Google全面重建 Gemini 3.5 Pro：200萬詞元，全新架構從零開始

今日上線的成果背後，藏著一場未曾公開的失敗。Google悄悄擱置了第一版Gemini 3.5 Pro，因為內部評估揭露了關鍵缺陷：數學推理表現不佳、SVG生成功能破損，以及圖片品質參差不齊。這款原定今年稍早推出的模型，品質不足以出貨，於是就沒出。

重建與解鎖的新局

今日推出的，完全是另一套模型。重建後的Gemini 3.5 Pro，開局就擁有兩百萬Token的上下文視窗，容量是Gemini 2.5 Pro一百萬Token限制的兩倍。這意味著，法務團隊可以把整份合約庫、一整年的財務申報文件，以及完整的電子郵件存檔，全部丟進單一API呼叫中，再提出第一個問題。一份原本需要拆成三次呼叫才能處理的二十萬字報告，現在放進上下文視窗裡，還綽綽有餘。

這個視窗搭配了專為企業消費設計的定價結構：每百萬輸入Token收費15美元，每百萬輸出Token收費60美元。從一份五十萬字的文件庫中，生成一份一萬字的分析報告，成本大約是37美元——這是真金白銀，但已低於它所取代、負責文件審閱工作的初階分析師的時薪。

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名為Deep Think的高階推理層，則藏在每月250美元的Ultra訂閱方案之後。這個定價決策劃出了一條界線：標準API用戶獲得的是能力全面的通用模型；而最強大的推理版本，則對不願支付相當於一套軟體授權費來存取它的個別開發者，築起了高牆。

必須超越的競爭對手

DeepSeek V4-Pro於六月推出，每百萬輸出Token收費0.87美元，在這項指標上大約便宜了69倍，而在多項正面對決的評測中，其分數可與Gemini 3.5 Pro匹敵。Fable 5和GPT-5.6 Sol也正在運行各自的擴展上下文變體，不過兩者都仍處於有限預覽階段。Google對於定價的回應是：兩百萬Token能處理的工作負載，是其他競爭架構若無昂貴的多重呼叫協作就無法應付的——成本比較只有在任務能塞進較短視窗時才成立。

目前尚未有任何針對Gemini 3.5 Pro在兩百萬Token規模下的獨立評測發表。長上下文模型在文件深度增加時，檢索準確度會可靠地下降——這是先前Gemini版本中已知的失敗模式。Google花了一年重建模型。這一年是否從根本上解決了這個問題，將是每一個以每百萬Token 60美元價格買單的企業團隊，首先要回答的問題。

標籤: 人工智慧, Google, Gemini, DeepSeek, AI模型

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