Gemini 3.6 Flash 開發人員指南

Gemini 3.6 Flash 是 Gemini 3 系列中速度快、成本效益高的強大模型,這款模型旨在提供接近 Pro 的代理能力,同時兼顧效能和價值,現已正式發布 (GA),開發人員可透過 Gemini API 使用,企業則可透過 Gemini Enterprise Agent Platform 使用。

本文將介紹 3.6 Flash 的新功能、在 Gemini 模型系列中的定位、如何遷移至 3.6 Flash,以及使用 3.6 Flash 的快速入門指南。

在 Gemini 系列中扮演什麼角色?

Gemini 3.6 Flash 是 Gemini 3 系列中的主要代理主力模型,這款模型填補了深度推論 Pro 模型和高處理量 Flash-Lite 模型之間的落差。相較於 Gemini 3.5 Flash,3.6 Flash 在多步驟工具自動化調度管理、全端程式碼重構和視覺推論方面的品質顯著提升,同時使用較少的詞元和推論回合。這款模型具備接近 Pro 級別的能力,速度和價格則與 Flash 相同。

型號規格和比較

下表比較 3.6 Flash、3.5 Flash 和 3.1 Pro 的部分規格:

Gemini 3.6 Flash Gemini 3.5 Flash Gemini 3.1 Pro
模型 ID gemini-3.6-flash gemini-3.5-flash gemini-3.1-pro-preview
發布階段 正式發布版 正式發布版 預覽
輸入類型 文字、圖片、音訊、影片 文字、圖片、音訊、影片 文字、圖片、音訊、影片
輸出類型 文字 文字 文字
脈絡窗口 1,048,576 1,048,576 1,048,576
輸出詞元長度上限 65,536 65,536 65,536
支援的地區 全球、多區域 全球、多區域、美洲、歐洲、亞太地區 全球
支援的思考程度 MINIMAL、LOW、MEDIUM、HIGH
(預設:MEDIUM)
MINIMAL、LOW、MEDIUM、HIGH
(預設:MEDIUM)
LOW、MEDIUM、HIGH
(預設:HIGH)
主要重點 高效率的 Agentic Workflows、多步驟自動化調度管理,以及全端程式設計 平衡任務、工具呼叫和中階推論 深度推論、高複雜度任務

如需支援功能、工具和使用選項的完整清單,請參閱 3.6 Flash 模型頁面。

Gemini 3.6 Flash 有哪些新功能?

3.6 Flash 經過最佳化,可執行多步驟自動化調度管理、全端程式碼重構和一般推論,詞元效率明顯優於前代。

功能和效能更新

以下是 3.6 Flash 與先前模型相比,在功能和效能方面的異動清單:

  • 減少權杖和對話輪數:與 3.5 Flash 相比,消耗的權杖數量較少,且能以較少的推論步驟和對話輪數完成多步驟工作流程。
  • 改善程式碼生成:在應用程式建構、原型設計和 IDE 代理環境中,生成更簡潔的程式碼,降低編譯失敗率和修訂率。
  • 減少行動偏誤:解決唯讀診斷工作,不會擅自編輯工作區或過早變更狀態。
  • 多模態和空間推理:提升圖表解讀、視覺藍圖轉換和多元素網頁版面配置生成等方面的效能。
  • 電腦使用支援:支援做為代理 UI 自動化的內建工具。
  • UI 樣式偏好:更擅長建立功能性程式碼,但人類評估人員指出,他們偏好使用先前的模型來呈現前端和視覺版面配置。提供明確的設計指南,可緩解這個問題。

行為和 API 參數變更

以下是 3.6 Flash 與先前模型相比,行為和 API 參數的異動清單:

  • 步驟精簡度:推論步驟比 3.5 Flash 少。雖然這能縮短延遲時間,並降低程式碼重構和工具工作流程的成本,但如果需要較長的疊代鏈,可能會導致延長的多輪對話後續追蹤提早結束。
  • 預先程式化檢查:偏好執行診斷程式碼指令碼 (execute_code),在變更狀態前檢查問題,頻率高於 3.5 Flash。雖然這能提高複雜後端重構的診斷準確度,但有時也會導致在簡單的前端網頁和指令碼工作中,執行額外的探索性檢查步驟,而舊版會直接生成程式碼。
  • 預設:沿用 3.5 Flash 的中等預設努力程度。
  • 不覆寫取樣:不再支援 temperature、top-k 或 top-p 參數的自訂值。API 介面會忽略自訂值設定。請改用 thinking_level 或結構化 JSON 結構定義,控管輸出內容的確定性。
  • 頻率和存在懲罰限制:系統不再支援這些參數的自訂值。現在設定這些屬性會擲回 API 啟用錯誤。
  • 不支援最後一個輸入對話輪次角色為「Model」的 API 要求。
  • 對話記錄中的空白回合會遭到捨棄。
  • 現在,無效的思考簽章會產生錯誤。
  • 嚴格呼叫函式:FunctionResponse 必須與前一個 FunctionCall 的 id、name 和執行次數完全相符。直接在函式回覆文字中附加內嵌指令,並以兩個換行符號 (\n\n) 分隔。

快速入門導覽課程

開始之前,您必須使用應用程式預設憑證 (ADC) 或 API 金鑰,向 Agent Platform 進行驗證。詳情請參閱「開始使用 Gemini Enterprise Agent Platform」。

在下列程式碼區塊中,將 PROJECT_ID 替換為您的專案 ID。

安裝

確認您使用的是最新版 google-genai SDK:

pip install --upgrade google-genai

基本要求

Python

from google import genai

client = genai.Client(enterprise=True, project="PROJECT_ID", location="global")

response = client.models.generate_content(
  model="gemini-3.6-flash",
  contents="How does AI work?",
)
print(response.text)

REST

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
-H "Content-Type: application/json" \
https://aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/global/publishers/google/models/gemini-3.6-flash:generateContent \
-d '{
  "contents": {
    "role": "USER",
    "parts": { "text": "Why is the sky blue?" },
  },
}'

從 3.5 Flash 或 3.1 Pro 遷移至 3.6 Flash

如要從 3.5 Flash 或 3.1 Pro 遷移至 3.6 Flash,請按照下列步驟操作:

  1. 更新模型 ID:將 API 呼叫中的模型字串變更為 gemini-3.6-flash。
  2. 配合新的 Gemini 3 系列 API 規則調整程式碼:Gemini 3.6 Flash 嚴格執行 Gemini 3 系列建立的參數規則和 API 慣例:
    • 移除 temperature、Top-K 和 Top-P:從酬載中移除這些自訂參數。雖然不會擲回錯誤,但模型會完全忽略這些資料。請改用 thinking_level 參數或 json_schema 結構化輸出內容,控制輸出內容的確定性。
    • 移除頻率和存在懲罰:移除頻率或存在懲罰的所有自訂設定,避免 API 呼叫擲回執行階段錯誤。
    • 確保聊天整合功能不會嘗試預先填入模型:檢查訊息記錄陣列,確保 API 酬載不會以空白的使用者輪次或模型輪次結尾。如果記錄陣列中的最後一個物件是「model」角色 (GenerateContent API) 或「model_output」類型 (Interactions API),請重新調整序列結構,以免觸發嚴格驗證錯誤。
    • 使用 thinking_level:移除已淘汰的 thinking_budget 參數例項,改用 thinking_level。
    • 強制執行嚴格的函式呼叫慣例:FunctionResponse 必須嚴格符合前一個 FunctionCall 的 id、name 和執行次數。如需附加內嵌指令,請直接放在函式回覆文字中,並以兩個換行符號 (\n\n) 分隔。
  3. 因應工作流程變化:
    • 如果應用程式仰賴多輪對話迴圈,請測試工作流程,確保模型的新步驟簡潔性不會導致過早退出。
    • 如果建構前端或基本指令碼代理,請監控是否有不必要的探索性 execute_code 呼叫,因為模型現在偏向預先進行程式輔助檢查。

工具前文字規定的解決方法

如果提示詞要求模型在呼叫工具前,先輸出結構化文字 (XLM、YAML、JSON 等) (例如 <UPDATE>...</UPDATE>),工具呼叫有時可能會失敗,並顯示 Malformed_Function_Call 錯誤。如要解決這個問題,請採用下列任一方法:

  • (建議) 指示模型將工具前附註放在專屬的 update() 函式呼叫中,而非原始文字。如需詳細的導入操作說明,請參閱下一節。
  • 指示模型以 Markdown 標題 (例如 # UPDATE、## PLAN) 撰寫附註,而非結構化文字。
  • 請勿要求模型在工具呼叫前輸出文字。

建議解決方案:將工作筆記包裝在專屬函式呼叫中

原始指令:

Before calling a tool, in every response you MUST first output a single
`<UPDATE>` part as specified, don't skip this part or any of required sub-tags
within `<UPDATE>`.

請改用以下操作說明:

Before calling any other tool, in every response you MUST first call `update`
with all required parameters (previous_step, plan, next_step, external).

更新客戶要求中所有參照舊版 <UPDATE> XML 格式的部分。然後為更新函式新增對應的函式宣告:

{
  "name": "update",
  "description": "Update working notes (previous step analysis, plan, next step, external note).",
  "parameters": {
    "type": "OBJECT",
    "properties": {
      "previous_step": {
        "type": "STRING",
        "description": "Key findings and outcomes since the previous step."
      },
      "plan": {
        "type": "STRING",
        "description": "The current status of the plan."
      },
      "next_step": {
        "type": "STRING",
        "description": "Brief explanation of the immediate next action according to the plan."
      },
      "external": {
        "type": "STRING",
        "description": "A short, plain-language note shown to the User about what you are ABOUT TO DO next."
      }
    },
    "required": [
      "previous_step",
      "plan",
      "next_step",
      "external"
    ]
  }
}

模型會在同一個步驟中發出兩次呼叫:取代結構化 XML 的 update() 呼叫,以及要執行的實際函式呼叫。

其他資源