8月10日消息,分析机构 SemiAnalysis 发文称,Google 已悄然取消 Gemini 3.5 Pro,转而以 Gemini 3.6 Flash 作为桥接模型,并把宣传重心放到 Gemini 4 上。文章判断,经过 8月5日的 DeepMind 领导层改组,DeepMind 已不再是前沿实验室。Google 官方目前未宣布取消 3.5 Pro,口径仍是"很快推出"。 SemiAnalysis 的断言:取消、桥接与排名
这篇文章题为《Gemini is Cooked but GCP is Cooking》,作者是 SemiAnalysis 的 Max Kan、Joey Brookhart、Doug O'Laughlin 与 Dylan Patel,是其 7月9日机构备忘的后续。文中称,Google 已悄然取消 Gemini 3.5 Pro,现在靠炒作 Gemini 4 来应对;作为桥接模型发布的 Gemini 3.6 Flash,普遍逊于 Muse Spark 1.2、Grok 4.5 和中国第一梯队开源模型。文章引用 Artificial Analysis 的排名数据,按不同口径,Gemini 目前排在第 8 或第 9 位,且不认为 Gemini 4 能逆转下滑。对 DeepMind,文章给出了更重的判断:"就所有实际意义而言,DeepMind 已不再是一个前沿实验室",Google 再次达到 SOTA 的几率已降为零。 Google 把重心转向 Gemini 4 也有工程侧的佐证。在 Google 公开的 Python GenAI SDK(googleapis/python-genai)分词器加载代码中,"gemini-4-flash-preview" 已出现在模型名到 Hugging Face 分词器的映射表里,对应 Gemma 4 分词器;同一张映射表还有 gemini-3.5-flash、gemini-3.1-flash-lite 等条目,Gemma 4 分词器对应 google/gemma-4-E4B-it 权重。这一引用通常被解读为 Gemini 4 Flash 的提前预留,或是一次意外泄露。无论哪种情况,它都说明 Gemini 4 系列已经进入 Google 的工程管线。
第三方评测部分支持"3.6 Flash 落后"的判断:沙丘 SQBench 实测中,3.6 Flash 实战能力 51.8 分、排 29 个模型第 5,DeepSWE 编码任务得分 49%;同期 Muse Spark 1.2 为 59%,Grok 4.5 为 62%。不过各家自测口径不能直接横比,3.6 Flash 在长上下文与多模态场景仍排在前列,"普遍逊于"在综合场景并不完全成立。
断言背后:从 I/O 到财报会的延期时间线
断言并非凭空而来,Gemini 3.5 Pro 的延期轨迹贯穿整个夏季。5月的 Google I/O 上,皮查伊称 3.5 Pro 已在内部使用、计划 6月推出;6月,该时间表落空。7月16日,彭博援引约 10 位现任与前任员工称,3.5 Pro 已落后原计划数月,编码能力未达内部预期,消息当天 Alphabet 股价下跌超过 3%。7月21日,Google 只发布了 Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite 与 3.5 Flash Cyber 三款轻量模型,旗舰 3.5 Pro 继续缺席。次日财报电话会上,皮查伊回避了 3.5 Pro 的时间表问题,转而强调正在为 Gemini 4 投入更大规模的基座模型训练,并计划以接近月度的节奏持续发布新模型。Google 官方的口径是,3.5 Pro 正在与合作伙伴测试,会"很快"推出。
8月5日改组:四名核心离开 DeepMind
8月5日,Google 宣布对 DeepMind 领导层进行整体改组。DeepMind 联合创始人、前 CEO Demis Hassabis 不再参与日常运营;前 Google 首席科学家、Gemini 联合负责人 Jeff Dean 离职,与 Sanjay Ghemawat、Quoc Le、Oriol Vinyals 一同创立新实验室 Discovery Loop,Oriol 同样是 Gemini 联合负责人;前 DeepMind CTO Koray Kavukcuoglu 作为唯一留下的 Gemini 联合负责人,接任 DeepMind 与 Gemini 的领导。
SemiAnalysis 在文章中写道:"这些显然不是对 Gemini 4 Pro 感到兴奋的人会做出的动作。"文章把问题归因于 Google 的文化(极其官僚、慢得痛苦、战略上胆小),并列举了此前的人才流失:Noam Shazeer、John Jumper,以及 7月离职的九年老兵 Tibo。文章同时承认,围绕 Gemini 4 组建的新团队理论上可能追赶上来,但"我们认为几率基本为零"。
算力与人才的去向:GCP 成了赢家
文章更完整的论点是,Google 内部围绕算力分配的竞争已经由 GCP 获胜。据 SemiAnalysis 测算,2026年第三季度到 2027年第四季度超过 20% 的 TPU 出货直接卖给 Anthropic,这还不包括 GCP 已经租给 Anthropic 与 Meta 的数十万颗 TPU。模型侧的数据同样在减速:Gemini 第一方 API 的 token 增长从一季度的 60% 降至二季度的 38%,每分钟处理量从 100 亿增至 160 亿再到 220 亿。
一边把算力卖给最强劲的竞争对手,一边模型调用增速放缓,文章由此得出标题式的结论:"Gemini 的长期失败,是 Google Cloud 的短期收益。"
取消还是延期:一个无法确证的判断,一条清晰的趋势线
把分析断言与已发生事实分开看,"取消"与"延期"之间的差距,比表面上小。Google 至今未宣布取消 3.5 Pro,官方口径仍是"很快推出";但过去三个月的动作已经说明了方向:6月爽约、彭博披露编码未达预期、财报会回避时间表、以轻量模型桥接、把宣传重心放到 Gemini 4、四名核心出走,都与 SemiAnalysis 的判断方向一致。差异在措辞:官方保留着发布的可能性,分析机构认为它已经被事实放弃。
无论 3.5 Pro 最终是否以某种形式出现,Google 的模型节奏已经从"旗舰引领"切换到"轻量模型按月迭代、旗舰顺延"。对依赖 Gemini 前沿能力的开发者,发布节奏的不确定性摆在眼前;对 Anthropic 与 OpenAI,一线竞争压力减弱;对 GCP 的客户,算力供给仍在增加。判断 Google 是否"退出前沿竞争"为时尚早,但 3.5 Pro 的命运与 DeepMind 的人事已经说明:Google 正在把重心放在卖出算力,而不是赢下模型竞赛。