谷歌Gemini 3.5 Pro全面重建：200万词元，全新架构从零开始

今日发布前的失败并未对外公开。谷歌悄悄雪藏了第一版Gemini 3.5 Pro，因为内部评估暴露出严重缺陷：数学推理表现差、SVG生成功能崩溃、图像质量参差不齐。这款原定今年早些时候发布的模型质量不足以交付，于是它没有被推送。

重建与解锁的能力

今日发布的模型完全是另一回事。重建后的Gemini 3.5 Pro搭载了200万token的上下文窗口，是Gemini 2.5 Pro的100万token上限的两倍——这意味着法务团队可以将整个合同库、一年的财务申报文件以及完整的邮件存档一次性丢进一个API调用，然后才开始提问。一份20万字的简报如果按旧方式需要拆分成三次调用才能处理，现在则能轻松放入上下文窗口，还有富余空间。

该窗口附带一套面向企业级消费的定价结构：每百万输入token 15美元，每百万输出token 60美元。从50万字的文档语料库生成一份1万字的分析报告，成本约为37美元——这是一笔真金白银，但低于它替代的初级分析师在文档审查任务上的时薪。

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高级推理层Deep Think隐藏在每月250美元的Ultra订阅后面。这一定价决策划清了界限：标准API用户获得的是一个能干的通用模型，而最强推理版本则被隔离起来，个体开发者若不支付相当于一个软件席位费用的价格，就无法触及。

它需要超越的竞争对手

DeepSeek V4-Pro于今年6月发布，每百万输出token仅0.87美元，在这一指标上便宜约69倍，其基准测试得分在多项正面较量中与Gemini 3.5 Pro不相上下。Fable 5和GPT-5.6 Sol也在运行各自的扩展上下文版本，不过两者仍处于有限预览阶段。谷歌对定价的回应是：200万token能够承载当前任何竞争架构都难以处理的工作负载，除非对手愿意支付昂贵的多调用编排费用——成本比较只有在任务适合较短窗口时才成立。

目前尚无任何独立评估针对200万token规模的Gemini 3.5 Pro发布。长上下文模型随着文档深度增加，检索准确率必然下降——这是此前Gemini版本中已知的失效模式。谷歌花了一年时间重建模型。这一年是否解决了大规模下的问题，是每一个以每百万token 60美元价格接入的企业团队首先要回答的疑问。

标签: 人工智能, Gemini, DeepSeek, AI模型, 谷歌

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