Google開打AI價格戰！Gemini 3.6 Flash等3款新模型登場，力拚「更快更便宜」扳回一城
重點一：Google 於 7 月 21 日發表三款 Gemini 新模型，主力機型 3.6 Flash 輸出 token 比前代少 17%、每項任務成本更低。
重點二：3.5 Flash-Lite 主打高速與低成本，每秒輸出 350 個 token，部分測試甚至勝過體型更大的 3 Flash。
重點三：資安模型 3.5 Flash Cyber 專攻找漏洞、補漏洞，被科技媒體視為 Anthropic Mythos 的低成本替代方案，預計很快透過 CodeMender 展開限量試點。
Google 在美國時間 7 月 21 日發表三款 Gemini 新模型，主打「更省成本、更快、更專精」。三款分別是主力機型 Gemini 3.6 Flash、強調高速的 3.5 Flash-Lite，以及專門找漏洞、補漏洞的資安模型 3.5 Flash Cyber。
其中，3.6 Flash 與 3.5 Flash-Lite 已即日起開放，3.5 Flash Cyber 則預計很快透過 CodeMender 展開限量試點。
這波發表選在母公司 Alphabet 財報前一天登場，被業界視為 Google 在多項產品時程落後、又面臨中國對手進逼下，想用「價格與效率」扳回一城的明確訊號。
3.6 Flash 升級在哪？更會寫程式，還更便宜
三款當中，Gemini 3.6 Flash 是最受矚目的主力機型。Google 表示，它在寫程式、知識工作與多模態（同時處理文字、圖像等內容）任務上都比前一代 3.5 Flash 更強，關鍵是能「用更少的 token 做同樣的事」。
token 是模型處理文字的計算與計價單位，用得越少，跑同一個任務就越便宜。根據第三方評測機構 Artificial Analysis 的數據，3.6 Flash 完成任務所耗的輸出 token 比 3.5 Flash 少 17%，在 DeepSWE 等部分程式測試中甚至最多可省下 65%。
價格也同步下調，輸入為每百萬 token 1.5 美元、輸出每百萬 token 7.5 美元。實測成績上，3.6 Flash 在軟體工程（DeepSWE，49% 對 37%）、機器學習研究（MLE Bench，63.9% 對 49.7%）與電腦操作（OSWorld-Verified，83% 對 78.4%）等項目都勝過前代，並支援內建的 Computer Use（電腦操作）工具，目前仍為預覽功能。
Flash-Lite 拚速度，Flash Cyber 專攻資安
第二款 3.5 Flash-Lite 主打「快又便宜」，是 3.5 系列中速度最快的機型，每秒可輸出 350 個 token，輸入每百萬 token 0.3 美元、輸出 2.5 美元，適合搜尋、文件處理這類需要大量且快速回應的工作。
Google 指出，它在部分程式與 agentic（讓 AI 代理自動執行多步驟任務）測試上，甚至超越體型更大的 3 Flash。這款模型也將陸續導入 Google 搜尋。
第三款 3.5 Flash Cyber 則是 Google 在資安領域下的重手。它專門用來偵測、驗證並修補軟體漏洞，搭配 Google 的程式安全代理 CodeMender 運作，被科技媒體視為大型資安模型如 Anthropic Mythos 的低成本替代方案。
Google 舉例，內部雲端團隊用這款模型，僅花 2 小時就在公開 API 中找出遠端程式碼執行漏洞。不過因技術屬「雙重用途」，這款模型預計很快透過 CodeMender 以限量試點方式，提供給政府機構與可信賴夥伴，尚未對一般開發者釋出。
為何選在財報前？成本戰與中國對手夾擊
發表時機並不尋常。《CNBC》分析，Google 近期在多項產品時程上落後，選在 Alphabet 財報前一天連發新模型，是要用「成本與效率」證明競爭力。
Artificial Analysis 數據顯示，Gemini Flash 系列在價格上已低於 Anthropic、OpenAI 與多家中國業者的同級模型；Google 更稱 3.6 Flash 每項任務的成本，比 OpenAI 的 GPT-5.6 Terra Max、月之暗面（Moonshot AI）的 Kimi K3，以及阿里巴巴（Alibaba）的 Qwen 3.7 Max 都更低。
事實上，中國對手的壓力確實升高。月之暗面因 Kimi K3 需求超出預期，一度暫停接受新訂閱；阿里巴巴則推出 Qwen3.8-Max-Preview 預覽版。
另據《The Information》引述知情人士報導，Google 正在開發代號「Frozen v2」的 Gemini 專用伺服器晶片。Google 工程師估計，以每單位電力可處理的 AI token 數計算，其效率可能是 Google 最新自研 AI 晶片的 6 至 10 倍；但這項計畫尚未獲 Google 官方證實。
至於外界關心的旗艦模型進度？Google 說更高階的 Gemini 3.5 Pro 已在與合作夥伴測試中，將盡快開放；同時，團隊也已啟動 Google 迄今最具企圖心的 Gemini 4 預訓練。
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資料來源：Google 官方部落格、《CNBC》、Google DeepMind 部落格、《The Verge》、《The Information》、《美聯社》、《南華早報》
本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰
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