谷歌在发布 Gemini 3.6 Flash 仅三周后就推出了 Gemini 3.7 Flash——这一节奏既凸显了 AI 竞赛的速度之快，也凸显了供应商眼中对企业最具吸引力的应用方向。

谷歌表示，于周四发布的 Gemini 3.7 Flash 在调试和 IT 问题解决等编程任务上比前代模型更为高效。该公司称，该模型还具有更高的代码准确率，并能生成可直接投入生产的代码。其他能力包括在金融、法律和生物科学等领域的应用中实现更强的推理能力和准确度。

谷歌为该模型提供了首发优惠价：每百万输入 token 0.75 美元，每百万输出 token 3.75 美元——低于 Anthropic、OpenAI 和 SpaceXAI 近几周发布的模型价格。Token 是语言模型用来拆分文本的基本单位；供应商对输入 token（发送给模型的文本）和输出 token（模型生成的文本）分别计费，因此代码生成等输出密集型工作负载对较高的输出费率感受最为直接。Flash 系列历来是谷歌主打速度与成本优化的产品层级，此次新发布将这一定位延续到了当前的价格竞争之中。

这一首发定价是谷歌对 AI 市场正在展开的价格战的回应——各家供应商每周都在推出新模型，试图以更低的价格压倒对手。这场价格战的根源在于企业对其在 AI 目标和工作流中使用 AI token 与模型的高成本的担忧。

价格战

Gartner 分析师 Arun Chandrasekaran 表示，对谷歌而言，定价长期以来一直是其竞争力的关键一环。

“谷歌试图真正让客户铭记的一点是：‘不仅是性能，还有价格——相对于其他前沿实验室，我们拥有极具竞争力的性价比，’”Chandrasekaran 说。

他补充道，在谷歌试图与 OpenAI 和 Anthropic 竞争之际，定价是一种手段，可以将部分企业开发者和众多数字原生初创公司从竞争对手那里吸引过来。

聚焦编程

除定价之外，谷歌在 Gemini 3.7 Flash 上对编程的重视，反映出其认识到这是一个 OpenAI 和 Anthropic 同样已取得成功的用例。

“谷歌在打造能力极强的编程模型方面一直有些迟缓，”Chandrasekaran 说。“编程智能体是 AI 增长最快的用例之一，所以在某种程度上，谷歌正在努力达到它想要达到的位置。”

编程不仅在前沿实验室那里取得了成功，开放模型供应商也在瞄准同一用例。例如，Meta 的 Muse Glimmer 专注于帮助用户处理多步骤编程；DeepSeek-V4-Pro 为重推理编程任务而打造；Moonshot AI 的 Kimi K3 则针对长程代码生成进行了优化。与仅通过 API 提供的前沿模型不同，开放权重版本可以下载并在客户自己的基础设施上运行，使开发者得以避开供应商按 token 计费的 API 费用——这也是价格竞争如今同时席卷专有阵营和开放阵营的一个结构性原因。

“这在一定程度上也承认了开放权重模型正在成为编程类别乃至整体推理领域的有力竞争者，”Chandrasekaran 说。“这也是谷歌必须应对的另一个问题。”

他还表示，鉴于谷歌在 2026 年的 AI 市场上表现较为低调，Gemini 3.7 Flash 的快速发布及其首发定价代表着这家科技巨头试图重新赢回企业开发者心智的努力。随着新模型每周不断涌现，竞争对手即将发布的产品的价格标签，以及谷歌的首发价格能否在发布窗口期之后维持，是这场降价竞赛中值得关注的切实信号。