12 月 18 日深夜，谷歌闪击式抛出一枚“重磅炸弹”——Gemini 3 Flash 发布。这次发布没有过多的预热，但其展现出的性能与成本组合，足以让整个 AI 领域重新审视现有的竞争格局。
简而言之，Gemini 3 Flash 做了一件看似矛盾的事：它以一个“轻量版”模型的定位和极低的成本，提供了接近甚至部分超越旗舰模型的顶尖性能。
性能：打破“轻量即妥协”的刻板印象
传统上，以“Flash”或“Lite”命名的模型通常意味着在能力上有所取舍，以换取速度和成本优势。但 Gemini 3 Flash 打破了这一惯例。在衡量实际编程智能体能力的 SWE-bench Verified 测试中，它取得了 78% 的分数，不仅大幅超越前代旗舰 Gemini 2.5 Pro，甚至超过了同代定位更高的 Gemini 3 Pro。在多模态理解测试 MMMU-Pro 中，它也达到了与 Pro 版本并驾齐驱的 81.2%。
这意味着，开发者与用户无需再在“能力强”和“成本低”之间做艰难抉择。Google 首席科学家杰夫·迪恩（Jeff Dean）的评价精准概括了这一点：“比 2.5 Pro 质量更高，速度快 3 倍，而价格仅是它的一小部分。”
体验：革命级的速度与响应
对于终端用户而言，最直观的感知是速度。Gemini 3 Flash 将响应延迟压至毫秒级，实现了“问答即显”的流畅体验，几乎消除了等待感。日常问答响应仅需 50-80 毫秒，官方称速度比前代快 3 倍，实际用起来就是——当你刚敲完回车键，答案已经闪电般开始输出了，快到不会让你看到加载的小圆圈。这种低延迟特性，使其能够支撑实时交互应用：例如，分析一段运动视频并即时生成改进建议，或在用户绘图时进行实时识别与互动。
生态与战略：智能成为普惠基础设施
更具冲击力的是其定价策略和部署方式。其 API 调用成本仅为 Gemini 3 Pro 的 25%，极大降低了开发者的创新门槛。同时，它已作为默认模型，免费集成至面向全球用户的 Gemini 应用和谷歌搜索的 AI 功能中。这一举措将高性能 AI 的门槛降至近乎为零。
谷歌此举的深远意图，不止于展示技术领先。Gemini 3 Flash 的发布不仅是技术突破，更是生态战略的关键落子。它补全了 Gemini 3 家族的“全战力矩阵”：Flash 覆盖高频实时场景，Pro 专注深度分析，更高阶型号攻坚超复杂推理。随着将“智能”从昂贵的技术资源，转变为像水电网络一样的基础服务。其战略核心不再是单纯售卖“最强大的模型”，而是搭建一个最容易触及、最具活力的 AI 应用生态。
302.AI 现已接 入Gemini 3 Flash API，本轮测试，就来实际验证它与性能怪兽 Gemini 3 Pro 的实际差异。
I. 实测模型基础信息
(1) The price of each real model at 302.AI:
| 模型名称 | 上下文 | clarification | 302.AI内的价格 |
| Gemini-3-flash-preview | 1000000 | 输入$0.5 / 1M tokens输出$3 / 1M tokens | |
| Gemini-3-pro-preview | 1000000 | 输入/输出 <= 200K tokens | 输入$2 / 1M tokens输出$12 / 1M tokens |
| 输入/输出> 200K | 输入$4 / 1M tokens输出$18 / 1M tokens | ||
| gpt-5.2 | 400000 | 输入$1.75/ 1M tokens输出$14/ 1M tokens |
(2) Purpose of the assessment:
This review focuses on the testing of models on problems in logic, mathematics, programming, human intuition, multimodality, etc., and is not an authoritative test of a specialized cutting-edge field. It aims to observe the evolutionary trend of the comparison models and provide a reference for model selection.
(3) Measurement methods:
本次测评使用302.AI收录的题库进行独立测试。3款模型分别就逻辑与数学（共10题），人类直觉（共7题），编程模拟（共12题）以及多模态推理（共20题）进行案例测试，对应记分规则取最终结果，下文选取代表性案例进行展示。
题库地址：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1sBxs60yWsxc9I5Va8Rjc1_le1Omg2hOXbwqOzpImZio/edit?gid=0#gid=0
💡Scoring Rules:
Points are scored out of 10, with corresponding deductions set, and the final average of each round's score is taken.
（4）测评工具：
II. 测试结果总览
302.AI 题库测试结果：
302.AI 多模态模型测评分数总榜单：
III. 案例展示
案例 1：逻辑推理
💡 Gemini 3 Flash 在推理任务中展现出更迅速的响应和输出，输出一段完整结论用时几乎不会超过10s，其推理链路呈现过程导向特性，推理过程中可见包含部分自我修正的步骤，擅长快速联想、快速作答；但是相应的，这种特性使其容易在复杂约束中“踩坑”，呈现出多角度分析不足、部分步骤缺失等直观缺陷。
clue：
有甲乙丙丁戊5个人,每个人来自不同的城市,开不同的汽车,喝不同的饮料,穿不同颜色的鞋子,他们的车从左到右排成一行,已知:
(1)甲开特斯拉; (2)乙穿灰色鞋子; (3)丙喝摩卡; (4)本田车紧挨在雪佛兰车的右边; (5)本田车主喝美式; (6)杭州人穿紫色鞋子; (7)保时捷车主来自南京; (8)中间那辆车的主人喝牛奶; (9)丁的车在最右边; (10)上海人的车在穿棕色鞋子人的车右边; (11)穿橙色鞋子人的车在北京人的车旁; (12)广州人喝菊花茶; (13)戊是杭州人; (14)丁的车在现代车旁边; (15)上海人的车挨着喝拿铁的人的车。
请问:谁穿银色鞋子？甲来自哪个城市？
请用简单的思维导图的形式呈现你的推断。
答案：丁，北京
Gemini 3 Flash 推断答案为丁，南京。部分推断错误。
Gemini 3 Pro 答案推断正确，给出了推理最终得出的位置分布示意图，更直观地呈现了推断结果。
案例 2：前端编程-网页复刻
💡Gemini 3 Flash 在编程实测的表现较 Gemini 3 Pro 有小幅提升，相比往期测评情况（参考测评文章《全能SOTA还是术业专攻？Gemini 3 Pro深度实测：是UI构建的“神”，也是算法推导的“凡人”》）其在算法理论编程测试中的跑分明显高于 Gemini 3 Pro。
clue: Please try to reproduce this page on the image, the background can be demoed with gradient color/diffuse wind, the image part can be implemented with SVG, and finally all the code will be delivered in one HTML file.
Gemini 3 Flash 输出效果是三组当中最还原的。视觉上运用了接近原版的玻璃拟态效果，浮动卡片有视差效果，整体版式还原以及细节还原都发挥较好。
附 Gemini 3 Pro 输出效果，整体布局差点意思。
GPT-5.2 在视觉和SVG运用上效果较好，但代码结构相对简单，功能性最弱。
案例 3：前端编程-圣诞沙盒编辑器
clue：
你是一个经验丰富的前端开发者。请为我详细设计并编写代码，实现一个圣诞场景沙盒编辑器。
- 核心需求：
– 界面分为三部分：左侧素材库（可拖动的圣诞元素：圣诞树、雪人、礼物盒、文字标签等）、中央场景画布、右侧属性面板。
– 可以将素材拖入画布，并在画布中拖动它们调整位置。
– 点击画布中的元素时，右侧属性面板显示并可编辑该元素的属性（如X/Y坐标、大小、旋转角度、对于文字可修改内容）。
– 提供一个“导出场景”按钮，在控制台打印出描述当前场景所有元素及其属性的JSON数据。
- 交付要求：
– 一个可独立运行的HTML文件或一个简单的项目结构。
– 界面美观，具备基本的圣诞氛围。
Gemini 3 Flash 输出效果相较于 Gemini 3 Pro，优化了视觉和交互逻辑，但却更类似于一个快速原型或学习示例，代码质量不如 3 Pro。
附 Gemini 3 Pro效果：
案例 4：氛围编程
我们在往期测评文章中提到 Gemini 3 Pro 擅长氛围编程，看看 Gemini 3 Flash 的效果如何：
clue：做一个会呼吸的登录表单。
Gemini 3 Flash 表现不错，做了一个视觉上非常成功的清新风格登录组件，自带轻盈的呼吸感动效，符合现代UI趋势。
IV. Gemini 3 Flash 模型实测结论
综合本次实测，以及行业基准的量化数据，我们可以为 Gemini 3 Flash 描绘出一幅清晰的画像：快如闪电，但并非全能冠军，而是一位以极致效率和性价比为核心，精准打破现有平衡的战略级产品。
首先，核心优势极为突出：速度、成本与特定场景的强悍执行力。
在需要快速产出、高频迭代的场景中，Gemini 3 Flash 是近乎无解的存在。其毫秒级响应与仅为 Pro 版本 25% 的 API 成本，构成了难以撼动的竞争优势。在本次测试的前端复刻与视觉氛围编程任务中，它的表现甚至超越了定位更高的 Gemini 3 Pro 和 GPT-5.2，证明了其在将设计快速转化为代码、实现灵动交互效果方面的卓越天赋。对于广大开发者、产品经理和内容创作者而言，这意味着原型验证、A/B 测试和日常自动化任务的成本和效率门槛被大幅降低。
其次，能力边界同样明显：复杂、多步的深度推理仍是挑战。
与它的“闪电”特性相符，模型在需要缜密、长链条逻辑推理的任务中（如复杂的逻辑谜题），表现出追求速度而牺牲部分深度的倾向。它擅长快速关联与产出，但可能在多约束条件整合、自我验证等环节出现疏漏。这清晰定义了其适用场景：它并非取代深度分析型模型（如 Gemini 3 Pro）的“思考者”，而是处理海量日常任务、追求瞬时响应的“执行者”与“构建者”。
最终，行业影响深远：重新划定性能与成本的帕累托边界。
Gemini 3 Flash 真正的突破在于，它以前所未有的力度证明：顶尖的 AI 能力，不必总是与高昂的成本和缓慢的速度绑定。通过架构优化和工程创新，谷歌成功将高性能模型的“体验门槛”拉低了一个量级。这不仅会给竞争对手带来定价压力，更会直接加速 AI 技术从“实验室 Demo”走向“规模化应用”的进程。
Google 此次的 2025 “收官之作”，与其说是一次单纯的产品升级，不如说是一场精心策划的生态攻势。当模型本身的强大不再稀缺，竞争的核心便发生了根本性转移。未来的胜负手，将不再是谁拥有“最聪明的模型”，而是谁能用这些高效、廉价的智能，解决最实际的问题，创造最流畅的体验，构建最繁荣的生态。
V. 如何在 302.AI 上使用
1. Use in chatbots
步骤指引 ：应用超市→机器人→聊天机器人→立即体验
选择模型：Gemini模型→Gemini-3-flash-preview→确认→创建
2. Using the Model API
步骤指引：API超市→语言大模型→Gemini→Gemini-3-flash-preview
点击【立即体验】在线调用 API
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