刚刚,谷歌重磅发布首个混合推理模型——Gemini 2.5 Flash。
与Claude类似,新模型的「思考预算」可以自定义,即可开启/关闭Gemini 2.5的思考模式。
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值得一提的是,关闭思考的成本直接暴降600%,而且性能还不输Gemini 2.0 Flash。
具体来说,Gemini 2.5 Flash关闭思考输出价格0.6美元/百万token,开启思考输出价格3.5美元/百万token。
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当然了,思考越久,模型性能也会随之提升。
在GPQA知识问答中,新模型24k思考预算,性能提升了6%;对于代码任务(LiveCodeBench),16k思考预算性能最佳。
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在多项基准测试中,Gemini 2.5 Flash再次刷新SOTA。在大模型排行榜中,Flash预览版以1392 ELO高分位居第二,与GPT-4.5-preview、Grok 3并驾齐驱。
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在数学(AIME 2025/2024)、多模态推理(MMMU)、知识问答(GPQA)等基准上,Gemini 2.5 Flash完全碾压Claude 3.7 Sonnet,足以与最新o4-mini相媲美。
就模型每百万token输入/输出价格来看,Gemini 2.5 Flash更具性价比。
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在人类最后一次考试中,Gemini 2.5 Flash拿下12.1%高分,仅次于o4-mini
目前,Flash预览版可以在Gemini中使用,API同时向开发者开放。
首款混合推理Gemini登场击败Claude 3.7
混合推理模型,就是专为需要在性能、成本、延迟之间找到完美平衡的开发者而设计。
Gemini 2.5 Flash不仅继承了2.0 Flash的高速响应特点,还引入了革命性的「思考模式」——可根据任务需求灵活调整推理深度。
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Gemini 2.5系是「思考模型」,能够在回答前先行推理。
模型不会立即输出结果,而是先执行「思考」流程,更好地理解提示词,拆解复杂任务并规划回答。
如下图所示,相较于2.0 Flash,Gemini 2.5 Flash在复杂任务,如数学推理、科研分析中表现更优异。
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在LMArena其他评估中,比如Hard Prompts、编码、长查询,Gemini 2.5 Flash全部拿下第一。
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另外从下图中可看出,在同类模型中,2.5 Flash以超高性价比领跑,兼具最优性能和极低成本的优势。
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网友实测
在网友的实测中,2.5 Flash物理模拟能力足够惊艳,小球会随着多边形变化精准运动。
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而且,2.5 Flash还轻轻松松通过了4o-mini/o3无法通过的Galton Board(高尔顿板)测试。
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它还能根据精灵图,创建出自定义游戏城房间。
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另一位网友用了最大24k预算,让2.5 Flash设计出了一个《创:战纪》风格的游戏。
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提示:Create Design a visually striking Tron-style game in a single HTML file, where AI-controlled light cycles compete in fast-paced, strategic battles against each other
如今Claude 3.7已经完全没有优势了,在设计登录界面时,Gemini 2.5 Flash用时最短速度最快。
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思考预算智能控制
不同使用场景在质量、成本与延迟之间各有取舍。
为给开发者更大灵活性,2.5 Flash新增了「思考预算」功能。开发者可以通过设置预算(0 – 24576 Token),来控制模型在思考阶段的推理深度。
- 低预算(甚至为0):适合简单查询,保持2.0 Flash超低延迟和成本,性能更强
- 高预算:模型会进行更深入的推理,生成更准确、全面的答案。
需要强调的是,预算只是设定了2.5 Flash的思考上限;若prompt并不复杂,模型不会用满全部预算。
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开发者也可通过API参数,或在Google AI Studio与Vertex AI控制台的滑块控件,为思考阶段指定具体的Token预算
更智能的是,模型会根据prompt复杂度,自动判断所需推理量和思考时间,避免了预算的浪费。
以下示例中,展示了2.5 Flash在默认模式下,可能使用的推理量。
- 需要低推理量的提示词:
示例1:
「Thank you」的西班牙语表达
示例2:
加拿大有多少个省?
- 需要中等推理量的提示词:
示例1:
掷两枚骰子,点数之和为7的概率是多少?
示例2:
我的健身房在周一、三、五9‑15点以及周二、周六14‑20点开放篮球自由场地。如果我每周工作5天、时间为9‑18点,但想在工作日打5小时篮球,请为我制定一份可行的日程表。
- 需要高推理量的提示词:
示例1:
一根悬臂梁,长度L=3 m,矩形截面宽b=0.1 m、高h=0.2 m,材质钢 (E=200 GPa)。梁全长受均布载荷w=5 kN/m,且自由端承受集中载荷P=10 kN。请计算最大弯曲应力σ_max。
示例 2:
编写函数evaluate_cells(cells: Dict[str, str]) -> Dict[str, float],用于计算电子表格单元格的数值。
每个单元格的内容可能为:
- 一个数字(如 「3」),或
- 一个公式,例如「=A1 + B1 * 2」,可使用「+、-、*、/」运算符并引用其他单元格。
要求:
1. 解析并解决单元格间的依赖关系。
2. 处理运算符优先级(*/高于+-)。
3. 检测循环依赖并抛出 ValueError("Cycle detected at <cell>")。
4. 不得使用eval(),只可使用Python内置库。
Gemini 2.5 Flash正式上线
当前,Gemini 2.5 Flash预览版API在Google AI Studio和Vertex AI中上线,可通过Gemini应用专用下拉菜单找到它。
谷歌强烈建议尝试thinking_budget(思考预算)参数,看看可控推理如何去解决更复杂的问题。
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参考资料:
https://developers.googleblog.com/en/start-building-with-gemini-25-flash/