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Google 釋出 Gemini 3 Flash:速度快 3 倍,免費成應用預設模型

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Google 正式推出 Gemini 3 Flash。它在保持 Pro 級推理與多模態能力的同時,速度比 Gemini 2.5 Pro 提升 3 倍,SWE-bench 程式設計跑分更達到 78%。最關鍵的是,它已成為 Gemini 應用和搜尋 AI 模式的預設免費模型,API 每百萬輸入 token 僅需 0.5 美元。

Google 釋出 Gemini 3 Flash:速度快 3 倍,免費成應用預設模型
圖:blog.google

過去大模型圈總有個心照不宣的妥協:要聰明,就得忍受動輒幾秒的延遲和昂貴賬單;要便宜又快,就只能捏著鼻子接受它智商縮水。今天 Google 打算把這道選擇題撕了。

Google 宣佈推出 Gemini 3 Flash。這也是上個月 Gemini 3 系列亮相後,Google 補上的關鍵拼圖。說白了,它就是要把前沿的推理能力壓進極低延遲和超低單價裡,並且上線當天直接轉正,全面取代 Gemini 應用和 Google 搜尋 AI 模式(AI Mode)裡的舊底座。

便宜、快,關鍵是腦子還更好使了

很多人以為 Flash 只是個縮水版「小模型」,但這次的資料有點反常識。

在博士級別的 GPQA Diamond 推理測試中,Gemini 3 Flash 拿下了 90.4% 的高分。在極其變態的 Humanity's Last Exam(無工具)測試裡,它拿到 33.7%,幾乎追平剛剛釋出的 GPT-5.2(34.5%),更是把自家前代旗艦 Gemini 2.5 Pro 甩在身後。而在多模態理解基準 MMMU Pro 上,它測出了 81.2%,直接跟自家的 Gemini 3 Pro 平起平坐。

效能拉高的同時,速度還更快了。根據 Artificial Analysis 的測算,Gemini 3 Flash 比 Gemini 2.5 Pro 快了整整 3 倍。在處理複雜思考任務時,它還能動態調節思考量,平均比 2.5 Pro 節省 30% 的 token。

價格方面,Google 給出的 API 定價是每 100 萬輸入 token 收 0.50 美元,輸出收 3 美元(音訊輸入維持 1 美元)。雖然比 2.5 Flash 的 0.30 美元和 2.50 美元稍微高了一點點,但不到 3 Pro 定價的四分之一。如果算上它每次思考少用的 token,再加上支援上下文快取最高省 90%、Batch API 省 50%,實際跑起來的成本反而可能更低。

碼農的新主力,普通人立刻免費用

對開發者和企業來說,Gemini 3 Flash 最大的殺招是 Agent(智慧體)編碼能力。在 SWE-bench Verified 軟體工程基準上,它拿到了 78% 的成績,不僅大幅超越 2.5 系列,甚至比自家的 3 Pro 還要好。

這也解釋了為什麼 Figma、JetBrains、Bridgewater 以及法律 AI 公司 Harvey 會第一時間接入。在做音影片高頻分析和複雜法律文件處理時,過去的大模型太慢太貴,而它剛好卡在了一個高智商又低延遲的甜點位。甚至深偽檢測工具 Resemble AI 反饋,換上 3 Flash 後多模態分析速度直接飆到了 2.5 Pro 的 4 倍。

普通使用者則不需要懂這些技術名詞。開啟手機上的 Gemini 應用,你現在用到的免費預設模型已經是 Gemini 3 Flash,原來的 2.5 Flash 已經功成身退。Google 搜尋的全球 AI 模式也同步切成了這個底座,只有特別難的數學和程式碼才會分流給 3 Pro。

你可以隨手拍一段打匹克球的影片扔給它要改進建議,或者用語音在手機裡碎碎念,讓它幾分鐘內幫你拼出一個可用的網頁原型。在美國,搜尋裡的 AI 模式甚至同步開放了 3 Pro 和 Nano Banana Pro 影像模型的呼叫。

為什麼重要

我們認為,Gemini 3 Flash 的上線,是 Google 針對 OpenAI 最近攻勢最紮實的一次回擊。前陣子傳出 OpenAI 內部因為 ChatGPT 流量下滑而拉響紅燈,接著立刻甩出 GPT-5.2;而 Google 顯然不想在純引數上死磕,它換了一條思路:把旗艦級智力下放到最高頻的免費入口和廉價 API 裡。

從產品角度看,Google 這步棋下得非常聰明。現在的企業根本不敢把動輒數美元的頂級推理模型鋪到所有生產線上,延遲也是 Agent 落地的隱形殺手。Gemini 3 Flash 在 SWE-bench 上反超 3 Pro、速度快 3 倍的特性,擺明了就是要去搶 Cursor、各類自動化 Agent 和海量批次任務的市場。

對普通開發者和創作者來說,現在非常值得去 Google AI Studio、Vertex AI 或者新的 Antigravity 平臺試一把。過去你可能需要做路由,把簡單任務派給小模型,難題留給大模型;現在看來,除了解析極其極端的數學或前沿學術命題,3 Flash 已經足夠覆蓋絕大多數日常開發,架構呼叫的複雜度能降下一大截。

不過隱患也並非沒有。雖然各家大模型都在卷小引數、快推理,但當高智力模型的成本被拉到白菜價,API 每天處理超 1 萬億 token 帶來的算力消耗對資料中心是極大的考驗。誰能把吞吐成本真正壓到極致,而不是靠補貼打價格戰,接下來半年才是見分曉的時候。

來源 (5)

  1. [1]
    blog.google(在新分頁開啟)原文blog.google
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    blog.google(在新分頁開啟)報導blog.google
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    techcrunch.com(在新分頁開啟)報導techcrunch.com

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