有一種流行的說法，我個人並不認同——“聰明即慢”。任何與速度相關的事物，僅僅因為速度快，就被貼上了負面的標籤。人們往往忘記了，在當今快節奏的世界裡，速度或許是通往成功的唯一途徑。這不僅適用於人類的智慧，也適用於模仿人類的智慧——人工智慧（AI）。在眾多冠以“深度研究”或“深度思考”等響亮名稱（實際上都意味著“我們不急不躁”）的模型中，Gemini 3 Flash 的出現似乎印證了我的觀點。
它是谷歌最新的人工智慧模型。顧名思義，它的行動速度極快！Gemini 3 Flash 擁有“為速度而生的尖端智慧”，旨在幫助每個人更快地學習、構建和規劃任何事情。
那麼，它能否成功實現這一目標？還是會令人失望，最終印證那個古老的迷思？我將在本文中嘗試尋找答案。但在測試之前，讓我們先來更好地瞭解一下谷歌的全新人工智慧模型。
Gemini 3 Flash：它是什麼？
從本質上講，全新的 Gemini 模型是谷歌針對一個非常現實的問題提出的解決方案：如何在不降低整體速度的前提下提供頂尖的人工智慧？Gemini 3 Flash 並沒有為了追求深度而犧牲速度，而是在兩者之間取得了平衡。它是近期推出的 Gemini 3 系列的一部分。不過，這款模型特別注重低延遲、更快的響應速度和成本效益。這使其成為需要極速響應、任何延遲都無法接受的即時應用場景的理想之選。
為了真正理解它的重要性，不妨想象一下，全新的 Flash 模型將應用於谷歌生態系統的各個角落。從日常搜尋體驗到聊天介面、開發者工具和即時應用程式，Gemini 3 Flash 將帶來即時響應，同時保持足夠的效能以滿足實際應用需求。
至於它的功能，Gemini 3 Flash 支援文字、影像和多模態輸入，並且能夠處理複雜的指令，無需像傳統方法那樣出現“思考停頓”來降低使用者體驗。其目標很簡單：讓智慧跟上人類的節奏。
在人工智慧日益融入日常工作流程的今天，這種節奏上的差異比以往任何時候都更加重要。這就引出了下一個問題。
Gemini 3 Flash的獨特之處是什麼？
Gemini 3 Flash 最大的不同之處不在於它的功能，而在於它的速度。谷歌在釋出會上明確表示，他們優先考慮了低延遲和高吞吐量，使其響應速度遠超傳統的“先思考後處理”模型。
此外，還有一個關鍵的轉變——意圖。Gemini 3 Flash 的設計初衷並非為了在孤立的演示中給人留下深刻印象，而是為了融入實際產品中。正因如此，它才能在聊天、搜尋、規劃、編碼以及全天持續進行的多模態任務中表現出色。你提出問題，它立即響應，無需任何停頓。沒有絲毫猶豫。然而，答案依然切題且實用。
最重要的是，該模型挑戰了長期以來“更智慧的人工智慧必然更慢”的假設。透過保持高效的推理和輕量級的執行，全新的 Gemini 模型足以媲美更大型的前沿模型，甚至顯著超越了 Gemini 迄今為止最優秀的 2.5 版本模型。接下來，讓我們看看它在各種基準測試中的表現。
Gemini 3 Flash基準測試效能
雖然 Gemini 3 Flash 的設計目標是速度，但基準測試表明它的效能遠不止於此。在諸如“人類最後的考試”這類學術性強、推理密集型的測試中，它表現出色，尤其是在結合搜尋和程式碼執行功能時。仔細想想，這種在純粹推理能力和實用工具使用之間的平衡，正是現實世界工作流程所需要的。
Source: Gemini 3 Flash
Gemini 3 Flash 的真正亮點在於多模態和應用智慧。在 MMMU-Pro（多模態理解）測試中，它取得了令人印象深刻的 81.2% 的成績，輕鬆超越了幾個更大型的模型。它在 LiveCodeBench Pro 測試中也表現出色，獲得了 2316 Elo 的高分，證明其速度並未以犧牲編碼能力為代價。此外，它在 SWE-Bench Verified 測試中取得了 78% 的高分，在 Terminal-bench 2.0 測試中取得了 47.6% 的高分，這些都清楚地表明：Gemini 3 Flash 能夠出色地處理實際工程任務。
簡而言之，新款 Gemini 模型或許無法在所有測試中都獲得滿分。但在編碼、多模態推理和智慧體工作流程方面，它始終表現出色，遠超其自身規模。
這意味著我們擁有進行實際測試的理想環境。但首先，讓我們來看看如何訪問它。
如何訪問Gemini 3 Flash
與其他 Gemini 模型一樣，使用 Gemini 3 Flash 非常簡單。谷歌正在其整個生態系統中推廣這項功能，幾乎所有人都能使用。
- 開發者可以透過 Google AI Studio 中的 Gemini API、Gemini CLI 以及谷歌全新的智慧體開發平臺 Google Antigravity 使用 Gemini 3 Flash。
- 對於普通使用者，Flash 版本可以直接在 Gemini 應用中使用，也可以透過搜尋中的 AI 模式訪問。
- Vertex AI 和 Gemini Enterprise 也支援 Flash，因此可以輕鬆整合到大規模工作流程和生產系統中。
簡而言之，無論您是進行構建、搜尋還是大規模部署，新的 Flash 模型都觸手可及。
現在您已經知道在哪裡可以試用它，接下來我們將進行一項實際測試，看看它是否值得您投入時間。
Gemini 3 Flash實戰
在這裡，我們將測試新的 Gemini 模型在智慧體、程式碼和文件檢查方面的功能。
任務 1：測試智慧體工作流程
提示詞：
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.
輸出：
使用時間： 3 至 4 秒
任務 2：編碼
提示詞：
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.
輸出：
使用時間：8 秒
任務 3：文件閱讀與資訊提取
提示詞：
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.
輸出：
使用時間： ~50 秒
小結
根據我們的實踐經驗、基準測試結果以及谷歌自身的宣告，Gemini 3 Flash 的目標並非成為思考時間最長的模型，而是成為能夠跟上時代步伐的模型。它融合了強大的推理能力、紮實的編碼能力和多模態理解能力，並能實現近乎即時的響應，挑戰了“智慧必然伴隨著延遲”這一長期以來的固有觀念。在實踐中，這種轉變比任何單一的基準測試分數都更為重要。為什麼呢？答案其實比你想象的更顯而易見，尤其對於日常工作流程中的使用者而言。
對於普通使用者、開發者和企業使用者來說，Gemini 3 Flash 與其說是一個實驗品，不如說是一個可靠的助手。它速度足夠快，可以滿足即時工作流程的需求，而且足夠智慧，能夠持續發揮作用。如果速度不再是可選項，那麼 Gemini 3 Flash 無疑是專為我們當今的實際工作方式而打造的 AI 模型。
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