鄭重提示！大夥兒別等Gemini 3.5 Pro了，不然你就是在機場苦等一艘輪船。

今年5月的GoogleI/O，主演講PPT有這麼一張：

按照原本規劃，這款模型應該承擔Google重新衝擊AI前沿競爭的任務。

畢竟，在OpenAI、Anthropic不斷刷新模型能力的背景下，Gemini Pro系列一直是外界衡量GoogleAI實力的重要標尺。

我們等來了3.6 Flash、3.5 Flash-Lite和3.5 Flash Cyber，但3.5 Pro的影子都沒看到。

Google，你真是在重新定義什麼叫“下一個月”。

官方口徑是3.5 Pro還在受限合作夥伴封閉測試階段，無確切上市月份；同時Gemini 4已經進入預訓練階段。

但據專注半導體和AI的獨立商業研究智庫SemiAnalysis判斷，Gemini 3.5 Pro已經悄悄被取消了。

Pro系列模型向來是Google的旗艦模型，而Gemini 3.5 Pro原本承擔的是Google在高端模型競爭中的“翻盤任務”。

去年前三個季度，GoogleGemini 3 Pro、Nano Banana Pro幾乎都收穫了一片掌聲。

據The Information曝光的去年10月的一份OpenAI內部備忘錄中，奧特曼表示：

Google最近在AI方面的進展，可能會給我們公司帶來一些暫時的經濟阻力。
我們知道我們有一些工作要做，但我們正在快速追趕。

然而就像大家口中調侃的那樣，Google、OpenAI、Anthropic三家，動不動就上演三十年河東三十年河西。

今年，GoogleGemini突然就陷入了啞火狀態。

首先，Gemini 3.5 Pro在已被宣佈“下月推出”過後，至今遲遲沒有出現。

外界猜測，這款模型的實際能力可能並沒有達到Google最初期待。

SemiAnalysis認為，Gemini 3.5 Pro的能力大約接近Anthropic Claude Opus 4.5的水平（這模型已經是去年11月底發佈的了朋友們）。

作為過渡方案，Google推出了更多Flash模型。

3.6 Flash、3.5 Flash-Lite和3.5 Flash Cyber……

但從目前公開評測來看，Gemini Flash系列更多強調速度、成本和部署效率，在複雜推理、程式設計和Agent任務上，與Muse Spark 1.2、Grok 4.5及行業開源模型仍存在差距。

根據不同的排名方式，Gemini 3.6 Flash目前位列第八或第九。

這意味著，Google面臨的問題已經不只是“少一個旗艦模型”了。

以至於SemiAnalysis下了個扎心判斷：

“我們認為，Gemini 4也難挽頹勢。”

就在Gemini面臨壓力之際，Google內部也正在發生變化。

尤其是高層和核心技術骨幹人事動盪。

諾獎得主哈薩比斯卸任Google DeepMind CEO，徹底交出倫敦實驗室全部日常管理權、Gemini商業化全盤負責人身份，轉為擔任DeepMind 董事長、Alphabet集團首席科學家；

原DeepMind CTO、Alphabet首席AI架構師Koray Kavukcuoglu，晉陞為DeepMind高級副總裁（DeepMind不再設獨立CEO），直接向皮查伊匯報；

Google第30號員工、27 年功勛老將、Google首席科學家Jeff Dean攜四大AI元老集體離職創業；

Transformer架構核心發明者之一、Gemini聯合負責人Noam Shazeer跳槽加入OpenAI；

過去幾年，Google的AI戰略主要由和Google大腦合併後的Google DeepMind推動。

哈薩比斯的此次調任，普遍被理解為Google對其“長線基礎科研優先”的戰略不滿。

在2026年上半年內部備忘錄中，Google聯合創始人布林直接點名Gemini在程式碼、企業級商用賽道落後Claude與GPT。

DeepMind可以持續探索強化學習、基礎模型和AI科學研究，但AI競賽進入快節奏迭代階段後，速度、工程效率和資源調度同樣成為關鍵變數。

更為關鍵的一件事——現在，布林還被Financial Times曝料重回駕駛艙，重新深度參與Gemini相關戰略討論，並成為Google內部AI方向的重要聲音之一。

雖然他並沒有獲得新的正式管理職位，但這已經是多年之後，這位Google聯合創始人在AI核心業務中的高強度介入。

要知道，早在2019年，布林和另一位Google聯合創始人佩奇就退出了Google母公司Alphabet的日常管理。

兩人雖仍在董事會擔任要職，但已經卸任了在Google的具體營運管理職務

二人偶爾出現在Alphabet位於矽谷的辦公室，都主要是為了瞭解Alphabet稱為“其他賭注（other bets）”的登月計畫。

△Google創始人佩奇（左圖）和布林（右圖）

從那時候開始，公司主要領導權就交到了劈柴哥手裡。

2023年1月，ChatGPT發佈後不到兩個月，Google就緊急召喚了佩奇和布林，就ChatGPT的猛烈攻勢召開了多次高層會議。

當年2月，布林開始親自改LaMDA程式碼。

當時這就被解讀為Google對外釋放的明顯訊號——面對OpenAI對話模型ChatGPT的威脅，Google內部已經火急火燎了。

壓力之下，Google好歹是加班加點催生出了Gemini系列。

12月，Gemini大模型的核心貢獻者名單中也出現了布林的名字。據稱他敲程式碼的頻率是“幾乎每天”。

Stability AI創始人Emad Mostaque也來證實確有此事，“他詢問我的是VAE架構和深度擴散的問題”。

2024年起，大模型拉鋸戰更為激烈，OpenAI、Google、Anthropic輪番稱霸，被大家稱為國外大模型御三家。

2025年，Google憑藉Gemini 3系列和Nano banana，奪得了無數好評。

不過今年以來，Gemini新模型不見蹤影，舊模型也彷彿失了智。

如果你用過以前的Gemini，現在再用，你會感覺到它似乎得了阿爾茲海默症。。。

今年4月，面對Anthropic神之又神的Mythos，布林親自帶隊在DeepMind緊急組建突擊小組，全力衝刺AI Coding。

但至今似乎仍未起效——至少在當下，Google釋放出的資訊是這樣的。

據報導，姐夫離職創業以及哈薩比斯調任和，部分DeepMind員工（尤其是base倫敦的）擔心研究文化進一步受到商業目標影響，其中不少人已經提交辭呈or頻繁接觸外部機會。

Google真正的問題，可能是算力分配？

相比模型發佈時間，更大的挑戰可能來自算力。

如今AI競爭已經進入基礎設施競爭階段。訓練一個前沿模型，需要的不只是優秀演算法，還需要提前鎖定大規模計算資源。

OpenAI、Anthropic、Meta等公司都在不斷擴大算力投入，希望確保未來幾年擁有足夠的訓練能力。

理論上，Google擁有自己的優勢。

它不僅擁有全球領先的TPU晶片體系，還擁有龐大的資料中心資源。

尤其是現階段AI競賽已經從單一模型能力競爭，進入組織效率、工程體系、資料閉環以及算力資源的綜合競爭。

擁有幾乎所有AI公司羨慕的基礎條件，Google的優勢按道理應該更加明顯才對。

但SemiAnalysis認為，Google的問題在於，它沒有把足夠多的資源優先留給自己的前沿模型團隊。

SemiAnalysis舉的例子是，Google近年來持續向Anthropic提供TPU資源支援。

根據預測，在2026年第三季度至2027年第四季度期間，超過20%的TPU出貨量將直接銷售給Anthropic。

這一數字還沒有計算Google Cloud已經租賃給Anthropic的大量TPU資源，以及未來可能繼續擴大的合作規模。

一方面，Google希望Gemini成為全球領先模型，另一方面又通過雲端運算業務向競爭對手提供重要基礎設施。

從商業角度看，雲業務收入和AI生態擴張都有價值。

但從模型競爭角度看，前沿實驗室最珍貴的資源，恰恰是計算能力。

擁有豐富的多維度的資源並不意味著一定能夠贏得競爭……或者換句話來說，對於希望衝擊AGI的實驗室而言，算力優先權本身就是戰略選擇。

Google當下需要重新回答一個問題：

在AI時代，這家擁有全球最強技術資產之一的公司，究竟應該如何組織自己？

BTW，一個頗有象徵意味的小插曲。

海外社區近日流傳截圖稱，Google正在小範圍測試一個沒有獨立“Google Search”按鈕的首頁。

在推進前沿模型進展之外，Google已經先開始調整自家最核心的產品。

這是否意味著，Gemini生成式AI、對話式任務、多模態創作、文件處理才是未來核心入口？

那你的模型還不抓點緊了我的歌？？？！(量子位)

Gemini 3.5代號「卡布奇諾」提前曝光，從3.2直接跳級命名！全新24小時Agent「Spark」能替你管郵件、跑任務，甚至不問你就下單花錢。

就在剛剛，Gemini 3.5提前曝光了！

網友Lentils放出最新消息，代號「Cappuccino」的Gemini 3.5 Pro檢查點已經開始產出。

而就在幾個小時前，傳聞還是Gemini 3.2，沒想到一下子就替換成了Gemini 3.5。

從3.2到3.5的跳級命名，Google顯然想在I/O上講一個更大的故事。

前一天，知名爆料人can率先曬出了首批輸出。

一個是DualShock 4手把的互動式藍圖拆解，另一個是鵜鶘騎自行車的向量插畫，自帶7維定製面板，車架顏色、光照、頭飾、籃筐內容、蹬車速度全部即時切換。

從截圖來看，這已經不是簡單的SVG了，而是一個prompt生成的完整互動式Web應用！

Abacus.AI CEO Bindu Reddy隨後放出的資料更炸——

3.2 Flash在編碼和推理上達到GPT-5.5的92%，成本卻便宜15到20倍。

不僅如此，Google全新的全時Agent「Gemini Spark」也被扒了出來。

可以看到，它不僅能全天候待命，幫你管郵件、跑任務，甚至可能不問你就替你下單。

然而就在此時，Alex Heath的獨家爆料，卻狠狠地潑了一盆冷水——

新款Gemini的性能，最多隻能追平OpenAI的GPT-5.5……

一個prompt四個方案，Gemini「懶癌」治好了

以前Gemini生成SVG，社區最常用的吐槽就一個字，「懶」。給一個prompt，出一個敷衍結果。

網友Lentils只用了一個簡單提示，Gemini就直接出了4個風格各異、細節拉滿的Robot SVG。

同期洩露的3.5 Flash也印證了這個趨勢。

LM Arena的匿名跑分顯示，Flash在SVG生成、互動式3D編碼和動畫處理上已經超過了3.1 Pro。

換句話說，Google的蒸餾加稀疏化技術正在收穫回報，把前沿模型壓成了輕量版，質量斷崖卻沒出現。

幫你管郵件、替你花錢，GoogleAgent膽子夠大

同一天的另一個重磅洩露是「Gemini Spark BETA」。

根據爆料，Spark的定位是「你的日常AI智能體，全天候待命」。

一個24小時全時運轉的AI Agent，幫你處理收件箱、執行線上任務、管理多步驟工作流。

Spark的資料來源清單讓人倒吸一口氣。

已連接的Google應用、技能模組、聊天記錄、定時任務、你登錄的網站、Personal Intelligence、位置資訊。

Gemini會把你的姓名、聯絡方式、檔案、偏好等資訊分享給第三方來完成任務。

此外，為了保持會話連續性，系統還會保存遠端瀏覽器資料，包括登錄憑證和遠端程式碼執行資料。

不過值得注意的是，Spark雖然設計上會在敏感操作前徵求許可，但它「可能在未經詢問的情況下分享你的資訊或完成購買」。

也就是說，它可能不問你就下單，也可能不問你就把資訊分享出去。

Spark的前身是Google內部代號「Remy」的Agent升級版，此前只面向AI Ultra訂閱使用者。

從Remy到Spark，Gemini的Agent從「一個功能」一步升格為「24/7的數字生活管家」。

這正面對標Anthropic即將發佈的託管Agent Conway，以及OpenAI已經上線的24/7 Agent平台。

半年前的榜首，半年後摸不到前沿的邊

根據Alex Heath從多個信源處得到的確認，下周二發佈的新Gemini，大致落在GPT-5.5這個檔位，距離Mythos還有明顯差距。

想當初，剛發佈的Gemini 3憑藉著LMArena 1501 Elo，幾乎掃了所有主流排行榜第一。

半年過去，GPT-5.5、Opus 4.7、Mythos相繼發佈後，格局已經被徹底改寫。

英國AI安全研究所的評測顯示，Mythos是第一個同時通過其兩套網路安全測試範圍的模型，GPT-5.5隻通過了一套。

AISI甚至承認，評測框架已經快跟不上Mythos的能力了。

回到Google這邊，根據網友Fandu扒到的模型選擇器的最新介面，新款Gemini很可能原生支援MCP第三方工具接入，Thinking模式也將全面重構。

可以看到，除了3.1 Flash-Lite、3 Flash、3.1 Pro這幾個大家熟知的模型外，還多了一個從未見過的分類「MCP Tool Testing」，也就是「可用於MCP工具測試的模型」。

思維模式也從原來的獨立Thinking模式，變成了全域開關，分Standard（適合大多數問題）和Extended（求解複雜問題）兩檔。

程式設計，最讓DeepMind焦慮的戰場

Heath的爆料中，程式設計部分的措辭最重。

他說，DeepMind內部正面臨著切實的壓力，尤其是在程式設計能力方面需要迎頭趕上。

追趕目標很明確，Anthropic。過去一年，Claude在開發者群體中坐穩了默認選項。

新Gemini會包含程式設計改進，但在Heath的信源裡，沒有一個人認為會帶來質變。

Google的AI程式設計平台Antigravity，內部用得很多，但在外部市場一直沒能突圍。

4個月6%的開發者採用率，對一個IDE來說不算慢，但跟Claude Code和Codex的勢頭比差距明顯。

XDA的一篇月度評測試了三個工具做同一個任務。

Claude Code第一次就精準理解了複雜創意提示。而Antigravity的輸出卻像是用「微軟畫圖」做出來的塗鴉。

此外，Antigravity的定價策略也讓開發者頭疼。

Google已經多次調整定價模型，從免費預覽到信用點制度，社區論壇上關於額度用完沒提醒的抱怨一直沒斷過。

但最為關鍵的在於，如今AI程式設計已經徹底出圈了。

不管Claude Cowork，還是OpenAI的Codex，都能讓不會寫程式碼的人用得飛起——

產品經理用自然語言描述需求，直接得到可運行的原型。設計師把Figma稿丟進去，拿到前端程式碼。

然而到目前為止，Google都沒有任何產品能夠進入這個對話。

不過，知名大佬Haider的評論倒是提供了另一個視角。

Google可能並不打算通過跟別人跑同一條賽道來取勝，他們更大的重心在於打造一個更強大的多模態系統，而這需要時間。

通往ASI的飛輪，三家同時踩油門

雖然模型追不上，但Google有10億級分發入口和全時Agent。

Spark一旦鋪開，使用者的郵件、日程、購物、瀏覽資料將反哺Gemini的下一代訓練。

這是OpenAI和Anthropic都很難複製的打法。

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