Gemini 3.5 新特性:Flash、Flash-Lite、Computer Use 与 Pro 状态

基于 Google 官方资料整理 Gemini 3.5 家族的新特性、可用模型、Computer Use、Flash-Lite、Flash Cyber、Gemini Spark 与 3.5 Pro 当前状态。

Gemini 3.5 已经不是传闻中的模型。Google 在 2026 年 5 月 19 日正式发布 Gemini 3.5 Flash,之后又加入原生 Computer Use,并在 7 月推出 Gemini 3.5 Flash-Lite 和面向防御场景的 Gemini 3.5 Flash Cyber。

不过,“Gemini 3.5 已发布”不等于“Gemini 3.5 Pro 已发布”。截至 Google 2026 年 7 月 21 日的官方公告,3.5 Pro 仍在与合作伙伴测试,尚未广泛开放。早期流传的 Cappuccino 代号、匿名跑分和所谓上线时间都不应继续当作产品事实。

当前状态:哪些已经可用

产品 当前状态 主要定位
Gemini 3.5 Flash 已正式发布 Agent、编程、多模态理解和长任务
Gemini 3.5 Flash Computer Use 已提供 浏览器、移动端和桌面环境的界面操作
Gemini 3.5 Flash-Lite 已正式发布 低延迟、高吞吐、文档处理和 subagent
Gemini 3.5 Flash Cyber 已公布,结合 CodeMender 使用 漏洞发现、验证与修复等防御任务
Gemini 3.5 Pro 合作伙伴测试中 尚未广泛发布

此外,Gemini 3.6 Flash 已在 2026 年 7 月成为更新的 Flash 主力型号。新项目不应只因为“3.5”数字较大就默认选择 3.5 Flash,需要同时比较 3.6 Flash 的质量、成本和工具支持。

新特性一:更适合 Agent 和长时间任务

Gemini 3.5 Flash 的主线不是单纯提高聊天回答分数,而是让模型更稳定地完成多步骤工作。Google 将其定位为面向 agentic workflows 的 Flash 模型,重点包括编程、工具调用、复杂任务拆解和跨较长时间执行。

这类提升适合以下任务:

  • 读取代码库后定位相关文件,再修改、测试和复查。
  • 调用搜索、代码执行或自定义函数完成多阶段流程。
  • 分析多份文档,保留上下文并输出结构化结果。
  • 让主 Agent 把提取、分类或验证任务分派给 subagent。

“更适合 Agent”不表示模型可以脱离权限控制。涉及写文件、发送消息、付款、删除数据或操作生产环境时,应用仍应设置工具白名单、执行确认和可恢复边界。

新特性二:多模态理解不只用于看图

Gemini 3.5 Flash 延续原生多模态路线,可把文本、图像、视频、音频和文档放进同一任务。Google 的发布材料还强调,它可以根据复杂图表、视觉素材和任务说明生成更丰富的图形或交互界面。

对开发者来说,真正有价值的不是“能识别一张图片”,而是可以把多模态输入放进完整工作流。例如:

  1. 读取 PDF 和表格截图。
  2. 提取字段并检查不一致数据。
  3. 调用代码执行完成计算。
  4. 生成结构化结果或可交互的展示。

上线前仍要用自己的文件测试 OCR、图表理解、长视频定位和结构化输出。官方基准不能替代真实业务数据上的错误率统计。

新特性三:Computer Use 并入主模型

2026 年 6 月 24 日,Google 将 Computer Use 作为 Gemini 3.5 Flash 的内置工具推出。它不再只是独立的 2.5 Computer Use 预览模型,而是可以让 3.5 Flash 根据屏幕截图规划鼠标、键盘和界面动作。

Computer Use 的执行循环通常是:

  1. 应用把当前截图和目标交给模型。
  2. 模型返回点击、输入、滚动或导航等动作。
  3. 客户端在隔离环境中执行动作。
  4. 客户端把新截图和执行结果再次交给模型。
  5. 遇到敏感动作时暂停,等待人工确认。

模型只负责提出动作,真正执行界面操作的是开发者提供的客户端环境。因此必须限制可访问域名、文件和账号,隔离测试会话,并防范网页中的提示词注入。登录、购买、发布、删除和权限变更不应默认自动确认。

新特性四:Flash-Lite 面向低成本规模化执行

Gemini 3.5 Flash-Lite 的稳定模型 ID 是 gemini-3.5-flash-lite。官方模型页给出的输入上限为 1,048,576 tokens,最大输出为 65,536 tokens,支持文本、图像、视频、音频和 PDF 输入,输出为文本。

Google 将它定位为 3.5 家族中速度最快、成本最低的型号,适合:

  • 大批量文档解析、字段提取和分类。
  • 由主 Agent 分派的轻量 subagent 任务。
  • 高并发搜索、路由和结构化 JSON 生成。
  • 对延迟和单次 API 成本敏感的后台流程。

截至 2026 年 7 月的官方定价,Flash-Lite 为每百万输入 tokens 0.30 美元、每百万输出 tokens 2.50 美元。默认 thinking_levelminimal;多步骤工具调用可以尝试 mediumhigh,但需要重新测量延迟和成本。

Google 的 Computer Use 文档已把 3.5 Flash-Lite 列入支持模型,不过不同能力表和地区上线节奏可能存在更新延迟。生产环境应以项目中实际可调用的模型和工具返回为准。

新特性五:Flash Cyber 是防御专用分支

Gemini 3.5 Flash Cyber 是建立在 3.5 Flash 之上的轻量网络安全模型,目标是帮助防御者更快发现、验证和修复漏洞。Google 将它与 CodeMender 代码安全 Agent 结合介绍,而不是把它描述成普通聊天或通用编程模型的替代品。

这意味着两点:

  • 不应把 Flash Cyber 当作已经向所有 Gemini API 项目开放的通用模型 ID。
  • 涉及漏洞验证时仍要限定在获得授权的代码库、测试环境和资产范围内。

如果只是代码生成、文档处理或一般 Agent 工作流,应优先选择公开模型页中可用的 Flash 或 Flash-Lite。

Gemini Spark 是应用 Agent,不是 3.5 Pro 的代号

Google 在 Gemini 应用更新中公布了 Gemini Spark:它是一个面向个人任务的持续运行 Agent,可在用户授权后处理研究、规划和其他长时间工作。它与 Gemini 应用的主动摘要和新界面一起出现。

Spark 属于产品层能力,不应与底层模型名称混为一谈。文章或项目选型时应分别回答两个问题:底层调用哪个 Gemini 模型,以及用户实际使用的是 Gemini App、AI Mode、Antigravity、Gemini API 还是企业 Agent 平台。

Gemini 3.5 Pro 目前仍不能写成“已发布”

Google 5 月发布 3.5 Flash 时表示正在开发 3.5 Pro;到 7 月 21 日,官方更新仍称它正在与合作伙伴测试,会在准备好后广泛提供。Google DeepMind 的 Gemini 模型页也继续显示“3.5 Pro coming soon”。

因此当前可以确认的是:

  • 3.5 Pro 确实是 Google 正在推进的产品。
  • 它还没有可供所有开发者使用的稳定模型 ID 和正式 GA 说明。
  • Cappuccino 代号、具体基准和确定上线日期没有必要写进使用指南。

等官方模型页、API 文档和定价页同时出现稳定型号后,再补充上下文、输入输出、工具支持和迁移建议。

现在应该怎么选择 Gemini 模型

需求 更合适的起点
新建复杂 Agent、编程或多模态项目 先比较 Gemini 3.6 Flash
维护已使用 3.5 Flash 的项目 保留稳定型号并做回归测试,必要时迁移 3.6 Flash
大批量提取、分类、路由或 subagent Gemini 3.5 Flash-Lite
自动操作浏览器、移动端或桌面 UI 从当前 Computer Use 文档列出的模型中选择,并使用沙箱
防御型漏洞发现和修复研究 关注 Flash Cyber 与 CodeMender 的实际开放范围
需要 3.5 Pro 等待官方 GA,不使用传闻型号占位

模型选择不能只看单项 benchmark。至少记录模型 ID、API 类型、thinking level、工具配置、输入长度、输出 tokens、成功率、P95 延迟和单任务成本。

开发者迁移和调用注意事项

使用 Google Gen AI SDK 调用 Flash-Lite 的最小形式如下;实际项目应固定 SDK 版本并增加超时、重试和结构验证:

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from google import genai

client = genai.Client()
response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash-lite",
    contents="Extract the invoice fields and return valid JSON.",
)
print(response.text)

Google 的最新模型迁移指南还要求留意:

  • 为不同任务明确设置 thinking_level,不要默认高推理适合所有批量请求。
  • 新模型不再依赖旧式采样参数;迁移时清理已弃用的 temperaturetop_ptop_k 配置。
  • 不要使用预填充的 model turn 作为对话结尾。
  • Function calling、Computer Use 和代码执行需要分别做权限与失败恢复测试。
  • 使用明确的稳定模型 ID,不要在生产环境无审计地跟随 latest alias。

迁移前用固定样本保存旧模型结果,再比较字段准确率、工具调用次数、输出长度、延迟和费用。只看到请求返回 200,并不能证明迁移完成。

使用边界

Gemini 3.5 的新特性把模型从回答问题推进到执行任务,但也扩大了错误操作的影响范围。长任务可能在中途偏离目标,Computer Use 可能点击错误控件,多模态解析也可能遗漏细节。

生产使用至少应保留:

  • 对外部写操作和敏感动作的人工确认。
  • 工具调用日志、输入版本和最终产物记录。
  • 可撤销的测试账号与隔离环境。
  • 针对提示词注入、越权访问和秘密泄露的检查。
  • 模型升级后的固定回归集和回滚方案。

Gemini 3.5 的真正变化,是 Flash 系列开始承担更多 Agent 执行、多模态处理和界面操作,而不是一个尚未发布的 Pro 代号。对用户最有用的做法,是只按官方可用型号设计流程,并把模型选择、工具权限和验收标准写清楚。

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