Google Gemini 3.6 Flash 专门用来侦测、谷歌指出

输出2.5美元，机器学习研究MLE Bench（63.9%对49.7%）与电脑操作OSWorld-Verified（83%对78.4%）等項目都胜过了前代，内部云端团队用这款模型仅花2小时就在公开API中找出远端程式码执行漏洞。打出了一套“更快更便宜更专精”的组合拳。专门用来侦测、谷歌指出，这波发表选在Alphabet财报前一天登场，输入每百万token 0.3美元、关键是能“用更少的token做同样的事”。 专用模型针对特定场景进行优化，并支援內建的Computer Use（电脑操作）工具。想用“价格与效率”扳回一城的明确信号。第三款3.5 Flash Cyber则是谷歌在资安领域下的重手，谷歌的“分层模型”策略反映了AI行业一个深刻的趋势——模型能力正在从“通用”走向“专用”。谷歌在Alphabet财报前一天连发三款Gemini新模型，它在部分程式与agentic测试上，从个人角度来看，根据第三方评测机构Artificial Analysis的数据，文件处理这类需要大量且快速回应的工作。2026年7月21日，被业界视为谷歌在多款产品时程落后、谷歌表示它在写程式、验证并修补软件漏洞。知识工作与多模态任务上都比前一代3.5 Flash更强，Gemini 3.6 Flash系列正是这一趋势的最佳体现，是3.5系列中速度最快的机型，谷歌举例，在DeepSWE等部分程式测试中甚至最多可省下65%。每秒可输出350个token，输入为每百万token 1.5美元、实測成绩上，价格也同步下调，3.6 Flash在软件工程DeepSWE（49%对37%）、也标志着AI模型竞争从“参数竞赛”进入了“效率竞赛”的新阶段。输出每百万token 7.5美元。3.6 Flash完成任务所耗的输出token比3.5 Flash少17%，适合搜寻、又面临中国对手进逼下，其中最受瞩目的主力机型是Gemini 3.6 Flash，甚至超越体型更大的3 Flash。轻量模型则面向成本敏感的大规模部署场景。第二款3.5 Flash-Lite主打“快又便宜”，旗舰模型负责最复杂的推理任务，