Gemini 3.5 Pro, reconstruit de la zero de Google: 2 milioane de tokeni şi capacităţi extinse

Eșecul care a precedat lansarea de astăzi nu a fost anunțat. Google a ascuns discret prima versiune a lui Gemini 3.5 Pro după ce evaluările interne au scos la iveală deficiențe critice: performanță slabă la raționamentul matematic, generare de SVG defectuoasă și o calitate inconsistentă a imaginilor. Modelul pe care îl programase pentru lansare la începutul acestui an nu era suficient de bun pentru a fi lansat, așa că nu a fost lansat.

Reconstrucția și ce a deblocat

Ceea ce a fost lansat astăzi este un model cu totul diferit. Noul Gemini 3.5 Pro debutează cu o fereastră de context de 2 milioane de tokeni, de două ori mai mare decât limita de 1 milion a lui Gemini 2.5 Pro, ceea ce înseamnă că o echipă juridică poate încărca o bibliotecă întreagă de contracte, un an de declarații financiare și o arhivă completă de e-mailuri într-un singur apel API înainte de a pune prima întrebare. Un memoriu de 200.000 de cuvinte care ar fi necesitat împărțirea în trei apeluri separate încape acum în context, cu spațiu de rezervă.

Această fereastră vine cu o structură de prețuri concepută pentru consumul enterprise: 15 dolari per milion de tokeni de intrare, 60 de dolari per milion de tokeni de ieșire. Generarea unei analize de 10.000 de cuvinte dintr-un corpus de documente de 500.000 de cuvinte costă aproximativ 37 de dolari — o sumă reală, dar sub tariful orar al analistului junior pe care îl înlocuiește pentru sarcinile de revizuire a documentelor.

Nivelul premium de raționament, numit Deep Think, se află în spatele unui abonament Ultra de 250 de dolari pe lună. Această decizie de preț trasează o linie: utilizatorii standard ai API-ului primesc un model generalist capabil; cea mai puternică versiune de raționament rămâne izolată de dezvoltatorii individuali care nu vor plăti echivalentul unei taxe de licență software doar pentru a o accesa.

Concurența pe care trebuie să o depășească

DeepSeek V4-Pro a fost lansat în iunie la 0,87 dolari per milion de tokeni de ieșire, de aproximativ 69 de ori mai ieftin la această metrică, cu scoruri de referință care rivalizează cu Gemini 3.5 Pro în mai multe evaluări directe. Fable 5 și GPT-5.6 Sol rulează propriile variante cu context extins, deși ambele rămân în previzualizare limitată. Răspunsul Google la prețuri este că 2 milioane de tokeni permit sarcini de lucru pe care nicio arhitectură concurentă nu le poate gestiona fără o orchestrare costisitoare cu mai multe apeluri — comparația de costuri se menține doar dacă sarcina încape într-o fereastră mai scurtă.

Nicio evaluare independentă a lui Gemini 3.5 Pro la scara de 2 milioane de tokeni nu a fost încă publicată. Modelele cu context lung își pierd în mod fiabil acuratețea de regăsire pe măsură ce adâncimea documentelor crește — un mod de eșec cunoscut în versiunile anterioare Gemini. Google a petrecut un an reconstruind modelul. Dacă acel an a rezolvat problema la scară este întrebarea pe care fiecare echipă enterprise care cumpără la 60 de dolari per milion o va răspunde prima.

Etichete: știri, inteligența artificială, Google, Gemini, DeepSeek, modele IA