从整体脉络来看，人(在谷)歌IO《现场》，发现安卓已经[没戏]份并不是单一信息点，而是由多个细节共同组成。

人在美国，刚下飞机。

从细节来看，图片、资料来源：。

从细节来看，撰文：不咕 & 江江 & 早起。

放到整体脉络里看，对了，这两天，差评君继续在加州山景城参加活动。

换个角度看，即便是 Omni 稍微有点让人失望，Gemini 3.5 flash 也略显诚意不够，但似乎依旧撼动不了谷歌如今的地位。

进一步说，毕竟苹果有大量的设备和入口，但不得不承认，他们在 AI 上慢了半拍OpenAI、Anthropic 有顶级的模型，但缺少足够完整的生态和入口，BAT 虽然从云服务到流量入口都有，但在打通所有生态这块儿，相比谷歌总还是差一点火候。

放到整体脉络里看，况且能写的还远不止这些：TPU、地图、文件，以及各种生态里的在线互联新东西，单拎出来看可能没那么炸，但一旦组合起来，除了谷歌，别人还真不一定拿得下。

从细节来看，谷歌举的例子是，想教 3 岁小孩从平衡车过渡到脚踏自行车以前你得自己在 YouTube 里翻一堆教程，现在直接问，它会给你整理概览、技巧，推荐相关视频，还能直接跳到视频里最有用的片段。

需要注意的是，大伙在用各种视频平台时，一定都有个感受，就是搜的不如刷的好看，搜索太难用了。

需要注意的是，当然，谷歌不光是来发布各种 AI 产品的，他们更大的野心，就是把 AI 深度融入他们的所有生态。

进一步说，而且这玩意还直接做在了 Gemini 里，你不需要下载任何 App 就能直接拥有（如果你开了 100 刀的 Ultra 会员的话）。

放到整体脉络里看，而现场在 Spark 里，人老外可以直接和它的谷歌云盘，谷歌邮箱给打通到一起去。

需要注意的是，但是在稍微尝试了一下 Spark 后，差评君有点想通了谷歌的产品逻辑。

放到整体脉络里看，毕竟这半年，像龙虾这样的个人 Agent 助手我们都用过不少，用完之后大家就会发现了，想让这些 AI 好用，你就得给它更多你的个人数据的数据。

从细节来看，不过，差评君飞过来就是为了打探情报的，咱也溜去了名为 AI Sandbox 的体验中心，现场体验了一波这个 Gemini Spark。

需要注意的是，产品体验、产品体验，还是 TM 的产品体验，看来谷歌也终于参透了这一点。

需要注意的是，还有一个细节，谷歌还花了很大的篇幅介绍 Gemini 的交互更新毕竟月活接近 10 亿的 Gemini，在海外的流行程度，已经有点北美版豆包的样子了。

进一步说，所以我觉得，这也是谷歌的一次战略尝试，毕竟最顶尖模型实力越来越接近的情况下，卷完跑分、卷完上下文长度、卷完 token 价格，模型的输出速度很可能是下一个大厂们卷的方向。

放到整体脉络里看，这是出来的效果，确实有点帅，有苹果内味儿了。

从细节来看，于是，我们也尝了尝 Gemini 3.5 Flash 的咸淡。

换个角度看，为了展示这个模型有多能干、有多快，谷歌现场整了个大活，让 AI 从零开始写一个操作系统不是写个 Todo List，不是写个网页，也不是帮你改几行代码是让 AntiGravity 2.0 调用 Gemini 3.5 Flash，从一个空项目开始，写出了一个能跑起来的操作系统。

从细节来看，但看了下跑分，3.5 flash 居然能赶超一手 Gemini 3.1 Pro，而且速度巨快？

放到整体脉络里看，未来开放 API 之后，价格估计还会更低，反正我做梦也没想到，谷歌居然也玩起了性价比。

进一步说，我只能说，在性价比面前，Omni 其实也不是不能忍受但你说它拉了？

需要注意的是，说实话，整体画面表现力上和 Seedance 2.0 相比，可以说是被压了一头了。

进一步说，不过这次谷歌主吹的呢，是它的视频编辑能力，生成的视频哪里不满意可以随意调整，我们也试了一下，让它把主角的头发染成绿的。

需要注意的是，结果，8 秒的视频，生成还蛮迅速的，要不了 1 分钟就完成了。

放到整体脉络里看，我们也简单测试了一下视频模型 Omni，其实它全名叫 Omni Flash，主打一个快如闪电。

换个角度看，在发布会的前半部分，谷歌把这次有关 Gemini 的产品更新一股脑全端出来了，像视频模型 Gemini Omni、多模态模型 Gemini 3.5 Flash、编程 Agent Antigravity 2.0主打一个量大管饱。

放到整体脉络里看，没错， AI 圈已经开始用 "Quadrillion" 千万亿的这种词了，数值膨胀已经比很多页游都夸张了。

换个角度看，一开场，谷歌 CEO Sundar Pichai 一上来，就先甩了几个数字。

放到整体脉络里看，并且在 AI 方面，谷歌除了一味地砸跑分、堆性能之外，好像又找到了一个值得疯狂卷一卷的方向。

放到整体脉络里看，在刚参加完 Google I/O 第一天的活动之后，差评君也整理了些第一手资料。

换个角度看，美编：。

需要注意的是，遇到有意思的事情，也会第一时间给大家再探，再报。

放到整体脉络里看，不过也说实话，相比当年 Gemini 3 的惊艳、Nano Banana 的逆天，在老大轮流做的回合制 AI 圈，谷歌确实好久没拿出让人眼前一亮的 AI 产品了也希望不久之后正式开发的 Gemini 3.5 Pro 还有 Gemini Spark，谷歌能再炸一波场吧。

从细节来看，但这些在谷歌这边，好像都不是什么大问题，他就像班上那个门门成绩都不是第一，但不偏科，每科成绩都是 85 分以上那种全能学霸。

进一步说，最后，我觉得谷歌在 AI 领域已经活成苹果、OpenAI、BAT 等等巨头们做梦都不敢想的样子了。

放到整体脉络里看，这玩意儿听起来不如新模型炸，但说实话，真落到日常使用里，可太有用了。

需要注意的是，但谷歌做到了一点，你现在能直接和视频平台对话进行搜索。

进一步说，比方说，他们在 Youtube 里做了个新功能，Ask Youtube。

换个角度看，这种生态，跟需要各种本地调试、数据维护的小龙虾相比，还是方便太多，毕竟对普通人来说，开箱即用才让人有用的欲望嘛。

需要注意的是，它既可以直接在里面成吨的文件里找到你的摄影笔记，然后根据这份笔记来直接生成一份图文并茂，可以任意编辑的 PPT 出来。

需要注意的是，你想啊，对于国外的用户来说，还有哪个本地硬盘，能比他们重度依赖的 Google Drive 塞了更多的个人数据呢？

从细节来看，不然这就是个纯玩具啊！

进一步说，说实话，一开始差评君看到 Spark 这玩意只能运行在谷歌云上的时候，其实内心是有点小失望的。

放到整体脉络里看，而除了旗舰模型和 Gemini ，谷歌还给我们画了个大饼，他们也做了一个类似小龙虾的 Agent，Gemini Spark，预计下周才给 Ultra 订阅的用户推送。

进一步说，毕竟普通用户不关心模型参数，也不关心跑分，他们只关心这个东西直不直观、好不好用。

进一步说，吞吐速度越快，AI 就越能支撑高频搜索，或者其他的长任务 Agent一个复杂任务背后可能有几十次、上百次模型调用，每一步都快一点，最后省下来的就不是几秒钟，而是整个产品体验的差距。

放到整体脉络里看，相比起来，3.1 Pro 做的似乎确实略逊一筹啊，我甚至看不清这是个电脑。

从细节来看，这次的任务是，做一个高端科技风的 3D 电脑主机拆解展示网页，速度是真唰唰的。

从细节来看，最后，谷歌在这个系统里跑起了 Doom只能说，果然万物都可 Doom更离谱的是，谷歌说这一整套操作系统的 API 成本不到 1000 美元。

从细节来看，至少从纸面数据上看，Gemini 3.5 Flash 在输出速度上比友商的前沿模型快了 4 倍，放进自家的开发工具 AntiGravity 里，还能做到 12 倍的提速。

从细节来看，接着来看看 Gemini 3.5 flash 吧，期待这么久旗舰模型，结果谷歌端了个小菜上来，属实不太够吃。

放到整体脉络里看，我们按照 Flow 里的积分消耗大概算了一下，1 个 10 秒的 720p 视频大概消耗 30 积分，一秒钟大概两毛多，比 Seedance 2.0 fast 便宜大概 70%，那还说啥呢，抽卡也不心疼了。

放到整体脉络里看，在试用了之后，网友们也基本都是对 Omni 大失所望。

进一步说，让人没绷住的是，除了头发，它还把之前一个正着冲澡的画面又修复成倒过来的了，评价为略通人性。

放到整体脉络里看，但从效果来看，还是有点儿 bug，一会儿倒立一会儿站立的。

放到整体脉络里看，像我们跟别人打赌的时候经常说，我做不到就倒立洗头，那我们就让 Omni 洗一个好了。

换个角度看，诶，那好不好吃呢？

进一步说，秀完炸裂的数据，Gemini 就直接开始接管这次 IO 了。

换个角度看，两年前，谷歌每个月处理 9.7 万亿 tokens，去年 I/O，这个数字涨到了 480 万亿，而到了今天，已经飙到 3.2 千万亿 tokens。

需要注意的是，首先，AI 圈的数值膨胀实属太逆天了。

进一步说，这么说吧，我发现谷歌这个浓眉大眼的家伙，居然也开始玩性价比了？

从细节来看，在北京时间 520 的凌晨，咱们再次来到了加州山景城。

进一步说，前线记者。

后续如果继续跟进人(在谷)歌IO《现场》，发现安卓已经[没戏]份，更有参考价值的往往是新增细节、现实反馈以及持续变化。

斗罗大陆唐三插比比东3D的定义与背景

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