Google 於 2025 年下半年推出的 Gemini 3 家族，現包含兩個面向開發者與進階用戶、定位明確的模型：Gemini 3 Flash — 針對原始吞吐量、低延遲與成本效率最佳化 — 以及 Gemini 3 Pro — 針對最深層的多模態推理、最大上下文視窗與最高基準上限最佳化。實務上，Flash 旨在推進高頻開發與互動式應用的「生產流」邊界；Pro 則旨在最大化單次查詢的智慧，並處理非常龐大或複雜的多模態輸入。權衡清楚且可量測：Flash 在保留多數 Gemini 3 推理能力的同時，提供顯著更低的延遲與更低的每 token 成本；Pro 則以更高成本與延遲，提供最高的基準分數、最先進的模式（例如 Deep Think），以及更大的安全防護能力。
什麼是 Gemini 3 Flash？
（以及它要解決哪些問題？）
Gemini 3 Flash 是 Google 最新、以速度優先的 Gemini 3 家族成員。於 2025 年 12 月中旬宣布並推出，Flash 明確針對低延遲、token 效率與廣泛可用性進行最佳化：它成為 Gemini 應用與 Google 搜尋的 AI Mode 中的預設模型，並透過 Gemini API、Google AI Studio、Vertex AI 與 Gemini CLI 提供給開發者使用。其設計目標是以 Flash 等級的速度與明顯更低的價格點，帶來「Pro 級推理」，讓高頻與互動式情境（程式輔助、即時多模態應用、搜尋的 AI Mode、即時 CLI 互動）能在規模上運行。
Flash 的核心優勢
- 延遲與吞吐量：為短回應時間與高請求率所設計（Google 將其定位為 Gemini 3 家族中速度最快的模型）。
- Token 效率：Google 聲稱 Flash 在等效任務上相較於先前 Flash/Pro 世代使用更少的 token，降低每次請求成本。
- 多模態與代理式能力：儘管屬於「輕量級」，Flash 仍保留 Gemini 3 的多模態推理（文字、影像、音訊、影片），並支援代理式工具呼叫。
什麼是 Gemini 3 Pro？
Gemini 3 Pro 是 Gemini 3 家族中旗艦的「深度優先」模型。它定位於最艱難的推理工作負載：深入研究、複雜的長期規劃、多步驟代理式工作流程、大型程式碼庫，以及那些最後一點準確性或可靠性至關重要的任務。Pro 強調推理保真度、工具整合（串流函式呼叫、穩健的工具呼叫）以及非常大的上下文視窗（Google 對 Pro 宣稱提供高 token 等級）。Pro 可供付費訂閱者（Google AI Pro／Ultra 方案）與企業 API 使用。
Pro 的核心優勢
- 推理深度與穩定性：為多階段推理調校，並在複雜基準上具有較低的失敗模式。
- 大型上下文支援：面向需要非常長上下文視窗的工作流程（多文件綜合、整個程式庫、大型 PDF）。
- 企業級功能與工具呼叫：對各種工具模式、grounding 與檢索整合提供更豐富的支援，以建構可投入生產的代理式系統。
Gemini 3 Flash 與 Gemini 3 Pro 在基準測試上的表現如何？
Flash 在許多真實世界的開發者／代理式任務上表現傑出（經常縮小與 Pro 的差距），並且在某些程式碼基準上甚至超越 Pro——同時 Pro 仍是最艱難推理與長上下文綜合任務的首選。
Pro 領先的基準測試
- GPQA Diamond（研究生級科學）: Pro ≈ 91.9%（部分執行在 Deep Think 下可提升至 ≈ 93.8%），展現對研究生級科學題集的一流表現。
- Terminal-Bench 2.0（代理式終端機任務）: Pro：54.2%——相較於早期模型與多數同儕，在工具使用／終端操作測試上明顯領先。這是代理式程式碼／終端自動化的重要指標。
- ARC-AGI-2（抽象視覺推理）: Pro 相較於早期 Gemini 版本有顯著提升（例如 Pro 31.1%，對比舊版模型的 4.9%；Deep Think 進一步提升）。即便在最難的任務上絕對百分比仍不高，這些相對提升幅度非常可觀。
Flash 擅長或競爭力強的基準
- GPQA／MMMU／實務任務： 早期報告顯示 Flash 在許多執行中產生相當高的 GPQA 類型分數（媒體報導列出 GPQA Diamond ≈ 90.4%、MMMU Pro ≈ 81.2%），顯示 Flash 在廣泛任務上逼近 Pro 的準確度，同時更快更省。
- 程式與短任務： 由於較低延遲與 token 效率，Flash 在快速、單輪程式任務或短評估任務上可能更快，甚至偶爾優於 Pro；在部分程式測試中取得更高分，且每次執行成本更低。這些社群結果仍屬早期，且依測試框架而異。
這些數字對推理深度意味著什麼
- 絕對上限： Gemini 3 Pro 仍在最困難的基準上設定最高上限（例如 LMArena Elo、搭配 Deep Think 的 Humanity’s Last Exam）。這代表若您需要在最困難的問題（博士級研究、嶄新科學推理、最大化數學準確性）上追求最後一點精確度，Pro 是較安全的選擇。
- 帕累托效率： Gemini 3 Flash 在許多實務任務（問答、程式設計、多模態抽取）上縮小差距，同時提供顯著的速度／成本優勢。對於以回應速度與吞吐量為優先的生產任務，Flash 代表更佳的成本效益權衡。
- 分數 ≠ 普遍優勢。 基準反映在經過策展的任務上的行為。Flash 在 SWE-bench／程式相關數據上的表現顯示它針對結構化、代理式任務進行了最佳化，並且可能受惠於與常見程式工作負載相符的架構與解碼預設。
- 延遲與成本改變實務上的權衡。 若某模型在絕對準確度上略勝一籌，但速度慢 3×、成本高 6×，那麼在回應性與成本重要的生產系統中，Flash 往往是更明智的選擇。Gemini 3 Flash 約比早期的 Gemini 2.5 Pro 基準快 3×，同時維持高水準的推理品質。
Gemini 3 Flash vs Gemini 3 Pro：定價與規格
模型技術摘要
- 上下文視窗（輸入）： Gemini 3 Pro 與 Gemini 3 Flash 皆公布提供最高 1,000,000 token 的輸入上下文視窗；Pro 另行宣稱 64k 輸出與具備各自視窗的特殊影像變體。（注意：實際的網頁介面行為與速率限制會因產品而異；見下方「Caveats」。）
- 支援的多模態輸入： Pro 與 Flash 均支援文字、影像、音訊、影片與 PDF（影像／影片能力可透過 Google AI Studio／API／Vertex 對外提供）。
- 特殊模式： Pro 支援 Deep Think 與僅限 Pro 的代理式功能（Google Antigravity／工具），並用於較高安全性的工作負載。Flash 支援可設定的推理層級與結構化輸出，但針對更低延遲與成本最佳化。
開發者／API 定價（公布的開發者定價層級——每 1M tokens）
（以下數值取自 Google 為 Gemini 3 家族公布的 Gemini API／模型文件。它們反映輸入／輸出的公布預覽價格（以每 1M tokens 計）；實際生產費率請以計費為準。）
gemini-3-flash-preview (Flash):
- Input: $0.50 per 1M tokens
- Output: $3.00 per 1M tokens.
gemini-3-pro-preview (Pro)
- Tier A (<200k tokens context): $2 / $12 per 1M tokens (input / output)
- Tier B (>200k tokens context or heavy contexts): $4 / $18 per 1M tokens——在非常大的上下文下，價格會向上調整。
實務意義：在常見的（<200k tokens）區間內，依公布的預覽價格，Flash 的輸入與輸出每 token 成本約為 Pro 的 1/4。對於超大（>200k）上下文，Pro 的成本可能顯著更高。
CometAPI 提供對 Gemini 3 Flash 與 Gemini 3 Pro 的 API 存取，且 API 價格有折扣。
消費者／訂閱定價（Gemini 應用／Google AI 方案）
Google AI Pro（可在 Gemini 應用與 Workspace 整合中解鎖 Gemini 3 Pro 功能的消費者／進階方案）公布為 $19.99/月（供應情況與本地貨幣換算依各地而定）。Google 也提供上限更高的「AI Ultra」方案，以明顯更高的月費提供企業級存取
Gemini 3 Flash vs Gemini 3 Pro：推理與多模態理解
推理深度：Pro vs Flash
Gemini 3 Pro 一貫被呈現為推理更深的模型。在研究生級科學基準（GPQA Diamond）與代理式工具使用基準（Terminal-Bench 2.0）上，Pro 的分數達到或接近最先進水準（例如 GPQA Diamond ≈ 91.9%，部分執行在 Deep Think 下提升至 93.8%）。這些數字顯示 Pro 在複雜、領域特定的任務上領先許多競品。
代理式、程式與多模態綜合： Gemini 3 Flash 的架構選擇與調校使其在部分程式與結構化推理基準上表現令人驚訝地優異，而在許多實際任務中，與 Pro 的使用者可見差異很小——尤其在調整「思考層級」API 控制之後。獨立早期測試與媒體報導顯示，Gemini 3 Flash 在部分代理式程式基準上能匹敵甚至超越 Pro。但這不代表 Gemini 3 Flash 在每一個長篇研究或高歧義推理情境上都能與 Gemini 3 Pro 相當。
相較之下，Flash 旨在在品質與速度之間取得平衡。Gemini 3 Flash 為多數日常任務提供高水準推理，但在最艱難的學術或多步驟問題上不及 Pro。這是明確的取捨：以更快回應換取稍淺的推理鏈。
多模態表現（影像／影片／音訊）
Gemini 3 家族中的 Flash 與 Pro 皆支援多模態輸入（影像、影片、音訊）。Gemini 3 Flash 支援每次提示非常多的影像（視上下文最多可達 900 張）、內嵌上傳的檔案大小上限（例如每個檔案 7 MB，部分部署從 Cloud Storage 可達 30 MB），以及明確的 MIME／類型／解析度限制，顯示 Flash 的多模態介面具備生產等級、面向高使用量。Gemini 3 Pro 在需要視覺推理與整合工具以進行程式／終端執行的基準上展現優勢。對於最複雜的視覺推理任務，Gemini 3 Pro 維持領先；對於高吞吐的多媒體摘要與較直接的視覺任務，Flash 可能更具成本效益且更快。
基準對比示例
視覺推理（ARC-AGI-2）： Gemini 3 Pro 相較於 Gemini 2.5 Pro 有大幅進步，並優於許多同儕，顯示 Pro 的架構改進特別提升抽象視覺推理。Gemini 3 Flash 在實務多模態任務上表現良好，但在最困難的視覺謎題基準上未能匹敵 Pro。
原始速度如何比較——Gemini 3 Flash 真的更快嗎？
Gemini 3 Flash 相較於先前的 Flash／Pro 基準能提供高達約 ~3× 的吞吐量與更低延遲（通常將 Flash 與 Gemini 2.5 Pro 或前一代 Pro 模型比較）。這項速度優勢是 Gemini 3 Flash 的核心賣點：在 Flash 的延遲下提供「Pro 級」答案。Gemini 3 Flash 經常在對吞吐量敏感的任務（如短程式提示、聊天回合延遲）上優於 Pro，同時在許多衡量「單位時間準確度」的基準上也具競爭力。
Token、「思考」token 與快取
Google 區分輸入 token（您送出的內容）、輸出 token（模型回傳的內容，某些模式包含內部「思考」token）與上下文快取成本。Flash 在許多任務上最佳化為使用更少的思考 token（相較 2.5 Pro 約少 ~30%），這在許多實務情境中可降低每次解題的有效成本。Pro 的定價與 token 使用反映更深的內部推理過程，在非常大的上下文下可能增加 token 使用與成本。
在實務中如何解讀「更快」
互動式聊天：Gemini 3 Flash 的體感更靈敏；適用於回應時間需達到次秒級的對話式介面。
大型、計算密集工作：對於漫長、計算密集的思考鏈，思考 token 會累積；Gemini 3 Pro 的更深推理可能需要更多計算，因此延遲更高。在部分代理式情境，Pro 的內部額外過程（例如 Deep Think 模式）可能刻意花更久時間，以取得更高品質的答案。
真實世界用例與建議是什麼？
如果您需要以下特性，請選擇 Gemini 3 Flash：
- 高吞吐、低延遲的互動式聊天（消費者應用、客服機器人、對話式搜尋）。
- 便宜、快速的多模態摘要（影片、影像集），當回應速度與吞吐量比多步推理的絕對頂尖更重要時。
- 大量 A/B 測試、產品內助理，以及以短迭代為主的程式自動完成。
如果您需要以下特性，請選擇 Gemini 3 Pro：
- 前沿的科學問答、數學／物理解題，要求研究生等級的可靠性。
- 必須操作終端機、進行工具步驟、執行與偵錯程式碼或協調多步工具鏈的代理式系統（Pro 在 Terminal-Bench 上的優勢在此極為關鍵）。
- 當準確度或非語言推理的增量提升值得以更高 token 成本與延遲換取時的工作負載。
混合部署模式（實務最佳做法）
許多生產團隊採用雙模型策略：
- 入口 = Gemini 3 Flash：以 Flash 服務大多數互動使用者，以取得回應性與成本控制。
- 升級 = Pro：將長篇研究請求、特殊代理執行或「升級」路由至 Pro，可能在先用 Flash 初步界定問題後再升級。此模式在成本、延遲與準確度間取得平衡。
結論
Gemini 3 Flash 與 Gemini 3 Pro 並非單純的「更快 vs. 更聰明」二分法——它們是在速度／延遲、成本與推理這些軸線上的工程取捨。Flash 透過以極低成本與延遲提供大量 Gemini 3 的推理能力，推進了互動式、高吞吐工作負載的實用邊界；Pro 則維持並擴展了研究級的推理上限、多模態保真度與企業
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