2 миллиона токенов: как Google пересобрала Gemini 3.5 Pro после провала предыдущей версии

Провал, предшествовавший сегодняшнему запуску, не анонсировался. Google тихо отложил первую версию Gemini 3.5 Pro после того, как внутренние оценки выявили критические недостатки: слабую производительность в математических рассуждениях, сломанную генерацию SVG и нестабильное качество изображений. Модель, которую планировалось выпустить в начале этого года, оказалась недостаточно хороша для релиза — и её не выпустили.

Переработка и что она дала

Запущенная сегодня модель — совершенно другая. Переработанный Gemini 3.5 Pro открывается окном контекста в 2 миллиона токенов — вдвое больше, чем лимит в 1 миллион у Gemini 2.5 Pro. Это означает, что юридический отдел может загрузить целую библиотеку контрактов, год финансовой отчётности и полный архив писем в один API-запрос, прежде чем задать первый вопрос. Краткий обзор на 200 000 слов, который раньше требовал разбивки на три отдельных вызова, теперь помещается в контекст с запасом.

Это окно сопровождается структурой ценообразования, рассчитанной на корпоративное потребление: $15 за миллион входных токенов, $60 за миллион выходных. Генерация анализа на 10 000 слов из массива документов объёмом 500 000 слов обойдётся примерно в $37 — деньги немалые, но ниже почасовой ставки младшего аналитика, которого модель заменяет в задачах проверки документов.

Премиум-уровень рассуждений, названный Deep Think, доступен только по подписке Ultra за $250 в месяц. Это ценовое решение проводит черту: обычные пользователи API получают способную универсальную модель, а самая мощная версия для рассуждений остаётся отгороженной от индивидуальных разработчиков, которые не готовы платить эквивалент лицензии на программное обеспечение только за доступ к ней.

Конкуренты, которых нужно обогнать

DeepSeek V4-Pro вышла в июне по цене $0,87 за миллион выходных токенов — примерно в 69 раз дешевле по этому показателю — с результатами тестов, которые соперничают с Gemini 3.5 Pro в нескольких прямых сравнениях. Fable 5 и GPT-5.6 Sol запускают собственные варианты с расширенным контекстом, хотя обе пока находятся в ограниченном предварительном доступе. Ответ Google по ценообразованию таков: 2 миллиона токенов позволяют выполнять задачи, с которыми ни одна конкурирующая архитектура не справится без дорогостоящей многоэтапной оркестрации — сравнение стоимости справедливо только если задача укладывается в более короткое окно.

Независимых оценок Gemini 3.5 Pro в масштабе 2 миллионов токенов пока не опубликовано. Модели с длинным контекстом стабильно теряют точность извлечения по мере увеличения глубины документа — известный сбой в предыдущих версиях Gemini. Google потратил год на переработку модели. Решила ли эта переработка проблему в масштабе — вопрос, который каждая корпоративная команда, покупающая доступ по $60 за миллион, ответит первой.

Теги: искусственный интеллект, Google, Gemini, DeepSeek, ИИ-модели