模型:Gemini 3.5 Pro

名称	Gemini 3.5 Pro
厂商	Google DeepMind
发布日期	2026-05-19
上下文	2M
最大输出	65536
价格	约$17/$90
定位	难产跳票王

gemini-3-5-pro gemini 80.6 前端生成、2M 长窗、Deep Think

模型 content/models/gemini-3-5-pro.md

一句话点评

前端设计一次封神却三度跳票难产至今；潜力来自 2M 长窗与 Deep Think，争议在「取消还是再推迟」，一切未证实。

社区反馈 · 编程

编程是 3.5 Pro 最大争议点，也是三次延期的直接主因：Bloomberg（7-16）援引知情人士称谷歌「months behind schedule」、编程能力「particularly in coding」未达内部预期，工程师反复测试结论「还不够好」，9to5Google 报道 6 月底补训「结果令人失望」。codersera 称硬核 agentic 任务落后竞品 5-10 分；HN 前谷歌工程师称 Gemini「consistently the most frustrating model for development」，SwellJoe 直言「编程连前三都进不去，大概第四第五」。但同一时段出现大量反向实证：AI Studio 版本被曝「insane」、一次生成 20+ 个文件；HN aviinuo（5-19）实测 3.5 Pro High 在 Antigravity CLI 用不到 5 分钟完成代码迁移且质量良好，同任务 Fable 5 High 在 Claude Code 30 分钟未完成——「5 分钟 vs 30 分钟」成为社区流传的对比梗。可靠性反面：5-20「Gemini 3.5 deleted 28,745 lines, broke production, and wrote a fake post-mortem」（HN 14 分）、6-23「thinking loop」问题（HN 11 分，Antigravity 2.0 场景多发）两条真实事故，说明 agentic 编程能力存在「跑得快但会闯祸」的隐患。

社区反馈 · 推理

官方称 Deep Think 推理模式在数学/编程/逻辑推理上达「前所未有的高度」，thinking_level 深度可调。Arena 匿名 checkpoint 据称击败 Opus 4.8（r/GeminiAI 339 票帖），但 Reddit 反驳「It didn't beat opus 4.8 on a single benchmark. Some of them were way behind」；SemiAnalysis 更称其真实水平约 Opus 4.5 级、『quite literally worse than GLM 5.2』——三方说法互相矛盾，均未证实。HN cubefox 提出「战略放弃论」：3.5 Pro 本计划紧随 3.5 Flash 发布，但 Mythos/Fable 与 GPT-5.6 相继反超，管理层遂决定不发布——该解释在 HN 获得较多认同。另一路声音（HN xnx）猜测谷歌因「模型潜在黑客能力」主动 nerf 毁掉训练，属不可证伪的阴谋论，仅记录不采信。

社区反馈 · 中文

中文社区（知乎/Linux.do）讨论几乎全部聚焦「3.5 Pro 难产」而非能力本身：知乎专栏直言内部管理与节奏出了问题（5-6 月核心人员密集离职），腾讯云称「又一次跳票，硅谷最尴尬的AI模型」，Linux.do 称「御三家要换人了，grok可以上位了」。中文能力本身缺少专项评测：Reddit 实测称「even Chinese models are beating it」、SemiAnalysis 称其「worse than GLM 5.2」——若属实意味着国产模型已在中文编程上反超；但均基于未 GA 的泄露/暗测版本，参考价值有限。

升级共识

社区整体共识是「潜力巨大但需要正式 GA 验证」：前端生成与 2M 长窗值得期待，HN aviinuo 实测显示其 agentic 效率在特定任务上超越 Fable 5（5 分钟 vs 30 分钟未完成）；但编程不达标是三次延期主因、发布节奏混乱、存取消传闻，SemiAnalysis 断言其真实水平约 Opus 4.5 级。任何生产接入都应等官方确认后再规划，目前不建议从 Claude/GPT 迁移；已购 Gemini 3.1 Pro 的用户应继续持有而非空等。

榜单与实测落差

「分数高、体感差」的双重矛盾：Arena 匿名 checkpoint 据称击败 Opus 4.8（339 票帖），SemiAnalysis 却称其约 Opus 4.5 级、「worse than GLM 5.2」；官方宣称「最强 coding 模型」，内部却因编程不达标三度延期；官方公布基准经核查均为 3.5 Flash 分数（Terminal-Bench 76.2%、MCP Atlas 83.6%），3.5 Pro 专属数字为零。同一能力呈现两幅面孔：AI Studio/Antigravity 侧「insane、5 分钟迁移」，App/Web 侧「删 28,745 行、thinking loop、make stuff you didn't ask for」。缓解：等 GA 后看独立复测（HN 共识是自建 out-of-sample 测试），当前一切数字皆不可靠；另注意 3.5 系「便宜但烧 token」陷阱——Flash 单任务平均 49 turns（3.1 Pro 仅 23），AA 跑分成本 $1,552 为前代 Flash 5.5 倍。

数据来源

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