这边 DeepSeek 刚涨价，另一边谷歌开始打五折了，大模型市场的价格策略开始走向两个方向。

当地时间 8 月 13 日，谷歌发布新模型 Gemini 3.7 Flash，相比性能提升，更受开发者关注的是一项限时促销：今年年底前，该模型每百万 token 的输入、输出价格分别为 0.75 美元和 3.75 美元，只有 Gemini 3.6 Flash 标准价格的一半。

不过，这并不是一次永久降价。2027 年 1 月 1 日起，Gemini 3.7 Flash 的价格将恢复至每百万 token 输入 1.5 美元、输出 7.5 美元。因此，谷歌更多是为开发者提供了一张有效期四个多月的 " 五折体验券 "。

刚刚升任谷歌 DeepMind 高级副总裁的科拉伊 · 卡武库奥卢（Koray Kavukcuoglu）发帖提到，今天推出的 Gemini 3.7 Flash 是最新的主力模型，专为编码和代理工作流设计。

" 我们一直在 Flash 系列上快速迭代，从 3.5 到 3.7 只用了 3 个月，使其在广泛的任务中变得更有帮助。" 卡武库奥卢称。

就在 7 月，谷歌才一口气推出了三个模型，其中包括 Gemini 3.6 Flash，如今不到一个月，Gemini Flash 系列再次迎来更新。

AI 大模型评测机构 Artificial Analysis 的测试显示，在高推理模式下，Gemini 3.7 Flash 的智能得分为 56，比 3.6 Flash 提高了 4 分，排在榜单第 9 位，超过了国内同期上新的 DeepSeek V4 Pro 0813 和智谱的 GLM-5.2，后二者在最高推理下的得分均为 53。

与此同时，速度是 3.7 Flash 更突出的优势。其输出速度约为每秒 340 个 token，接近 GPT-5.6 Terra 和 GLM-5.2 的 3 倍；在高推理模式下，3.7 Flash 平均任务时间 1.7 分钟，目前是平衡了智能与任务时间的最优模型。

这也延续了谷歌对 Flash 系列的定位，不争夺能力榜首，但要在智能、速度和成本之间寻找更适合规模化部署的平衡点。

Artificial Analysis 的成本测算显示，在目前的折扣价格下，Gemini 3.7 Flash 在高推理模式下的单任务平均成本约 0.4 美元，比 Gemini 3.6 Flash 低 30%，中等推理模式下则进一步降至 0.26 美元。

有开发者表示，每百万输入 token 仅 0.75 美元对一个智能体模型来说 " 便宜得有些疯狂 "。这意味着，" 把整个 Next.js 代码库丢进上下文，让它自动重构也不至于把 API 预算搞破产，这对单打独斗的开发者来说是个大胜利。"

谷歌显然也看中了这一点，其策略更像是用低价降低开发者试用和迁移成本，再争取让 Flash 成为智能体时代的默认工作模型。

不过，也有开发者认为，虽然价格很有吸引力，但对于智能体来说，更大的考验是在长时间任务中的可靠性。一个模型可以很快且成本低廉，但它是否能在不悄然偏离或做出错误决定的情况下完成数百个步骤，这很重要，也需要时间去验证。

在 3.7 Flash 更新的同时，另一个更受关注的问题是：谷歌的旗舰模型去哪了？

今年 5 月，谷歌在 I/O 开发者大会上预告，Gemini 3.5 Pro 已在公司内部使用，预计 " 下个月 " 推出。但三个月过去，3.5 Pro 仍未露面。与此同时，Flash 系列却从 3.5 迅速更新到 3.7，目前的趋势是：主力模型一路小跑，旗舰模型却迟迟没有更新。

市场甚至有传言称，谷歌正在调整 AI 竞争策略，不再押注 fable 那样参数更大、成本更高的超大规模前沿模型，转而聚焦到性价比更高的 Flash 级别模型上，将优势转化为更大的调用量和更广泛的产品覆盖。目前谷歌并未就此有任何回应。

在此次发布前一周，谷歌 DeepMind 刚完成了一次权力交接，创始人兼 CEO 德米斯 · 哈萨比斯（Demis Hassabis）交出日常管理职责，转任 Google DeepMind 董事长及 Alphabet 首席科学家；卡武库奥卢升任高级副总裁；在谷歌工作近 27 年的传奇工程师杰夫 · 迪恩（Jeff Dean）离职创业。有传言称 DeepMind 部门未来还将面临重组。

去年，谷歌曾凭借 Gemini 3 Pro 实现一场漂亮的逆风翻盘，图像模型 Nano banana 也广受好评。但进入 2026 年，模型延期、核心人事变动和竞争对手密集上新，又让它的 AI 航向显得不那么确定。

当然，AI 行业变动频繁，从来没有谁可以长期坐稳王座，落后的模型很快也能补上课赶上来。谷歌仍然拥有其他模型公司难以复制的筹码：自研芯片、算力、海量产品入口，未来的格局很难预测。