丁克

以“风”为令！杭州各部门严阵以待迎战台风“白海豚”_我的网站

疑犯追踪

一 | 如果你从去年就开始用 Gemini，那感觉就像看着自家兄弟慢慢得了阿尔茨海默症。杭州日报讯今年第13号台风“白海豚”来势汹汹，正向我省沿海逼近。这是最近网友对 Gemini 的一句调侃。按理说，一家公司发新模型，通常是来打脸这种调侃的。可就在刚刚，Google 一口气发了三个新模型之后，网友非但没收回这句话，反而笑得更大声了。多少有种他们都不看好你，可偏偏你最不争气的即视感。三个模型分别是 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite，还有一个专搞网络安全的 3.5 Flash Cyber。官方博客的措辞也相当眼熟，「更高效」「更聪明」「为大规模 AI agent 而生」，一句不落。只不过，实际体感却冰火两重天。主角登场，3.6 Flash 到底强在哪先说头牌，3.6 Flash。官方给的定位就俩字——「主力」（workhorse），干活模型。

二 | 全市各部门以“风”为令、严阵以待，按照最高标准、最严要求落实落细各项防台举措，全力守护城市运行安全。

三 | 3.5 Flash 是今年 5 月 I/O 大会上发的，这次算是小版本迭代。杭州城管工作人员支撑加固路灯、树木。最大的卖点是省 token。按 Artificial Analysis Index 的数据，3.6 Flash 比 3.5 Flash 少用 17% 的输出 token，在 DeepSWE（Datacurve 出的基准）这类场景上甚至能省到 65%。官方还说它跑多步任务时，推理步数和工具调用都更少。杭州市综合行政执法局供图排水防涝
守住城市“生命线”针对30处历史易积水点、67座城市隧道及106座下穿通道，市综合行政执法局严格执行“一点一方案”，预置抢险力量与排涝设备，确保“雨来人在、水退人走”。钱塘江沿线九溪、进龙河、小天竺三大关键节点已完成驳坎加高、防倒灌处理，部署方舱3台、大功率排涝泵6台，24名应急队员现场待命。

四 | 自8月7日16时起，全市城市河道闸站全面停止引配水，实施预排预降腾出库容。截至8月8日中午，全系统已集结总排水能力达14.9万立方米/小时的排涝设备，备足沙袋3万余只、挡水板2100余块。

五 | 依托数字化平台，杭州城管搭建起内涝监测四大场景，接入3000余个动态感知站点与23万路视频资源，可实现内涝提前1小时以上预警。在台风来临前的“窗口期”内，已出动人员2014人次，整改隐患51处，清理雨水箅子1360处，确保隐患动态清零。防风除患织密头顶“安全网”为防范高空坠物，从8月7日晚开始，全市952顶非机动车道遮阳棚篷布连夜开始陆续撤除，并同步完成加固灯箱255套、拆除道旗1697杆。也就是说，干同样的活，废话更少，绕路更少，账单更薄。户外广告、店招店牌隐患排查中发现的40处问题全部整改完毕。价格也确实降了。输入 1.5 美元/百万 token，输出 7.5 美元/百万 token——注意，上一代 3.5 Flash 的输出是 9 美元，这波直接砍到 7.5。又快又省，单个 agent 任务的成本就压下来了。基准测试上，官方摆出了一整排数据。同时，35个在建城管工地也全部停工，并对新完工的24公里燃气立管进行防风加固。杭州城管提醒，台风影响期间，请市民尽量减少外出，避开低洼地带、广告牌及大树下方；及时加固或收回阳台花盆、空调外机等易坠物品；密切关注气象预警与社区通知，配合做好转移准备；若需出行，请务必绕行积水路段，远离电线杆等电力设施。支撑加固化解树木倒伏风险为全力防范“白海豚”带来的风雨影响，市园林文物局各部门及下属单位全员集结、严阵以待。代码能力是重点。全市文保系统开展拉网式隐患排查，对重点点位逐项加固整治，排查化解树木倒伏风险，做到隐患即查即改、不留死角。全市启动全域排查整治专项行动，重点对古树名木、行道树、风口新植树木进行支撑加固，全面排查滨水绿地、高架绿化、绿化在建工地风险，加密核查城市公园、动物园、儿童公园等人员密集区域，确保各项防控措施落地落细。截至目前，全市园林绿化管理部门累计排查树木348868株次，其中古树名木893株次、各类绿地树木203046株次、行道树144929株次；累计支撑加固树木129334株，其中古树名木652株、各类绿地树木43892株、行道树84790株。DeepSWE 从 37% 提升到 49%，官方的说法是多余的代码改动更少、执行循环也更短，生成的代码更贴近生产环境的要求。发布预警防范流域洪水危害受“白海豚”风雨影响，杭州水文防汛形势趋紧，目前全市54个在建水利工程已全部停工。8月8日18时，市林业水利局联合市气象局发布山洪灾害风险预警：预计8月8日20时至8月9日20时，萧山区山洪灾害发生可能性大，为橙色预警；余杭区、富阳区、临安区山洪灾害发生可能性较大，为黄色预警；拱墅区、西湖区、桐庐县、建德市存在山洪发生风险，为蓝色预警。属地居民与往来游客需密切关注降雨和山洪预警信息，主动规避山洪风险。水文部门同步开展流域洪水研判，重点防范水库泄洪下游河道行洪风险。机器学习研究方向的 MLE Bench 提升更明显，从 49.7% 拉到了 63.9%。计算机操作（computer use）能力也有长进，OSWorld-Verified 从 78.4% 升到 83%。

六 | 数据显示，自8月4日起，我市紧盯“小流域山洪”“山塘水库河网”两张核心风险清单开展前置排查整治，及时清理行洪沟道、桥涵盖板里的淤泥、枯枝杂草等堵塞物，力争在台风影响抵达前预降江河湖库水位、腾出调蓄库容，全力保障安全度汛。

七 | 百车集结支援温岭抢修工作8月8日清晨，天色阴沉，强台风“白海豚”的螺旋雨带已开始扫射浙东沿海。气象预报显示，这只“海豚”正加速逼近台州。温岭，这座被东海环抱的城市，即将迎来狂风暴雨的考验。清晨8时，国网杭州市富阳区供电公司的集结场上，由配网架空线路、带电作业等多个专业的骨干人员组成的支援队伍列队集合。并且，「计算机操作」（computer use）也成了Gemini API 和企业版的内置工具，主打一个开箱即用。知识工作方面，GDPval-AA v2 从 1349 涨到 1421。随着引擎的轰鸣，工程车辆排成长龙，国网杭州供电公司第一批支援队伍直奔300公里外的东南沿海——温岭市松门镇，台风“白海豚”影响的核心区域。按照“一市帮一县”的部署，这是今年继7月台风“巴威”之后，国网杭州供电公司第二次驰援台州温岭抗击台风。Hebbia、Harvey 等客户反馈，它在文档解析、图表数据分析、报告起草这类多模态任务上表现尤其突出。Figma、JetBrains 也都出面背书了一番。目前，国网杭州供电公司两批队伍已在温岭集结，共485名抢修人员、122辆抢修车。哦对了，还有个不起眼但挺实在的更新：知识截止日期终于从 2025 年 1 月推进到了 2026 年 3 月。支援队伍抵达目的地后，第一时间便与属地供电部门进行对接——查线路走向、标危险点、记易涝区域，抢在台风尚未登陆前，将风险底数摸得一清二楚。在石塘镇，这个曾在台风“巴威”中影响最严重的地方，国网杭州供电公司支援温岭临平分队副队长沈国芳倍感责任重大。老黄历总算翻篇了。

八 | 他说：“上一次，我们在这里奋战了4天3夜，这次也一定要把这里守好！”当天下午，沈国芳便组织队伍加入了石塘供电所线路特巡工作，兵分3路，沿着海岸线逐一检查杆塔基础、拉线紧固情况，并用防水布包裹户外配电箱，对易被风刮起的漂浮物进行清理。安全这块，官方说 3.6 Flash 上了升级版的 Frontier Safety 防护，重点盯着 CBRN（化学、生物、放射性、核）和网络攻击这两类滥用，抗越狱能力更强了，同时又尽量不误伤正常需求、少乱拒绝。

九 | ·以小博大，便宜大碗的 3.5 Flash-Lite 也能更换推理档位了第二个是 3.5 Flash-Lite，定位比 3.6 Flash 还低一档，主打「快」和「便宜」，专治高吞吐、低延迟的任务，比如 agent 搜索、文档处理。

十 | 它是 3.5 系列里最快的，按 Artificial Analysis 的测量是每秒吐 350 个 token。台风未至，风雨已来。

十一 | 但在这座海滨之城的每一条线路旁、每一个变电站里，都有来自杭州的“电网铁军”与当地保电队伍并肩作战，守护万家光明。价格更是白菜——输入 0.3 美元、输出 2.5 美元每百万 token。官方说质量比 3 月发的 3.1 Flash-Lite 好一大截。有个设计挺灵活：它支持调「推理档位」。低配活儿就开最低档，图个快和省；碰上要多步拆解的子任务，就把思考档位往上拨。电脑操作这次也做成了内置工具。跟前代比，提升相当明显：代码和 agent 任务的 Terminal-Bench 2.1，从 31% 干到 54%；长上下文的 GDM-MRCR v2，从 60.1% 提到 72.2%；真实任务执行的 GDPval-AA v2，更是从 642 飙到 1140。最有意思的是，这个「小弟」在不少 agent 和代码任务上，居然反超了辈分更高的 3 Flash。

十二 | 比如 SWE-Bench Pro（54.2% vs 49.6%）、OSWorld-Verified（74.0% vs 65.1%）。以小博大，属实有点东西——等于说跑 3 Flash 的活儿，现在有了个更快更强的平替。官方还举了几个用法：从海量电商数据里抽产品特征、给 3.6 Flash 当副手一口气生成 25 个网页设计方案、批量翻译总结收据、边玩边迭代做小游戏。Ashler、Palo Alto Networks、Ramp 这几家客户也来夸了它「速度、智能、成本三合一」。最后一个 3.5 Flash Cyber，画风突变，专门用来找和修代码里的安全漏洞。

十三 | Google 的逻辑挺有意思：现在 AI 找漏洞的速度，已经比现有系统修漏洞的速度快了。既然漏洞越堆越多，那干脆用便宜高效的 Flash 来批量补锅。

十四 | 这个模型是在 3.5 Flash 基础上微调出来的，搭配自家的 CodeMender 工具用。CodeMender 里跑的是好几个 Flash Cyber agent，协同工作、最后汇总成一份报告。在业内有名的 CyberGym 基准上，官方称它摸到了第一梯队的水平，还比更大的模型更省 token。不过这模型我们暂时也用不上。考虑到「找漏洞」这种能力是把双刃剑，浓眉大眼的 Google 也学 Anthropic 玩起了安全叙事。把它锁得死死的——只对「可信合作伙伴」限量开放，走内测。目的是给一线防守方争取时间，赶在漏洞被人利用前先修掉，同时防着有人拿它去干坏事。说好的 3.5 Pro 呢？如来看到这儿你可能会问：发了一堆 Flash，那真正的旗舰 3.5 Pro 去哪了？官方口径是「正在和合作伙伴测试，准备好就上」。但这套说辞背后的故事，可能没那么体面。据彭博社等媒体报道，3.5 Pro 的代码生成能力一直没达到内部预期。Google 6 月下旬还专门更新了一版训练数据来补代码这块短板，结果成绩依旧没起色。更有传闻说，Google 干脆推翻了原来的训练方案，从零开始重训。而 Google AI 宣传委员 Logan Kilpatrick 更是索性在舆论上直接跳过 3.5 Pro，将预告的重点放在了Gemini 4，声称他们已经启动了史上最雄心勃勃的 Gemini 4 预训练，还放话说进展让人兴奋。听着虽然挺提振人心，但把它放在「旗舰跳票」的背景下看，多少有点转移视线、画饼续命的味道了。除了这些内幕，光看今天刚刚发布的 Flash 模型本身，网友们也并不全然买账。第三方评测机构 Artificial Analysis 表示：两个新模型确实把单任务耗时砍半、token 效率也提升了，Flash-Lite 的智能指数涨了 11 分——但 3.6 Flash 的智能水平，相比 3.5 Flash 基本原地踏步。价格没有便宜到足以忽略能力差距，能力也没有高到能够解释它的成本。

十五 | X 网友吐槽道：3.6 Flash 在 Artificial Analysis 上跟 3.5 Flash 拿了一模一样的分，还不如 Meta Spark 1.1、GLM-5.2、5.6 Luna、Sonnet 5、Grok 4.5、5.6 Terra 这一票对手，直呼简直烂透了（阴阳怪气 doge）。吐槽的还不止一个。网友 Angel 则直接从性价比入手：Gemini 3.6 Flash 的使用成本比 GPT-5.6 Sol medium 还高，可智能程度反而更低。又贵又笨，这组合属实有点尴尬——毕竟 Flash 系列立身的根本就是「性价比」，结果被人当场指出性价比不如对手，等于自砸招牌。作为对比，OpenAI 的 Tibo 刚刚也发话了：由于周活跃用户达到 1000 万，新的一天，Codex 和 ChatGPT Work 的付费用户迎来新一轮额度重置，尽情享用。这对比，这落差，还有人记得大明湖畔的 Google Gemini 3？实测派也来补刀。

十六 | 网友 Balder 更是直接开团：这三个模型性能全比之前的 3.5 Flash 差。他甩出自己的测试吐槽，说问题包括但不限于——基础解码就有毛病、中文选词经常很离谱；生成的图片视频质量极差、跟指令对不上还限额严重；经常记忆混乱、调用完全错误的工具。而且他还上了个阴谋论，认为 Google 之所以这么搞，是为了把算力腾出来卖给 Anthropic，还阴阳了一句这就是皮查伊想要的「Cloud First」。

十七 | 此外，X 网友 Conor Dart 用 Google 自家的 Antigravity 跑了个 AI 生成游戏的测试，结果没有出乎意料，木头纹理更差了，大理石看着差不多但还是不能用。他直言这又是一次翻车，表示自己还是等 Gemini 3.5/3.6 Pro 吧。简言之，你别问新模型强不强，你就说 Flash 不 Flash 就完事了。一边是官方更高效、更便宜、更省 token的漂亮账本，一边是大多数网友的当场差评，以及模型背后的旗舰跳票、大牛出走、市值缩水等一连串糟心事。