2 миллиона токенов против 1 миллиона у OpenAI и Anthropic. Чем Google хочет выиграть гонку AI-флагманов

17 июля 2026 года. Отраслевые издания ожидают сегодня релиз Gemini 3.5 Pro. Google при этом не подтвердил ни дату, ни характеристики. Разбираю, что известно точно, что идёт из утечек, и почему для маркетологов это важно независимо от того, состоится релиз сегодня или нет

День, на который большинство отраслевых изданий ставят выход Google Gemini 3.5 Pro. Сразу важная оговорка. Google официально не подтвердил ни дату запуска, ни технические характеристики модели. Всё, что дальше будет про 2 миллиона токенов контекста и цены API, это сообщения изданий и утечки, а не пресс-релиз Google. Поэтому статья устроена просто: сначала только подтверждённые факты, потом отдельно то, что пишут источники, и в конце выводы, которые не зависят от того, выйдет модель сегодня или нет. Делитесь своим мнением в комментариях на эту тему.

Google представила семейство Gemini 3.5 на конференции Google I/O 19 мая 2026 года. В тот же день в общий доступ вышла младшая модель Gemini 3.5 Flash с контекстным окном 1 миллион токенов и ценой 1,50 доллара за миллион входных токенов и 9 долларов за миллион выходных. По данным The Verge, Flash стала моделью по умолчанию в приложении Gemini и в поиске Google.

Gemini 3.5 Pro в тот день не вышла. Единственное официальное заявление Google о ней звучит так: модель «уже используется внутри компании», и Google рассчитывает выкатить её «в следующем месяце». Со сцены I/O Сундар Пичаи попросил разработчиков «дать нам ещё месяц». Июнь прошёл без релиза. Business Insider со ссылкой на источник, знакомый с планами компании, сообщил о переносе на июль, без конкретного дня. На запросы журналистов о дате Google отвечать отказалась.

Что ещё подтверждено. Модель существует и доступна ограниченному кругу корпоративных клиентов в превью на Vertex AI. Режим рассуждения Deep Think существует в экосистеме Gemini и имеет проверенные результаты: 84,6 процента на бенчмарке ARC-AGI-2 и результат уровня золотой медали Международной математической олимпиады 2025 года, по данным аналитической фирмы FutureSearch. При этом войдёт ли Deep Think в состав 3.5 Pro и в каком виде, Google не раскрывал.

И последнее из подтверждённого. На I/O Google перестроила потребительские тарифы: теперь это четыре уровня подписки от 7,99 до 200 долларов в месяц, а верхний уровень Google AI Ultra существует в двух вариантах, 99,99 и 200 долларов, причём цена верхнего варианта была снижена с 250 долларов.

Дальше зона утечек. Каждый пункт здесь это третьесторонние сведения.

Дата 17 июля разошлась по изданиям в июле после публикаций Geeky Gadgets и HackerNoon. Прогнозный рынок Polymarket оценивал вероятность релиза именно 17 июля примерно в 62%. Отдельные утечки в X при этом говорят о возможном переносе на август. Официального анонса даты нет.

Контекст 2 миллиона токенов. Широко цитируемая цифра, вдвое больше, чем у Gemini 3.5 Flash. Для сравнения, у GPT-5.6 Sol от OpenAI и у Claude Fable 5 от Anthropic контекст составляет 1 миллион токенов, это подтверждено документацией обеих компаний. Если 2 миллиона подтвердятся, у Gemini 3.5 Pro будет самое большое контекстное окно среди флагманских моделей. Пока это не подтверждено.

Цены API. По сообщениям корпоративных тестировщиков, 15 долларов за миллион входных токенов и 60 за миллион выходных. Для сравнения, подтверждённая цена GPT-5.6 Sol составляет 5 и 30 долларов, Claude Fable 5 стоит 10 и 50. Если утечка верна, Gemini 3.5 Pro окажется самой дорогой из трёх. Официальная страница цен Google этих цифр не содержит.

Перестройка модели. HackerNoon со ссылкой на неназванные внутренние источники написал, что Google DeepMind отказалась от исходной архитектуры на базе Gemini 2.5 Pro и переобучила модель с нуля из-за проблем в задачах рекурсивных вызовов инструментов и генерации SVG. Google это не подтверждала и не опровергала.

Кадры. Business Insider сообщил, что четыре старших исследователя Gemini ушли в Anthropic. Компания это не комментировала.

Здесь начинается часть, которая не зависит от сегодняшнего релиза.

Gemini уже определяет, что видят пользователи в поиске Google. AI-ответы в поисковой выдаче формирует Gemini 3.5 Flash, ставшая моделью по умолчанию после I/O. Если Google переведёт часть этих ответов на Pro после релиза, логика выбора и цитирования источников может измениться. Бренды, которые сегодня выстраивают видимость в AI-ответах Google, работают с Flash, а в какой-то момент начнут работать с Pro. За этой сменой стоит следить, потому что смена модели в прошлом не раз меняла состав ответов.

Второе. Июль 2026 года получился месяцем плотных релизов. 9 июля OpenAI открыла публичный доступ к семейству GPT-5.6. 1 июля Anthropic вернула в работу Claude Fable 5 после приостановки по требованию экспортного контроля США. Теперь очередь Google. Для маркетолога это означает, что карта моделей, в которых пользователи задают вопросы про товары и услуги, за один месяц обновилась почти целиком. Замеры видимости бренда, сделанные весной, до этих релизов, уже не описывают текущую картину.

Третье, про сам размер контекста. Если у Pro действительно будет окно в 2 миллиона токенов, модель сможет держать в одном запросе целиком корпоративный сайт, документацию, отзывы и материалы конкурентов одновременно. Для контент-стратегии это аргумент в пользу связанности: не набор изолированных страниц, а корпус материалов, который не противоречит сам себе, потому что модель может увидеть его весь сразу.

Но для российского рынка вывод шире, чем «следить за Gemini». Основной слой AI-ответов здесь формируют локальные модели: Алиса AI и Поиск с Алисой у Яндекса, GigaChat, YandexGPT. По масштабу аудитории они сопоставимы с международными нейросетями, а для категорий, чувствительных к языку и локальному контексту, вроде юридических услуг, медицины или регионального бизнеса, чаще важнее их. То есть присутствовать нужно не только в Gemini и ChatGPT, но и в русскоязычных нейросетях, и замерять эти слои приходится отдельно, потому что одни и те же запросы дают в них разные ответы.

Вручную такой мониторинг быстро перестаёт масштабироваться, поэтому на рынке появился отдельный класс GEO-сервисов, которые отслеживают видимость бренда сразу в нескольких нейросетях, включая российские. Из тех, кто работает с Алисой, это VisioBrand, brandfound, AI Semantica и другие. Инструменты различаются набором моделей, глубиной работы с российской экосистемой и логикой тарифов, так что выбирать стоит под свою задачу. Главное не оставлять русскоязычный AI-слой без замеров вообще, потому что именно в нём сидит большая часть российской аудитории.

Первое. Зафиксируйте текущее состояние. Задайте ключевые запросы вашей категории в поиске Google с AI-ответами, в приложении Gemini, в ChatGPT и в российских нейросетях. Сохраните результаты с датой. Если Gemini 3.5 Pro выйдет и начнёт обслуживать часть ответов, у вас будет точка отсчёта «до», без которой невозможно понять, что изменилось.

Второе. Повторите замер после релиза и сравните. Смена модели это редкий момент, когда состав AI-ответов может измениться быстро и заметно. Кто увидит сдвиг первым, тот первым успеет отреагировать контентом.

Третье. Не привязывайте стратегию к одной модели. Июльская серия релизов показывает, как быстро обновляется список моделей, через которые аудитория задаёт вопросы. Устойчивая стратегия строится не под конкретную модель, а под регулярный замер по всем моделям, где есть ваша аудитория, включая российские.

Сегодня либо выйдет Gemini 3.5 Pro, либо релиз снова сдвинется. Для маркетинговых выводов это почти не важно. Важно другое: за июль карта флагманских AI-моделей обновилась почти полностью, AI-ответы в поиске Google уже работают на новом поколении Gemini, и любые весенние замеры видимости бренда устарели. Разумный ход сейчас это зафиксировать текущее состояние по всем значимым моделям и повторить замер после релиза, чтобы увидеть изменения первым, а не узнать о них по падению трафика.

Если разбор пригодился, буду благодарен за плюс. Это помогает таким материалам набирать охват и доходить до тех, кому тема актуальна.