Gemini 3.5 Pro 延後上市始末：Google 放棄舊架構重新設計的技術原因

作者：默思編輯部　發布：2026-07-04

從六月延到七月的重大決定

Google DeepMind 原本計畫在 I/O 大會後於 6 月推出 Gemini 3.5 Pro，但後來宣布延到 2026 年 7 月 17 日，原因不是單純的排程問題,而是團隊直接放棄了原本正在開發中的基礎模型架構,決定從頭進行一次完整的架構重新設計。這在大型模型的開發週期裡是相當罕見、代價高昂的決定。

三個具體的技術問題

根據相關報導與洩露的內部評估,延後的原因指向三個彼此關聯的技術問題：

1. Token 效率不足：早期測試者回報,舊版架構的 token 使用效率不理想。
2. 程式碼能力未達標：coding 表現尚未達到旗艦模型應有的水準。
3. 長任務推理表現不足：在需要多步驟、長時間執行的推理任務上，表現沒有達到 Google 在 I/O 大會上為這款模型設定的標準。

更具體地說,洩露的內部評估顯示,舊版基礎模型在複雜、遞迴式的工具呼叫（tool-calling）情境下難以維持穩定表現——雖然處理一般文字輸入還算有效率，但在生成複雜、多層次版面配置與數學推理步驟時，無法維持結構一致性，這正是競爭對手模型已經做到高穩定度的領域。

重新設計的目標

這次架構重建的目標,鎖定在強化數學推理能力、SVG 場景生成品質,以及影像品質,以便正面對抗 OpenAI 的 GPT-5.6 與 Anthropic 的 Claude Fable 5。新版模型將導入 200 萬 token 的 context window、一套「Deep Think」深度推理層，以及自主工作流程能力。

延後的代價

這次延後也伴隨著人才流失——多位資深 Gemini 研究員在此期間離開 Google，包括 Transformer 論文共同作者 Noam Shazeer 轉往 OpenAI，諾貝爾獎得主 John Jumper 則轉往 Anthropic。市場對這次延後的反應也相當直接，Alphabet 股價一度蒸發約 2250 億美元市值。

這件事說明了什麼

在目前 OpenAI、Anthropic、xAI 都密集發布新模型的競爭格局下，晚一個月上市、而且上市時 token 效率與長任務推理能力都還在調校中，代表著真實的競爭劣勢。這也再次印證：模型能力的比拼，已經從單純的「參數規模」轉向「能不能穩定完成複雜、多步驟的真實任務」，這正是目前所有前沿實驗室共同角力的核心戰場。