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Gemini 3.6 Flash 与 3.5 Flash-Lite 正式版发布

Google AI:DEV 作者专属(RSS)Aioga 编辑团队2026-07-23T09:25:08.000Z热度 73

Google 发布 Gemini 3.6 Flash 和 Gemini 3.5 Flash-Lite 正式版。3.6 Flash 在复杂智能体和多模态任务上性能更强,输出 to...

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今日 AI 情报摘要

Google 发布 Gemini 3.6 Flash 和 Gemini 3.5 Flash-Lite 正式版。

3.6 Flash 在复杂智能体和多模态任务上性能更强,输出 token 价格降至 $7.50/1M,支持 1M token 上下文窗口和 Computer Use 工具。

中文正文 · AI 翻译

Gemini 3.6 Flash (gemini-3.6-flash) 和 Gemini 3.5 Flash-Lite (gemini-3.5-flash-lite) 已正式推出 (GA),可用于生产环境。

本指南说明了每个模型的新功能、影响您代码的 API 变化,以及如何进行迁移。

提示:您可以使用支持技能的编码代理自动执行此迁移:https://ai.google.dev/gemini-api/docs/coding-agents#gemini-interactions-api(如 Antigravity)。运行 /gemini-interactions-api migrate my app to Gemini 3.6 Flash

这两种模型支持 1M 令牌上下文窗口、最大 64k 输出令牌、思考功能,以及包括计算机使用在内的完整内置工具套件:https://ai.google.dev/gemini-api/docs/computer-use。

有关完整规格,请参阅模型页面:

有关详细定价,请参阅定价页面:https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing。

使用此表来为您的工作负载选择合适的模型和迁移路径。

这两种模型都需要移除已弃用的采样参数(temperature、top_p、top_k)以及预填充的模型回合。详情请参阅 API 变化:#api-changes-and-parameter-updates。

由于性能提升,Gemini 3.6 Flash 现已成为 Gemini 托管代理中 Antigravity 代理的默认模型:https://ai.google.dev/gemini-api/docs/antigravity-agent。您可以通过在 API 中设置新字段来更改此默认设置。

从 Gemini 3.6 Flash 和 Gemini 3.5 Flash-Lite 开始,以下 API 更改适用于这些模型及所有未来的 Gemini 模型版本。

以下是每个 API 更改的详细说明和代码示例。

temperature、top_p 和 top_k 已弃用并将被忽略。在未来的模型版本中,提供这些参数将返回 HTTP 400 错误。请从所有请求中移除这些参数。

为了提高确定性,请为您的特定用例定义带有明确规则的系统指令。

以非空模型角色回合结尾的 API 请求不被允许,并返回 HTTP 400 错误。

在旧的 generateContent 或原始 REST 请求中,以模型角色回合结尾现在是不允许的:

在交互 API 中,模型轮次不会手动预填充。如果您的应用程序以前预填充了模型轮次以抑制前言或强制 JSON 格式,请使用 system_instruction 或结构化输出:https://ai.google.dev/gemini-api/docs/structured-output 代替。

pic

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Gemini 3.6 Flash 与 3.5 Flash-Lite 正式版发布

Gemini 自 3.1 版本以来一直在不断增强。

根据我的经验,3.5 版本之后速度更快。Gemini 拥有良好的编程能力和美观的用户界面。

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情报判断

Aioga 编辑摘要

Google 宣布 Gemini 3.6 Flash 与 Gemini 3.5 Flash-Lite 正式可用,可用于生产环境。两款模型均支持 100 万 token 上下文、最高 6.4 万输出 token、思考能力及 Computer Use 等内置工具。

背景分析

本次开发者指南聚焦两款模型的新特性、代码所受 API 变更及迁移方式。材料还称,Gemini 3.6 Flash 面向复杂智能体和多模态任务强化性能,输出 token 价格降至每百万 7.50 美元。

Aioga 观点

Aioga 判断,这次发布的重点不只是模型转为正式版,还包括统一的大上下文、工具调用能力与迁移要求。性能和成本描述值得关注,但材料未提供具体基准测试或横向比较数据。

影响与后续

现有应用迁移时可能需要修改请求参数和对话结构,因为两款模型均要求移除已弃用的 temperature、top_p、top_k 采样参数,以及预填充的模型轮次,否则代码兼容性可能受影响。 开发团队可先依据工作负载选择模型,并在测试环境检查上下文长度、输出上限、工具调用和成本表现;随后清理弃用参数与预填充模型轮次,再评估是否进入生产部署。

来源与版权说明

本页正文由公开来源页面提取并按原有信息整理,同时保留来源、发布时间和原文入口。版权归原作者及来源网站所有,请通过原文链接核验和阅读来源版本。

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来源: Google AI:DEV 作者专属(RSS)

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