Обещанную в мае нейросеть Gemini 3.5 Pro Google так и не выпустила и, по данным свежего отчета исследовательской компании Semi Analysis, специализирующейся на анализе полупроводниковой отрасли и рынка Искусственного интеллекта, уже не выпустит вовсе. Аналитики утверждают, что компания отказалась от модели и переключила внимание на Gemini 4, чтобы прикрыть дыру в собственной продуктовой дорожной карте.
История тянется с майской конференции Google I/O, где глава компании пообещал разработчикам, что Pro-версия выйдет «в следующем месяце». Зал ответил недовольным гулом. Июнь прошел без релиза. Перенесенный на июль срок тоже сорвался. Как писал Bloomberg со ссылкой на людей, знакомых с проектом, модель не дотягивала до внутренних целей компании прежде всего по качеству программирования, а выпуск дополнительно тормозила сложная внутренняя координация — флагманскую модель нужно интегрировать сразу в Search, Maps, YouTube и десяток других продуктов Google.
Вместо Pro-версии 21 июля компания выпустила линейку промежуточных моделей — Gemini 3.6 Flash, облегченную Flash-Lite и специализированную на кибербезопасности Flash Cyber, доступную пока только правительствам и доверенным партнерам. Новый Flash действительно стал экономичнее. По данным Google, он тратит примерно на 17% меньше токенов на выходе, чем предшественник, и лучше справляется с кодом и работой с компьютером. Но по независимому индексу интеллекта Artificial Analysis (составной тест, объединяющий рассуждение, знания, математику и код) новая модель набрала ровно столько же баллов, сколько старая — переходная ступень фактически осталась на месте. Сотрудники OpenAI и Meta не упустили случая поерничать над Google в X в день релиза.
В том же посте Google сообщила, что уже начала то, что сама назвала самым масштабным за всю историю компании циклом предобучения — для Gemini 4. Продукт-менеджер Google AI Studio Логан Килпатрик повторил новость в своем аккаунте. Проблема в сроках: цикл предобучения флагманской модели занимает месяцы вычислений и итераций еще до того, как модель попадает к внутренним тестировщикам. Получается, Google уже работала над Gemini 4, пока публично уверяла, будто 3.5 Pro вот-вот выйдет и «тестируется с партнерами». Именно это несовпадение и стало для аналитиков главной уликой.
Девять месяцев назад расклад был другим. Когда 18 ноября 2025-го вышла Gemini 3 Pro, Google не отставала, а задавала тон в «гонке ИИ». Контекстное окно на миллион токенов, сильнейшие на тот момент показатели в мультимодальных тестах и почти паритет по программированию со свежим тогда Claude Sonnet 4.5 от Anthropic — 76,2% против 77,2% на SWE-bench Verified (тест на решение реальных задач разработки ПО). Рядом на рынке уже стояли GPT-5.1 от OpenAI и китайские Kimi K2 Thinking и DeepSeek V3.2-Exp — конкуренция была плотной, но Google в ней не терялась.
Сейчас, по оценке Semi Analysis, Google занимает восьмое место в индексе Artificial Analysis, уступая не только Anthropic и OpenAI, но и модели Muse Spark 1.2, Grok 4.5 и верхушке китайских open-source лабораторий. Сама Gemini 3.5 Pro несколько раз ненадолго всплывала в слепом тестировании на арене LMSys (площадке, где модели сравнивают без указания названия). Но ее сразу убирали. Те, кто успел воспользоваться нейросетью описывали ответы как поверхностные: много новых деталей сверху и почти никаких существенных изменений под капотом.
Пока модель буксовала, в компании начались перестановки. Демис Хассабис (сооснователь DeepMind, лауреат Нобелевской премии по химии за AlphaFold), до этого возглавлявший подразделение как генеральный директор, стал председателем совета директоров Google DeepMind и главным научным сотрудником Alphabet. Техническому директору Кораю Кавукчуоглу передали разработку модели, фронтир-исследования и команды разработчиков. Именно он теперь возглавит работу над Gemini 4. Тогда же компанию покинул Джефф Дин, один из самых влиятельных инженеров Google, стоявший у истоков MapReduce, TensorFlow и десятков других ключевых систем. После 27 лет он вместе с тремя другими старшими исследователями основал стартап Discovery Loop.
Аналитик Counterpoint Research Нил Шах еще до этого ухода описывал стратегию Google в сфере ИИ как петлю открытий (discovery loop) — топтание на месте вместо движения к релизу.
Есть, конечно, вариант, что Google стоит на пороге прорыва, ради которого стоило пожертвовать репутацией и бросить все силы на Gemini 4. Прямых подтверждений такому сценарию нет ни в одном из проверенных источников — ни утекших бенчмарков, ни инсайдерских рассказов о неожиданном скачке возможностей. Зато есть куда более скучный и куда лучше подтвержденный набор фактов: сорванные внутренние цели по коду, признанное самой компанией отставание в агентном программировании (под это внутри DeepMind даже собрали отдельную команду), модель, которую боялись показывать блайнд-тестерам дольше часа, и уход одного из самых заслуженных инженеров компании прямо в конкурирующий стартап. Это больше похоже на реорганизацию после реального провала, чем на секретную подготовку к перевороту в представлениях об Искусственном интеллекте.
Semi Analysis в своем отчете, который жестко и местами полемично называется «Gemini is Cooked» («Джемини приплыла»), идет дальше и заявляет, что DeepMind перестала быть лабораторией переднего края отрасли (frontier lab). В саму Gemini 4 аналитики тоже не верят: структурные проблемы 3.5 Pro, прежде всего в коде и надежности агентов, большим циклом предобучения не лечатся, а публичный релиз стоит ждать не раньше середины 2027-го. В официальном каталоге моделей Google API (интерфейса, через который сторонние программы обращаются к модели) идентификатора gemini-3.5-pro по состоянию на сегодня по-прежнему нет. А значит, весь следующий год Google рискует провести без по-настоящему нового флагмана, пока Anthropic, OpenAI и китайские лаборатории продолжают выпускать модели одну за другой.
