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幸福来敲门

突发!Gemini 3.6 来了:智力直接原地踏步,速度立刻翻倍_我的网站

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原标题:湖南省残疾人职业教育研究指导中心揭牌9月13日上午,湖南省残疾人职业教育研究指导中心揭牌仪式暨“湘窖·我的大学梦”公益助学活动在湖南省特教中等专业学校举行。接受资助学生代表上台领取助学金。肖红林(右)、王玉清(左)共同为“湖南省残疾人职业教育研究指导中心”揭牌。    家人们,就在刚刚,Google正式发布了Gemini 3.6 系列模型!          这次登场的一共三个模型:          面向普通用户和开发者推出的通用模型 Gemini 3.6 Flash:               输出 token 消耗减少了约 17%,在 DeepSWE 上最高减少 65%          输入:1.50 美元/百万 token          输出:7.50 美元/百万 token               主打低成本和高吞吐的 Gemini 3.5 Flash-Lite:               输入 $0.30/百万 token          输出 $2.50/百万 token               面向网络安全场景的 Gemini 3.5 Flash Cyber:      定价还没曝光,目前只给政府和还有Google定的受信任的合作伙伴限量开放               在正式开始详细介绍前,先给大家打一针预防针:          如果只看跑分,这次更新可能没有想象中那么炸裂—Gemini 3.6 Flash 的综合智能水平与上一代基本持平,代码能力也没有横扫同级模型,但是效率绝了!          Gemini 3.6 Flash          Gemini 3.6 Flash 是 Gemini 3.5 Flash 的升级版,也是这次发布的主角。红网时刻新闻9月13日讯(记者 陈珏 通讯员 蒋立平)9月13日上午,湖南省残疾人职业教育研究指导中心揭牌仪式暨“湘窖·我的大学梦”公益助学活动在湖南省特教中等专业学校举行。省残联党组书记、理事长肖红林,省委教育工委副书记、省教育厅党组副书记、副厅长王玉清,省教育厅二级巡视员曾四清,省残联党组成员、副理事长钟娜,省纪委监委驻民政厅纪检监察组副组长周鸿,金东投资集团党委书记、总裁兼湖南湘窖酒业总裁颜涛等出席活动,湖南省特教中等专业学校师生代表参加活动。捐赠仪式上,6名接受资助的学生代表上台领取助学金。         根据 Artificial Analysis 的发布前测试,Gemini 3.6 Flash 在 Intelligence Index 上拿到了50 分,与 Gemini 3.5 Flash 持平(Ps:从综合智能表现来看,可以说完全没有实现代际跃升):          在Gemini最擅长的知识类工作的基准GDPval-AA v2 上取得 1421 Elo,比上一代高 72 分:          它真正值得一说的提升,在速度和效率上。         Gemini 3.6 Flash 完成单项任务的平均时间从 2.7 分钟降至 1.3 分钟,缩短了一半以上;输出速度达到 每秒 304 个 token。与此同时,它的输出 token 消耗减少约 17%,在 DeepSWE 等特定任务上,降幅最高可达 65%。         虽然没有更聪明,但是确实做到了能用更少的 token、更短的时间完成同样水平的工作。         Gemini 3.5 Flash-Lite          Gemini 3.5 Flash-Lite 面向的是另一类需求:高并发、低延迟和大批量任务。今年是“湘窖·我的大学梦”大型公益助学活动开展的第五年,也是湖南湘窖酒业首次携手湖南省残疾人联合会,为残疾学子或贫困残疾人家庭的优秀湘籍寒门学子,开放专属申请通道,助力学子圆梦大学,亲手谱写未来。此次湘窖酒业捐赠50万元,用于资助100名考上大学的残疾学子及贫困残疾人家庭子女。肖红林、王玉清共同为“湖南省残疾人职业教育研究指导中心”揭牌。“残疾人事业的发展离不开党委政府和各级各部门的关心重视和支持,也离不开社会各界的关注和爱心。

B |          它在 Intelligence Index 上取得 36 分,相比 Gemini 3.1 Flash-Lite 的 25 分提升了 11 分。

C |          进步最明显的是智能体相关评测:GDPval-AA v2 提高 498 分,TerminalBench v2.1 提高 22.5 个百分点,Tau3-Banking 提高 7.8 个百分点。         速度同样是它的核心卖点,平均每任务用时从 1 分钟降至 0.6 分钟,输出速度达到 每秒 350 个 token。         不过,Gemini 3.5 Flash-Lite 的单次任务成本不降反升,从 0.04 美元增至 0.09 美元。

D |          主要原因是输入和输出价格分别从每百万 token 0.25 美元和 1.50 美元,上调至 0.30 美元和 2.50 美元。”肖红林在致辞中表示,“湖南省残疾人职业教育研究指导中心”的挂牌,对湖南省残疾人职业教育作出指引和导向,湖南省特教中等专业学校要以本次挂牌为新起点,全面夯实教学教研基础,积极挖掘品牌、人才、区位等优势潜能资源,奋力在全省残疾人职业教育高质量发展中走在前、作表率。尽管平均每任务的输出量已从 2 万 token 降至 1.3 万 token,但仍不足以抵消价格上涨带来的成本增加。

E | 同时,肖红林希望同学们把社会的关爱转化为学习的动力,勤学知识,苦练技能,用自己的智慧和汗水创造美好生活、实现人生价值,回报国家和社会。         Gemini 3.5 Flash Cyber          除了两款通用模型,Google 这次还公布了一个更垂直的成员:Gemini 3.5 Flash Cyber。王玉清在讲话中指出,残疾人职业教育对于促进残疾人就业和全面发展,平等享有人生出彩的机会,具有深远的意义,湖南省特教中等专业学校要以成立“湖南省残疾人职业教育研究指导中心”为契机,在校园规范化标准化建设、职业教育课程开发、产教联盟资源拓展、师资队伍水平提高、残疾学生就业质量提升等方面花力气、下苦功,努力打造全省乃至全国残疾人职业教育的标杆,带动全省特校发展残疾人职业教育,打造“楚怡”职业教育特教品牌,在服务全省“三高四新”战略、帮助残疾人实现共同富裕上展现新担当,彰显新作为。湖南省特教中等专业学校隶属湖南省残疾人联合会,系湖南省唯一一所公办全日制残疾人职业中专学校。         CodeMender 是 Google 的代码安全代理,主要任务就是是在代码中发现安全漏洞,并进一步生成和验证修复方案。这次出的Gemini 3.5 Flash Cyber 将作为CodeMender的核心模型,服务于漏洞查找与修复流程。学校创办近40年来,培养了6000余名身残志坚的专业化人才,为助力残疾人实现共同富裕做出了卓越贡献。         按照 Google 的说法,它在代码安全任务上的表现达到了非常具有竞争力的前沿水平,并且运行成本也低于体量更大的模型。         Gemini 3.5 Flash Cyber 更像是 Google 对“专业模型+智能体”路线的一次验证: 以更轻量的 Flash 为底座,通过安全领域优化和专用代理,把模型能力集中到一个明确的高价值任务上。         安全代理往往需要持续扫描大型代码库、分析大量上下文,并反复验证修复结果。相比一味调用最强、最大的通用模型,针对网络安全任务优化的轻量模型,更有可能在能力、响应速度和运行成本之间取得平衡。湖南省残疾人职业教育研究指导中心成立后,将联合省内外残疾人职业教育相关机构、学校、企业、行业协会,发起成立湖南省残疾人职业教育产教联盟,打造资源共享、互惠共赢的残疾人职业教育平台和产业平台,有效整合残疾人职业教育资源,着力做好残疾学生后续就业创业服务,为推动全省特殊教育与职业教育融合发展作出新的贡献。不过,Gemini 3.5 Flash Cyber 暂时不会向所有开发者开放。它将通过 CodeMender 独家提供,仅面向受信任的合作伙伴开展有限访问试点。来源:红网作者:陈珏 蒋立平 编辑:肖拓 返回搜狐,查看更多责任编辑:

。         单看代码表现          在 Arena 公布的前端代码竞技场排名中,Gemini 3.6 Flash 以 1537 分位列第 12 名,相比 Gemini 3.5 Flash 的第 21 名有明显进步。         结语          目前,Gemini 3.6 Flash 和 Gemini 3.5 Flash-Lite 正在 Gemini App 中陆续上线,开发者也可以通过 Google AI Studio 和 Android Studio 的 API 使用新模型。         至于正在内测的 Gemini 3.5 Pro,以及已经开始训练的 Gemini 4,或许才是 Google 留给下一次能力跃升的真正看点。

F |          最后,关于 Google 这次发布,我还有几句话想说          过去的大模型发布,最容易传播的是跑分又涨了多少,但是这几次跟Google家感觉已经不恋战了。它已经不太愿意继续纠缠于单纯的跑分竞争了。         Gemini 3.6 Flash 交出的依然还是近两年非常具有Google味儿的答卷:          综合智能分数可以不变,只要任务速度翻倍、token 用量减少、输出价格下降,模型依然能够获得非常实际的竞争力。         可能有人会问:是不是 Google 已经卷不动了?          但在我看来,这更像是大模型竞争进入下半场的一个信号。         当头部模型之间的能力差距逐渐缩小时,开发者真正关心的问题会越来越具体:同一个任务需要等多久?一次调用要花多少钱?长上下文是否稳定?能不能支撑大规模并发?          从这个角度看,Gemini 3.6 Flash 是 Google 又一次明确面向落地效率的升级。

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Published on:07:54:18


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