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Google 发布 Gemini 3 Flash:速度快 3 倍,免费成应用默认模型

首次发布 传播指数 63

Google 正式推出 Gemini 3 Flash。它在保持 Pro 级推理与多模态能力的同时,速度比 Gemini 2.5 Pro 提升 3 倍,SWE-bench 编程跑分更达到 78%。最关键的是,它已成为 Gemini 应用和搜索 AI 模式的默认免费模型,API 每百万输入 token 仅需 0.5 美元。

Google 发布 Gemini 3 Flash:速度快 3 倍,免费成应用默认模型
图:blog.google

过去大模型圈总有个心照不宣的妥协:要聪明,就得忍受动辄几秒的延迟和昂贵账单;要便宜又快,就只能捏着鼻子接受它智商缩水。今天 Google 打算把这道选择题撕了。

Google 宣布推出 Gemini 3 Flash。这也是上个月 Gemini 3 系列亮相后,Google 补上的关键拼图。说白了,它就是要把前沿的推理能力压进极低延迟和超低单价里,并且上线当天直接转正,全面取代 Gemini 应用和 Google 搜索 AI 模式(AI Mode)里的旧底座。

便宜、快,关键是脑子还更好使了

很多人以为 Flash 只是个缩水版「小模型」,但这次的数据有点反常识。

在博士级别的 GPQA Diamond 推理测试中,Gemini 3 Flash 拿下了 90.4% 的高分。在极其变态的 Humanity's Last Exam(无工具)测试里,它拿到 33.7%,几乎追平刚刚发布的 GPT-5.2(34.5%),更是把自家前代旗舰 Gemini 2.5 Pro 甩在身后。而在多模态理解基准 MMMU Pro 上,它测出了 81.2%,直接跟自家的 Gemini 3 Pro 平起平坐。

性能拉高的同时,速度还更快了。根据 Artificial Analysis 的测算,Gemini 3 Flash 比 Gemini 2.5 Pro 快了整整 3 倍。在处理复杂思考任务时,它还能动态调节思考量,平均比 2.5 Pro 节省 30% 的 token。

价格方面,Google 给出的 API 定价是每 100 万输入 token 收 0.50 美元,输出收 3 美元(音频输入维持 1 美元)。虽然比 2.5 Flash 的 0.30 美元和 2.50 美元稍微高了一点点,但不到 3 Pro 定价的四分之一。如果算上它每次思考少用的 token,再加上支持上下文缓存最高省 90%、Batch API 省 50%,实际跑起来的成本反而可能更低。

码农的新主力,普通人立刻免费用

对开发者和企业来说,Gemini 3 Flash 最大的杀招是 Agent(智能体)编码能力。在 SWE-bench Verified 软件工程基准上,它拿到了 78% 的成绩,不仅大幅超越 2.5 系列,甚至比自家的 3 Pro 还要好。

这也解释了为什么 Figma、JetBrains、Bridgewater 以及法律 AI 公司 Harvey 会第一时间接入。在做音视频高频分析和复杂法律文档处理时,过去的大模型太慢太贵,而它刚好卡在了一个高智商又低延迟的甜点位。甚至深伪检测工具 Resemble AI 反馈,换上 3 Flash 后多模态分析速度直接飙到了 2.5 Pro 的 4 倍。

普通用户则不需要懂这些技术名词。打开手机上的 Gemini 应用,你现在用到的免费默认模型已经是 Gemini 3 Flash,原来的 2.5 Flash 已经功成身退。Google 搜索的全球 AI 模式也同步切成了这个底座,只有特别难的数学和代码才会分流给 3 Pro。

你可以随手拍一段打匹克球的视频扔给它要改进建议,或者用语音在手机里碎碎念,让它几分钟内帮你拼出一个可用的网页原型。在美国,搜索里的 AI 模式甚至同步开放了 3 Pro 和 Nano Banana Pro 图像模型的调用。

为什么重要

我们认为,Gemini 3 Flash 的上线,是 Google 针对 OpenAI 最近攻势最扎实的一次回击。前阵子传出 OpenAI 内部因为 ChatGPT 流量下滑而拉响红灯,接着立刻甩出 GPT-5.2;而 Google 显然不想在纯参数上死磕,它换了一条思路:把旗舰级智力下放到最高频的免费入口和廉价 API 里。

从产品角度看,Google 这步棋下得非常聪明。现在的企业根本不敢把动辄数美元的顶级推理模型铺到所有生产线上,延迟也是 Agent 落地的隐形杀手。Gemini 3 Flash 在 SWE-bench 上反超 3 Pro、速度快 3 倍的特性,摆明了就是要去抢 Cursor、各类自动化 Agent 和海量批量任务的市场。

对普通开发者和创作者来说,现在非常值得去 Google AI Studio、Vertex AI 或者新的 Antigravity 平台试一把。过去你可能需要做路由,把简单任务派给小模型,难题留给大模型;现在看来,除了解析极其极端的数学或前沿学术命题,3 Flash 已经足够覆盖绝大多数日常开发,架构调用的复杂度能降下一大截。

不过隐患也并非没有。虽然各家大模型都在卷小参数、快推理,但当高智力模型的成本被拉到白菜价,API 每天处理超 1 万亿 token 带来的算力消耗对数据中心是极大的考验。谁能把吞吐成本真正压到极致,而不是靠补贴打价格战,接下来半年才是见分晓的时候。

来源 (5)

  1. [1]
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  2. [2]
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  3. [3]
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  4. [4]
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  5. [5]
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