模型发布周报：谷歌 Gemini 三连发 + 启动 Gemini 4，Kimi K3 火到暂停新订阅

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7 月 20 日，月之暗面在官网挂出一行公告：Kimi K3 因需求超出算力承载上限，暂停新用户订阅。

这是一个有点荒谬的局面。

编程评测拿了全球第一，注册页面关了。

同一周，谷歌一口气推出三款 Gemini，顺带官宣 Gemini 4 的预训练已经启动。发布密度创了新高，供给侧的硬约束同样创了新高。

两件事放在一起，就是这轮模型竞赛最真实的横截面：卷到停不下来，但算力这道门没人能绕过去。

Gemini 三连发：三款各有用处

7 月 21 日，谷歌 DeepMind 在官方博客同时上线三款模型，没有发布会，没有 CEO 发言，就是一篇技术博客。

三款覆盖三个不同场景，逻辑上没有重叠。

模型	定位	关键数字
Gemini 3.6 Flash	日常主力工作模型	比 3.5 Flash 减少 17% 输出 token
Gemini 3.5 Flash-Lite	高吞吐批量处理	350 tokens/秒输出速度
Gemini 3.5 Flash Cyber	漏洞挖掘与修复	仅限政府及受信任合作方

Gemini 3.6 Flash 是三款里用途最广的。核心改进有两点：输出 token 比 3.5 Flash 减少 17%，知识截止日期从 2025 年 1 月前进到 2026 年 3 月。后者看起来不起眼，但在这个月月有大事的节点，5 个月的信息差相当可观。

Gemini 3.5 Flash-Lite 走另一条路，主打吞吐量，350 tokens/秒，适合批量处理、高并发 API 调用。它不追评测分数，追的是成本和速度的比值。

三款里最特别的是 Gemini 3.5 Flash Cyber。这是一个专门针对软件安全漏洞的模型，可以在沙箱环境里自己写利用代码验证漏洞，同时生成补丁。谷歌用 OSV.dev 上超过 70 万条开源漏洞记录，加上 10 年的 OSS-Fuzz 模糊测试数据，对 3.5 Flash 做了专项微调。在 V8 JavaScript 引擎的测试中，Flash Cyber 发现了 55 个经确认的独立漏洞，其中 10 个是 3.5 Flash 和 Claude Opus 4.6 没有检测到的。

Flash Cyber 不对公众开放。谷歌表示，鉴于此类技术的双重用途属性，将通过 CodeMender 平台优先向政府和受信任合作方提供有限访问，之后再逐步扩大范围，目前没有公开的申请入口或时间表。

这个决策本身值得注意。漏洞挖掘模型一旦滥用，等同于把攻击自动化。先走政府渠道而不是直接上 API，是谷歌对这类技术的主动约束。

Gemini 4：预训练启动，没有上线日期

三款模型之外，谷歌确认了一个早有猜测的事实：Gemini 4 的预训练已正式启动，谷歌将其描述为旗舰模型继任者，定位覆盖编程、知识推理和多模态任务。

但这里有一句话需要单独拎出来：Gemini 4 将在 2026 年余下时间里持续训练，谷歌没有附上任何上线时间窗口。

这意味着，至少在今年，Gemini 4 不会出现在用户面前。预训练本身就是多则几个月的事，结束之后还有对齐、安全测试、内测，全部走完再到公开发布，保守估计 2027 年之前不太可能。

宣布预训练启动，和宣布产品发布，是两件不同的事。前者是里程碑，后者才是用户能感知到的。谷歌在这个节点公开说这件事，更多是在跟 OpenAI 和 Anthropic 的下一代模型赛跑中打出信号。

3.5 Pro 连跳三次票，DeepMind 人才出走

谷歌这周发了三款新模型，唯独没有 3.5 Pro。

3.5 Pro 最早承诺 6 月发布，没发。推到 7 月，7 月 17 日传出可能是新节点，依然没发。TechCrunch 直接在标题里点出这件事：“Google releases three new Gemini models — but no 3.5 Pro”。

TechTimes 引用的细节更具体：3.5 Pro 在内部经历了完整重建，但连续三次未通过关键可靠性标准，包括幻觉频率过高，以及在代码任务上达不到 GPT-5.6 的水平。

时间节点	事件
2026 年 6 月	3.5 Pro 原承诺发布时间
2026 年 7 月初	首次跳票延期
2026 年 7 月 17 日	传出节点，再次未发布
2026 年 7 月 21 日	三连发，无 3.5 Pro
截至发稿	无新发布日期

问题不只在模型本身。发布前后几周，DeepMind 内部连续出现人才离职：Gemini 联席负责人之一 Noam Shazeer 去了 OpenAI，诺贝尔奖得主 John Jumper 去了 Anthropic，Jonas Adler 和 Alexander Pritzel 也落地 Anthropic。一周内走了四个高级研究员，据 The Agent Report 报道，Alphabet 股价随之受影响，市值蒸发约 2250 亿美元。

谷歌目前没有给出 3.5 Pro 的新日期。

Kimi K3：榜一模型，开不出新账号

月之暗面于 7 月 16 日发布了 Kimi K3。核心规格：2.8 万亿参数（2.8T），MoE 架构，每次推理激活 896 个专家中的 16 个，1M token 上下文窗口。这是目前已知第一个突破 2.8T 参数的开源模型。

编程评测方面，K3 在发布数小时内，从 LMArena 前端代码竞技场的第 18 名升至第 1 名，超过了 Claude Fable 5。

然后是现实层面。

7 月 20 日，也就是发布四天后，月之暗面暂停了 Kimi K3 的新用户订阅。官方理由是需求超出了当前算力的承载上限。模型权重按计划将于 7 月 27 日前公开发布（Modified MIT 协议），但开源不等于门槛消失，2.8T 参数的推理需要的显卡量级不是普通用户能随手解决的。

Kimi K3 暂停新订阅，是算力约束最直白的一次现身。评测榜单的第一名，和能开放给所有人用，中间还隔着一道物理世界的门槛。

这件事有一个值得回味的地方：如果一家公司做出了编程评测第一的模型，却没有足够算力支撑用户规模，这是胜利还是困境？

从技术角度说是前者。K3 的参数规模和评测成绩，在国内大模型里是实打实的突破。从商业角度说，这把刀有点两面。暂停新订阅意味着增量用户无法进来，而算力采购的时间窗口不会等人。

这也是国内头部大模型公司共同面对的结构性问题：英伟达 H100/H200 在国内的可获得量受限，国产替代（华为昇腾、寒武纪等）在超大规模推理上的成熟度还在爬坡。做出最强模型，和能够大规模服务用户，这两件事之间的距离，比参数量更难量化。

写在最后

这一周的模型发布，有一种奇特的节奏感。

谷歌一天三款，官宣 Gemini 4 预训练启动，但旗舰 3.5 Pro 还在延期，高级研究员往外走。Kimi K3 编程评测拿第一，四天后关了注册入口。

发布速度不缺，算力供给才是真正的稀缺资源。

模型能力的天花板在快速提升，但支撑这些模型落地的基础设施，包括芯片、集群、能源，根本跟不上节奏。谷歌在大手笔投资数据中心，月之暗面在等算力排期，背后是同一个约束。

所以，当你看到一个模型发布公告，最值得关注的不只是 benchmark 分数，还有：这个模型现在能不能用，能用多少人，稳不稳定。

K3 开不出账号，3.5 Pro 开不出发布日期，都是同一道题的不同面。

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