備好就會廣泛開放」。同期 OpenAI 和 Anthropic 已經推出了好幾代旗艦更新。Flash 系列再省錢，它解決的是成本問題，不是能力天花板問題——需要最頂尖推理能力的任務，Google 現在還拿不出對手。更值得注意的是 Google 同時確認 Gemini 4 的預訓練已經開始，這意味著 3.5 Pro 窗口不會太久，但在它出現之前，競爭格局的旗艦排位 Google 仍然缺席。

授權模式也是一個硬約束。三款新模型全部閉源、只走 API，企業租用的是 Google 伺服器上的智慧，沒有辦法把模型權重拉回自己的機房自主部署——除非簽高階 Google Cloud 企業協議。Flash Cyber 更進一步，只對政府和指定合作夥伴開放，這和 Anthropic 的 Mythos、OpenAI 的 GPT-5.6 限量釋出是同一個邏輯：網路安全 AI 的攻防兩用性太高，沒人敢讓它跑在開放市場。省錢歸省錢，API 鎖定帶來的供應商依賴，沒有因為便宜而消失。