剛剛，Gemini 3 再次大更新！全球免費享 Pro 級智商，奧特曼又要失眠了

年底了，谷歌又開始沖業(yè)績了。

就在剛剛，Gemini 3 Flash 正式發(fā)布，直接對標 OpenAI 和 Anthropic 的旗艦模型，官方號稱比 2.5 Pro 速度快 3 倍，價格砍到 3 Pro 的四分之一，性能還不降反升。

用谷歌自己的話說，這是「為速度而生的前沿智能」。翻譯一下就是：又快又便宜，腦子還挺在線。

不過，在實際體驗過程中，Gemini 3 Flash 的性能表現(xiàn)還是遠遠不如 Pro 的，以至于讓我產(chǎn)生一種「貨不對板」的落差感，也歡迎更多朋友分享你的體驗。

即便如此，谷歌在發(fā)布時機的選擇上依然稱得上「快、準、狠」。

緊隨 Gemini 3 Pro 與 Deep Think 之后上馬 Flash，也是為了完全不給競爭對手喘息的機會，這也讓我越來越期待 Sam Altman 的圣誕節(jié)反擊禮物了。

而從今天起，你將能在 Gemini 產(chǎn)品線里用到三種模型：

Gemini 3 Flash (Fast)：主打一個「快」，適合那些不需要長鏈條思考、追求效率的對話場景。

Gemini 3 Flash (Thinking)： 具備輕量化模型推理能力，使其能夠在面對復雜難題時，通過模擬人類的思考過程來提升準確率。

Gemini 3 Pro： 性能天花板，它依然是處理極高難度任務(wù)的首選。

倒反天罡！Gemini 3 Flash 跑分超越 Pro

基準測試結(jié)果顯示，Gemini 3 Flash 保留了 Pro 級別的推理能力，但延遲、成本直接降到 Flash 級別。

具體來說，在 GPQA Diamond 這種博士級推理測試里，它能拿到 90.4% 的成績，跟那些體積更大的前沿模型打得有來有回。在 Humanity's Last Exam 這個變態(tài)難度的測試中，無需工具輔助就能拿到 33.7% 的分數(shù)。

更夸張的是 MMMU Pro 測試，Gemini 3 Flash 直接拿下 81.2%，達到業(yè)界最先進水平，跟自家的 3 Pro 表現(xiàn)相當，屬于是有些倒反天罡了。

以前大家覺得「質(zhì)量-成本-速度」三個維度很難兼顧，要么快但不聰明，要么聰明但卻貴。現(xiàn)在谷歌試圖用 Gemini 3 Flash 證明，只要工程化能力優(yōu)化到位，六邊形戰(zhàn)士是可以存在的。

數(shù)據(jù)顯示，其 Token 消耗比 2.5 Pro 少了三成，速度快三倍，價格更是壓到了輸入 0.5 美元/百萬 Token，輸出 3 美元/百萬 Token 的地板價。

行吧，現(xiàn)在的 AI 新模型不光要卷參數(shù)，還要卷性價比了。

而且它還是個推理型模型，能根據(jù)任務(wù)復雜度靈活調(diào)整「思考」時間。即使在最低的「思考等級」下，3 Flash 的表現(xiàn)也常常超過前代模型的「高思考等級」。這種自適應(yīng)能力在實際應(yīng)用中特別有價值，不會出現(xiàn)「殺雞用牛刀」的資源浪費。

對于開發(fā)者來說，Gemini 3 Flash 的出現(xiàn)，也意味著終于不用在速度和智能之間二選一了。

基準測試顯示，Gemini 3 Flash 在 SWE-bench Verified 編碼測試里拿到 78% 的高分，不僅吊打 2.5 系列，甚至比自家的 3 Pro 還高。

此外，Gemini 3 Flash 的亮點還在于多模態(tài)能力，它能更快地處理視覺、音頻等輸入，把「看見、聽見、理解」串成一條相對順滑的鏈路，適合需要即時反饋的交互場景。

具體來說，它可以分析高爾夫揮桿視頻并在短時間內(nèi)給出改進建議；你畫草圖時，它也能實時識別并預測你的意圖。再疊加代碼執(zhí)行能力，使它不僅能理解圖片內(nèi)容，還能在工具鏈支持下對圖片進行處理與操作。

Gemini 3 Flash 快是真的快，但 ……

谷歌官方展示了幾個很有意思的應(yīng)用場景。

比如在「投球解謎」類游戲中，F(xiàn)lash 可以做實時的輔助推理，給出可行解甚至更優(yōu)解；

在交互 UI 設(shè)計流程里，它能生成加載動畫，并配合快速迭代做 A/B 方案對比；

你提供一張圖片，它也能完成基礎(chǔ)識別，再結(jié)合上下文生成交互式注釋。這些 Demo 的共同點是：強調(diào)實時性、強調(diào)迭代效率、強調(diào)能跑起來。

我也用 Gemini 3 Flash 跑了幾個案例。

不得不說，對比 Gemini 3 Pro，前者的響應(yīng)速度確實是極快的，但效果嘛，則比較中規(guī)中矩，對比 Gemini 3 Pro 則明顯犧牲了視覺與交互細節(jié)的質(zhì)量。

以復刻 macOS 界面為例，該模型的表現(xiàn)略顯乏力：底部 Dock 欄出現(xiàn)了明顯的圖標缺失，且在交互細節(jié)的精致度上，也明顯遜于 Gemini 3 Pro 的生成效果。

這種差距在「復古擬物風相機應(yīng)用」的設(shè)計任務(wù)中尤為突出。從生成的單頁應(yīng)用結(jié)果來看，其視覺呈現(xiàn)與預期目標仍有較大差距。

此外，在嘗試打造「星球信號」網(wǎng)頁時，有一定程度的交互細節(jié)，但整體產(chǎn)出的頁面效果還是略顯粗糙，缺乏設(shè)計的細膩感。

兩條腿走路的谷歌：一邊卷死對手，一邊把 AI 塞進幾十億人的生活

谷歌這次還把 Gemini 3 Flash 塞進了搜索的 AI 模式（國內(nèi)暫不可用）里，逐步向全球開放。

相比之前的版本，它更能理解復雜問題中的細節(jié)，從全網(wǎng)抓取實時信息和有用鏈接，輸出視覺上更清晰、有條理的綜合答案。

與此同時，Gemini 3 Flash 正在成為 Google「全家桶」的默認底座。Gemini 應(yīng)用、搜索 AI 模式、Vertex AI、Google AI Studio、Antigravity、Gemini CLI，全線上新。

全球用戶都能免費體驗，企業(yè)用戶則可以通過 Vertex AI 和 Gemini Enterprise 來調(diào)用。

最后再強調(diào)一遍價格，因為這個真的太香了。

輸入每百萬 Token 0.5 美元，輸出每百萬 Token 3 美元，音頻輸入每百萬 token 1 美元。試用價格不到 Gemini 3 Pro 的四分之一。

如果用上下文緩存，重復 Token 的成本還能再省 90%。用 Batch API 異步處理的話，又能再省 50%，同時還能提升調(diào)用上限。對于同步或接近實時的場景，付費 API 用戶可以獲得面向生產(chǎn)環(huán)境的高調(diào)用速率。

價格打到這個程度、性能又不算差，OpenAI 和 Anthropic 當然很難睡踏實。

但話得說嚴謹一點，當宣傳口徑把 Flash 包裝成「幾乎 Pro 級」的時候，用戶自然會用 Pro 的標準去驗貨；而一旦遇到復雜推理、長鏈路任務(wù)、穩(wěn)定性要求更高的場景，F(xiàn)lash 的短板就會更明顯。

谷歌最大的底牌還是流量。

搜索、YouTube、Gmail、Google Maps，每天數(shù)十億用戶在使用這些產(chǎn)品。把 3 Flash嵌入到這些高頻應(yīng)用中，用戶也就在最熟悉的場景里，無感地、自然地被谷歌 AI 服務(wù)包圍。

這種打法 OpenAI 和 Anthropic 是學不來的。

一方面，谷歌財大氣粗，確實有資本燒錢搶市場；另一方面，谷歌在 TPU、數(shù)據(jù)中心、分布式訓練等基礎(chǔ)設(shè)施和工程優(yōu)化上的積累，確實能幫他們把成本壓下來。

一邊做 toB 的 API 服務(wù)，一邊直接把 AI 能力塞進自家產(chǎn)品里，覆蓋海量普通用戶。當用戶習慣了在搜索里用 AI 模式，習慣了在 Gemini 應(yīng)用里對話，自然就會對谷歌的 AI 產(chǎn)生依賴。這才是谷歌真正的陽謀。

當然，這種巨頭間的內(nèi)卷對行業(yè)是殘酷的，但對用戶絕對是好事。模型更強、價格更低，開發(fā)者能低成本創(chuàng)新，普通人能享受更智能的服務(wù)，這大概是這場 AI 軍備競賽中，為數(shù)不多的確定性紅利。

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