剛剛,讓谷歌翻身的Gemini 3,上線Flash版

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OpenAI 還在卷跑分 , 谷歌已經打穿應用層了 。 北京時間周四零點 , Google 發布了高速、低成本模型 Gemini 3 Flash , 作為其今年大模型領域的收官之作 。 該模型基于上個月發布的 Gemini 3 , 明顯帶有搶 OpenAI 風頭的意味 。 與此同時 , Google 還將 Gemini 3 Flash 設為 Gemini 應用和搜索 AI 模式中的默認模型 。 這款新的 Flash 模型距離 Google 發布 Gemini 2.5 Flash 僅過去六個月 , 但在性能上實現了顯著躍升 。 基準測試顯示 , Gemini 3 Flash 相比前代模型有大幅提升 , 并在部分指標上達到了 Gemini 3 Pro 和 GPT-5.2 等前沿模型的水平 。 在智能 / 成本上 , 它成為了全球性價比最高的模型 。
例如 , 在 Humanity’s Last Exam 基準測試中(該測試旨在評估模型在不同專業領域的綜合能力) , 在不使用工具的情況下 , Gemini 3 Flash 取得了 33.7% 的成績 。 作為對比 , Gemini 3 Pro 的得分為 37.5% , Gemini 2.5 Flash 為 11% , 而新發布的 GPT-5.2 則為 34.5% 。 與此同時 , 谷歌也將這款新模型在全球范圍內向數以百萬計的用戶開放 , 覆蓋以下渠道:開發者:通過 Google AI Studio 中的 Gemini API、Gemini CLI , 以及全新的智能體開發平臺 Google Antigravity所有用戶:通過 Gemini 應用 , 以及搜索中的 AI 模式(AI Mode in Search)企業用戶:通過 Vertex AI 和 Gemini EnterpriseGemini 3 Flash 發布后 , 大家第一時間進行了使用測試 , 發現這個 AI 回答問題的響應速度基本都在 1 秒以內 , 的確是跟搜索引擎一樣快 。 而且它在回答問題的時候相比以前更加詳細 , 知識的覆蓋面、準確性也很高 , 看起來像是默認聯網的 。 網友們猜測 , Gemini 3 Flash 可以被谷歌用來代替搜索引擎 , 或是逐漸移植到移動端側 。 不論如何 , 新模型都預示著 AI 模型的新時代正在到來 。 Gemini 3 Flash:規模化的前沿智能Gemini 3 Flash 證明了 , 速度與規模并不必然以犧牲智能為代價 。 在多項博士級推理與知識基準測試中 , 例如 GPQA Diamond(90.4%) 和 Humanity’s Last Exam(在不使用工具的情況下為 33.7%) , Gemini 3 Flash 均展現出前沿級性能 , 可與更大規模的前沿模型相媲美 , 并在多項基準測試中顯著超越了此前最強的 2.5 代模型 ——Gemini 2.5 Pro 。 同時 , 在多模態推理基準 MMMU Pro 上 , Gemini 3 Flash 以 81.2% 的高分達到了當前最先進水平 , 其表現與 Gemini 3 Pro 不相上下 。
從基準測試上可以看到 , Gemini 3 Flash 性能強大 , 在各方面都超越了 Gemini 2.5 Pro , 甚至在 ARC-AGI-2 和 SWE-Bench Verified 測試中勝過了 Gemini 3 Pro 。 現在 , 精簡后的模型(體積縮小 3-4 倍)已經超越了 6 個月前的「前沿」模型 。 除了具備前沿級的推理能力和多模態能力之外 , Gemini 3 Flash 在設計之初就以極高的效率為目標 , 進一步推動了質量與成本、速度之間的帕累托前沿 。 在最高思考等級下運行時 , Gemini 3 Flash 能夠動態調節自身的思考深度:面對更復雜的使用場景 , 它會投入更長時間進行推理;而在處理日常任務時 , 則能以更高性能完成目標 , 同時在典型業務流量下 , 平均使用的 token 數量比 Gemini 2.5 Pro 減少約 30% 。 這使得 Gemini 3 Flash 能夠在保證準確性的同時 , 以更低的成本和更高的效率完成日常任務 。
Jeff Dean 表示:「我們再次突破了效率與智能之間的帕累托邊界 。 」Gemini 3 Flash 的核心優勢在于其極致的原生速度 , 延續并強化了開發者和消費者早已青睞的 Flash 系列特性 。 根據 Artificial Analysis 的基準測試結果 , Gemini 3 Flash 在性能上超越 Gemini 2.5 Pro 的同時 , 速度提升達到 3 倍 , 而成本僅為其一小部分 。 在定價方面 , Gemini 3 Flash 的費用為:輸入:每 100 萬 token 收費 0.50 美元輸出:每 100 萬 token 收費 3 美元音頻輸入:仍為每 100 萬 token 收費 1 美元
Gemini 3 Flash 在速度和效率上均顯著優于 Gemini 2.5 Pro 。 在上一代模型尚未完成處理之前 , Gemini 3 Flash 已經生成了復雜圖形、3D 模型以及一個 Web 應用 。 面向開發者:始終跟得上節奏的智能Gemini 3 Flash 專為高頻迭代開發而打造 , 在保持低延遲的同時 , 提供 Gemini 3 Pro 級別的代碼能力 , 能夠在高并發、快節奏的工作流中迅速進行推理并解決問題 。 在用于評估代碼智能體能力的基準測試 SWE-bench Verified 上 , Gemini 3 Flash 取得了 78% 的成績 , 不僅超越了 2.5 系列模型 , 也優于 Gemini 3 Pro 。 這使 Gemini 3 Flash 在智能體編程(agentic coding)、生產級系統以及高響應性的交互式應用場景中 , 實現了性能、速度與成本之間的理想平衡 。 Gemini 3 Flash 在推理能力、工具使用以及多模態能力方面的強勁表現 , 使其非常適合希望開展更復雜的視頻分析、數據抽取和視覺問答(Visual Q&A) 的開發者 。 這也意味著 , 它能夠支撐更具智能水平的應用場景 —— 例如游戲內助手或 A/B 測試實驗 , 在這些場景中 , 既需要快速響應 , 又要求深度推理能力 。
Gemini 3 Flash 在一款手勢追蹤的投球解謎游戲中實現了多模態推理 , 提供了近乎實時的 AI 輔助 。
Gemini 3 Flash 能夠近乎實時地構建和進行 A/B 測試新的加載指示器設計 , 從而簡化了從設計到編碼的流程 。 采用 Gemini 3 Flash 的企業反饋非常積極 。 包括 JetBrains、Bridgewater Associates 和 Figma 在內的多家公司 , 已經開始使用該模型推動業務轉型 , 并認可其在推理速度、效率以及推理能力方面的表現 , 能夠與更大規模的模型相媲美 。 目前 , Gemini 3 Flash 已通過 Vertex AI 和 Gemini Enterprise 正式向企業客戶開放 。 Cursor 開發者體驗副總裁表示 , 他們的工程師發現 , Gemini 3 Flash 與 Cursor 的 Debug Mode 配合使用效果非常出色 。 該模型在問題排查和定位 Bug 根本原因方面表現出速度快、準確性高的優勢 。
面向所有人:Gemini 3 Flash 全球上線Gemini 3 Flash 現已成為 Gemini 應用的默認模型 , 取代了 2.5 Flash 。 這意味著全球 Gemini 用戶都已能免費體驗 Gemini 3 , 從而大幅提升日常任務的處理效率 。 憑借 Gemini 3 Flash 卓越的多模態推理能力 , 你可以利用它更快地查看、聆聽和理解各種類型的信息 。 例如 , 你可以讓 Gemini 理解視頻和圖像 , 并在短短幾秒鐘內將這些內容轉化為實用且可行的計劃 。
或者 , 你無需任何編程知識 , 即可使用語音快速從零開始構建實用的應用程序 。 只需隨時隨地向 Gemini 發出語音指令 , 它就能在幾分鐘內將人們零散的想法轉化為功能完善的應用程序 。 使用 Gemini 3 Flash 描述一個想法 , 并在幾分鐘內將其轉化為可行的原型 。 Gemini 3 Flash 也正在逐步推廣 , 谷歌希望它能成為全球用戶使用的搜索功能中 AI 模式的默認模型 。 基于 Gemini 3 Pro 的推理能力 , 搭載 Gemini 3 Flash 的 AI 模式能夠更有效地理解你問題的細微之處 。 它會考慮查詢的各個方面 , 提供全面的回復 , 以易于理解的方式呈現 —— 從網絡上提取實時本地信息和有用的鏈接 。 最終結果有效地將研究與實際行動相結合:生成條理清晰的分析以及具體的建議 。 最后 , 一切都以搜索的速度完成 。 在處理需要考慮多個因素的復雜目標時 , 例如計劃一次說走就走的旅行 , 或快速學習復雜的教育概念 , 這項功能尤其出色 。 谷歌表示 , Gemini 3 Flash 現已通過 Google AI Studio、Google Antigravity、Vertex AI 和 Gemini Enterprise 中的 Gemini API 提供預覽版 。 你還可以通過其他開發者工具(例如 Gemini CLI 和 Android Studio)訪問新模型 。 此外 , 它也已開始在 Gemini 應用和搜索的 AI 模式中面向所有用戶推出 。 參考鏈接:https://blog.google/products/gemini/gemini-3-flash/文中視頻鏈接:https://mp.weixin.qq.com/s/a47cr-7HwZ78gsFRaszEIg

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