新三国演义
上半年中国数字产业收入超20万亿元 同比增13.6%,上半年中国数字产业收入超20万亿元 同比增13.6%_我的网站

A | 中新社北京8月25日电 中国工信部25日公布,今年上半年中国数字产业实现收入20.71万亿元(人民币,下同),同比增长13.6%,增速同比加快4.1个百分点,环比一季度加快0.7个百分点。 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。 数据显示,上半年,受中国国内人工智能需求增长和出口增势强劲双重拉动,数字产业盈利水平持续改善,实现利润总额1.79万亿元,同比增长19.3%,增速较上年同期加快10.3个百分点。

B | 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。

C | 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。 它在 Intelligence Index 上取得 36 分,相比 Gemini 3.1 Flash-Lite 的 25 分提升了 11 分。收入利润率达8.6%,较上年同期提升0.7个百分点。 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。 东部大省产业集聚态势显著。广东、江苏、北京、上海、浙江等数字产业收入前10大省(市)合计完成业务收入17.21万亿元,同比增长13.2%,占全国总量的83.1%,占比较上年同期提升0.3个百分点,对全国数字产业收入增长贡献率达87%。 中部地区实现数字产业收入2.86万亿元,同比增长28.3%,较上年同期加快18.7个百分点,高于全国14.7个百分点,其中安徽、湖北增速领先。 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。 据工信部介绍,目前围绕集成电路、人工智能等数字产业领域,各地累计培育建设16个国家级先进制造业集群,依托集群培育一批骨干数字企业,这些企业成为推进技术创新、促进产业高端升级、塑造集群竞争优势的关键支撑。 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。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。

D | 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。

E | 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。

F | 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。 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。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。 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。 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。

G | 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:14:34:16
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