Gemini 3.7 Flash发布：价格减半，专注编程与智能体工作流

谷歌发布了Gemini 3.7 Flash，此次更新聚焦于编程、自动化及智能体工作流，并同步下调了生产部署的定价。

距Gemini 3.6 Flash发布仅三周，本次新版本的推出体现了谷歌所描述的"基于开发者反馈驱动的快速迭代"。谷歌将该模型定位为"迄今为止在编程和智能体任务上最智能的主力模型"，主要面向软件工程与多步骤工作流场景。

在定价方面，Gemini 3.7 Flash的输入Token定价为每百万Token 0.75美元，输出Token定价为每百万Token 3.75美元，约为上一版本价格的一半，表明谷歌正致力于降低生产部署的经济门槛。

谷歌在声明中表示："Gemini 3.7 Flash相比3.6 Flash显著提升了开发者体验，能够更好地应对障碍、在必要时澄清意图，并以更高的忠实度执行指令。"

此次发布恰逢各大厂商针对不同模型层级采取差异化更新策略之际。

谷歌近期的更新集中于Flash系列，该系列发布节奏较为频繁。而面向复杂推理场景的高端"Pro"系列模型则延续较慢的更新周期。谷歌尚未公布下一个Pro版本的发布时间表，其CEO桑达尔·皮查伊在公司近期的季度财报电话会议上也回避了有关Pro版本发布的相关提问。

类似的分层策略在业内其他厂商中同样可见。DeepSeek本周推出了其高端产品V4-Pro模型，同时配备V4-Flash变体，折射出业界在高性价比层级与高能力层级之间日益明显的分化趋势。

谷歌表示，Gemini 3.7 Flash在调试、问题解决及首次代码生成方面均有所提升。根据公司内部基准测试，该模型在FrontierCode 1.1 Main上的得分从3.6版本的34.4%提升至43.6%，在DeepSWE v1.1上的得分则从49.0%提升至65.3%。

在工作流自动化方面，该模型在AutomationBench上的得分也从此前的17.0%提升至30.4%。

谷歌在声明中补充道："3.7 Flash在软件工程、知识工作及网页开发工作流等方面均实现了实质性提升。"

Greyhound Research首席分析师桑奇特·戈吉亚对此评价称："在新模型积累足够的独立生产验证数据之前，这些仍只是厂商自测的基准数据。"

Kanerika首席分析官阿米特·钱达克表示，上述提升对企业的实际价值在于能否转化为运营效率的提升。"基准测试的改善只有在企业环境中能够转化为更少的纠错循环、更低的人工干预频率以及更可靠的多步骤执行时，才真正具有意义。"他说。

他还指出，生产团队越来越关注效率指标，"对生产团队而言，更关键的数字是Token效率"，并强调降低Token用量可在规模化部署中有效压缩延迟与成本。

谷歌表示，该模型能够以更少的提示词生成更完整的网页应用，并对设计输入的遵从度更高。在WebDev Arena上，其Elo评分达到1588，高于上一版本的1538。

在金融、法律、生命科学等知识密集型领域，Gemini 3.7 Flash在GDP.pdf基准测试中的得分从22.0%提升至34.0%。

谷歌还表示，该模型"思考更为严谨"，能以更高的忠实度执行指令，在多步骤规划和工具调用方面也有所改善。

谷歌此次降价，恰逢各厂商在AI定价策略上出现分化之际。

DeepSeek推出V4-Pro模型的定价显著高于其Flash变体，峰值使用时的输出Token成本约为每百万Token 3.96美元，而V4-Flash模型的价格则低得多。

"Token成本一直是AI从零散试点走向规模化部署的实际门槛，"钱达克说道，并指出在更低的价格下，以生产规模运行基于智能体的工作流将变得更具可行性。

他同时表示，企业正在将更多关注点转向模型性能之外的因素。"底层模型正在商品化，"钱达克说，"差异化竞争将越来越依赖数据就绪度、治理能力和编排层的建设。"

戈吉亚认为，定价策略的转变反映了企业评估AI系统方式的深层变化。"更重要的进展是有效机器智能成本的持续压缩，能力、延迟和成本正在成为不可分割的采购标准。"他说。"模型本身只是一种原料，运营架构才是真正的竞争优势所在。"

谷歌将基于智能体的工作流列为该模型的核心应用场景，该模型具备协调多个子智能体、生成应用程序并自动化任务的能力。

谷歌描述称，从"一段简单的文字提示"到"完整可玩的3D游戏"，均可通过多智能体编排能力实现。

该模型还支持多模态工作流，包括将静态文档转化为交互式输出，以及加速机器人训练的迭代过程。

钱达克表示，企业的实际采用仍相对审慎。"真正取得进展的企业，往往是从小规模起步、选定一个高频工作流、验证效果后再扩展的那些组织。"他说。

他还强调，治理仍是一大制约因素。"企业智能体采用的根本约束，始终在于治理与问责层面，"他指出，围绕决策归属、可审计性及数据访问的挑战依然存在。

据悉，Gemini 3.7 Flash已可通过Google AI Studio、Android Studio及包括Gemini Enterprise在内的企业级平台使用，并正被集成至Gemini Spark，用于工作流自动化任务。

Q&A

Q1：Gemini 3.7 Flash相比上一版本有哪些主要改进？

A：Gemini 3.7 Flash在编程、调试和代码生成方面有显著提升，在FrontierCode 1.1 Main基准测试中得分从34.4%升至43.6%，在DeepSWE v1.1上从49.0%升至65.3%。工作流自动化方面，AutomationBench得分从17.0%升至30.4%。此外，模型遵循指令的忠实度更高，多步骤规划能力也有所增强，同时价格较上一版本降低约一半。

Q2：Gemini 3.7 Flash的定价是多少？

A：Gemini 3.7 Flash的输入Token定价为每百万Token 0.75美元，输出Token定价为每百万Token 3.75美元，约为上一版本Gemini 3.6 Flash价格的一半。此次降价旨在降低企业生产部署的成本门槛，使基于智能体的规模化工作流更具经济可行性。

Q3：谷歌Pro系列模型为什么更新节奏变慢了？

A：谷歌目前将更新重心集中在面向开发者的Flash系列，而Pro系列定位于复杂推理场景，历来更新节奏较慢。谷歌尚未公布下一个Pro版本的发布时间表，CEO桑达尔·皮查伊在季度财报电话会议上也回避了相关提问。业内普遍认为，高端模型的研发周期更长，需要更充分的测试与优化。