有一种流行的说法，我个人并不认同——“聪明即慢”。任何与速度相关的事物，仅仅因为速度快，就被贴上了负面的标签。人们往往忘记了，在当今快节奏的世界里，速度或许是通往成功的唯一途径。这不仅适用于人类的智慧，也适用于模仿人类的智能——人工智能（AI）。在众多冠以“深度研究”或“深度思考”等响亮名称（实际上都意味着“我们不急不躁”）的模型中，Gemini 3 Flash 的出现似乎印证了我的观点。
它是谷歌最新的人工智能模型。顾名思义，它的行动速度极快！Gemini 3 Flash 拥有“为速度而生的尖端智能”，旨在帮助每个人更快地学习、构建和规划任何事情。
那么，它能否成功实现这一目标？还是会令人失望，最终印证那个古老的迷思？我将在本文中尝试寻找答案。但在测试之前，让我们先来更好地了解一下谷歌的全新人工智能模型。
Gemini 3 Flash：它是什么？
从本质上讲，全新的 Gemini 模型是谷歌针对一个非常现实的问题提出的解决方案：如何在不降低整体速度的前提下提供顶尖的人工智能？Gemini 3 Flash 并没有为了追求深度而牺牲速度，而是在两者之间取得了平衡。它是近期推出的 Gemini 3 系列的一部分。不过，这款模型特别注重低延迟、更快的响应速度和成本效益。这使其成为需要极速响应、任何延迟都无法接受的实时应用场景的理想之选。
为了真正理解它的重要性，不妨想象一下，全新的 Flash 模型将应用于谷歌生态系统的各个角落。从日常搜索体验到聊天界面、开发者工具和实时应用程序，Gemini 3 Flash 将带来即时响应，同时保持足够的性能以满足实际应用需求。
至于它的功能，Gemini 3 Flash 支持文本、图像和多模态输入，并且能够处理复杂的指令，无需像传统方法那样出现“思考停顿”来降低用户体验。其目标很简单：让智能跟上人类的节奏。
在人工智能日益融入日常工作流程的今天，这种节奏上的差异比以往任何时候都更加重要。这就引出了下一个问题。
Gemini 3 Flash的独特之处是什么？
Gemini 3 Flash 最大的不同之处不在于它的功能，而在于它的速度。谷歌在发布会上明确表示，他们优先考虑了低延迟和高吞吐量，使其响应速度远超传统的“先思考后处理”模型。
此外，还有一个关键的转变——意图。Gemini 3 Flash 的设计初衷并非为了在孤立的演示中给人留下深刻印象，而是为了融入实际产品中。正因如此，它才能在聊天、搜索、规划、编码以及全天持续进行的多模态任务中表现出色。你提出问题，它立即响应，无需任何停顿。没有丝毫犹豫。然而，答案依然切题且实用。
最重要的是，该模型挑战了长期以来“更智能的人工智能必然更慢”的假设。通过保持高效的推理和轻量级的执行，全新的 Gemini 模型足以媲美更大型的前沿模型，甚至显著超越了 Gemini 迄今为止最优秀的 2.5 版本模型。接下来，让我们看看它在各种基准测试中的表现。
Gemini 3 Flash基准测试性能
虽然 Gemini 3 Flash 的设计目标是速度，但基准测试表明它的性能远不止于此。在诸如“人类最后的考试”这类学术性强、推理密集型的测试中，它表现出色，尤其是在结合搜索和代码执行功能时。仔细想想，这种在纯粹推理能力和实用工具使用之间的平衡，正是现实世界工作流程所需要的。
Source: Gemini 3 Flash
Gemini 3 Flash 的真正亮点在于多模态和应用智能。在 MMMU-Pro（多模态理解）测试中，它取得了令人印象深刻的 81.2% 的成绩，轻松超越了几个更大型的模型。它在 LiveCodeBench Pro 测试中也表现出色，获得了 2316 Elo 的高分，证明其速度并未以牺牲编码能力为代价。此外，它在 SWE-Bench Verified 测试中取得了 78% 的高分，在 Terminal-bench 2.0 测试中取得了 47.6% 的高分，这些都清楚地表明：Gemini 3 Flash 能够出色地处理实际工程任务。
简而言之，新款 Gemini 模型或许无法在所有测试中都获得满分。但在编码、多模态推理和智能体工作流程方面，它始终表现出色，远超其自身规模。
这意味着我们拥有进行实际测试的理想环境。但首先，让我们来看看如何访问它。
如何访问Gemini 3 Flash
与其他 Gemini 模型一样，使用 Gemini 3 Flash 非常简单。谷歌正在其整个生态系统中推广这项功能，几乎所有人都能使用。
- 开发者可以通过 Google AI Studio 中的 Gemini API、Gemini CLI 以及谷歌全新的智能体开发平台 Google Antigravity 使用 Gemini 3 Flash。
- 对于普通用户，Flash 版本可以直接在 Gemini 应用中使用，也可以通过搜索中的 AI 模式访问。
- Vertex AI 和 Gemini Enterprise 也支持 Flash，因此可以轻松集成到大规模工作流程和生产系统中。
简而言之，无论您是进行构建、搜索还是大规模部署，新的 Flash 模型都触手可及。
现在您已经知道在哪里可以试用它，接下来我们将进行一项实际测试，看看它是否值得您投入时间。
Gemini 3 Flash实战
在这里，我们将测试新的 Gemini 模型在智能体、代码和文档检查方面的功能。
任务 1：测试智能体工作流程
提示词：
Find the top travel vloggers and creators currently trending on YouTube. Deep dive into their personal recommendations to curate a 3-day itinerary to a destination they recommend. Organize the trip by neighborhood, making sure to credit each creator’s signature ‘must-visit’ spot or hidden gem restaurant.
输出：
使用时间： 3 至 4 秒
任务 2：编码
提示词：
Write the HTML code for a webpage of a travel website, showing the exact same itinerary in a visually appealing format, full of pictures of the places and activities mentioned herein.
输出：
使用时间：8 秒
任务 3：文档阅读与信息提取
提示词：
Go through the Global Economic Prospects report and extract the following:– The projected global GDP growth rate for the current year– Two major economic risks highlighted in the report– One key recommendation made for emerging economiesPresent the answer in clear bullet points, and mention the section or page where each insight appears.
输出：
使用时间： ~50 秒
小结
根据我们的实践经验、基准测试结果以及谷歌自身的声明，Gemini 3 Flash 的目标并非成为思考时间最长的模型，而是成为能够跟上时代步伐的模型。它融合了强大的推理能力、扎实的编码能力和多模态理解能力，并能实现近乎即时的响应，挑战了“智能必然伴随着延迟”这一长期以来的固有观念。在实践中，这种转变比任何单一的基准测试分数都更为重要。为什么呢？答案其实比你想象的更显而易见，尤其对于日常工作流程中的用户而言。
对于普通用户、开发者和企业用户来说，Gemini 3 Flash 与其说是一个实验品，不如说是一个可靠的助手。它速度足够快，可以满足实时工作流程的需求，而且足够智能，能够持续发挥作用。如果速度不再是可选项，那么 Gemini 3 Flash 无疑是专为我们当今的实际工作方式而打造的 AI 模型。
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