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Gemini 3.5 Flash 全面评测：编程与 Agent 能力超越上代 Pro，4 倍速度革新 ​

最后更新时间： 2026年5月20日

2026年5月19日，Google I/O 开发者大会如期而至。在这场备受全球开发者瞩目的年度盛会上，Google DeepMind 正式发布了 Gemini 3.5 Flash ——这是 Gemini 3.5 家族的旗舰首发模型，也被 Google 称为"迄今为止最强的 Agent 与编程模型"。

Gemini 3.5 Flash 的核心定位，是将前沿级（Frontier）智能与 Flash 系列的效率优势合二为一。它在 Terminal-Bench 2.1、MCP Atlas、Finance Agent v2 等编程与 Agent 类 benchmark 上全面超越上代 Gemini 3.1 Pro，同时输出速度达到同级前沿模型的约 4 倍，在 Antigravity 中更是实现了高达 12 倍的速度提升。更令人惊喜的是，其 API 定价较 3.1 Pro 降低约 40%，真正做到了"性能更强、价格更低"。

本文将为你深度解析 Gemini 3.5 Flash 的所有核心细节，包括 benchmark 对比、定价体系、应用场景与国内使用攻略。

💡 推荐使用工具：

1. Gemini 3.5 Flash 是什么？ ​

Gemini 3.5 Flash 是 Google 基于 Gemini 3.5 架构打造的高速前沿模型，属于 Flash 效率系列的新一代旗舰产品。它于 2026 年 5 月 19 日在 Google I/O 大会上正式发布，即日起在全球范围内全面可用。

与此前 Gemini Flash 系列"轻量高效"的定位略有不同，Gemini 3.5 Flash 首次在核心能力维度（编程与 Agent）上超越了同家族的 Pro 级模型，实现了速度与智能的真正统一。Google 官方将其描述为："Intelligence in a Flash ——以 Flash 的速度，获得前沿级的智能"。

Gemini 3.5 Flash 官网链接： https://deepmind.google/models/gemini/flash/

1.1 核心定位：速度与智能兼得 ​

长久以来，AI 模型界存在一个 trade-off：要么选择高速但能力有限的轻量模型，要么选择能力强大但响应较慢的重型模型。Gemini 3.5 Flash 的出现，打破了这一困局。

Google 在官方博客中表示："You no longer have to trade quality for latency"（你再也不用以牺牲质量来换取延迟了）。Gemini 3.5 Flash 凭借超过 280 output tokens/s 的输出速度（比 Gemini 3 Flash 快约 70%），在 Artificial Analysis Intelligence Index 上取得了 55 分，跃居速度-智能 Pareto 前沿，超越了 Grok 4.3（53分）和 Claude Sonnet 4.6（52分），同时价格却远低于大多数同级前沿模型。

2. 核心特性：Gemini 3.5 Flash 带来了什么？ ​

2.1 编程与 Agent 能力跃升：首次超越 Pro 级模型 ​

Gemini 3.5 Flash 最引人注目的突破，在于它首次让 Flash 系列在编程与 Agent 核心能力上全面超越上代 Pro 级模型。以下是关键 benchmark 数据：

测试场景Gemini 3.5 FlashGemini 3.1 Pro提升幅度
Terminal-Bench 2.1（编程）76.2%70.3%+5.9%
MCP Atlas（多步骤工作流）83.6%78.2%+5.4%
Finance Agent v2（金融分析决策）57.9%43.0%+14.9%
Toolathlon（通用工具使用）56.5%——
SWE-Bench Pro（代码任务）55.1%54.2%+0.9%
OSWorld-Verified（计算机操作）78.4%76.2%+2.2%
GDPval-AA（真实经济价值任务）1656 ELO1314 ELO+26%

这些数字背后，意味着 Gemini 3.5 Flash 能够：

  • 自动化复杂编程任务：在 Terminal-Bench 中达到 76.2%，意味着它能可靠地执行复杂的命令行编程操作，包括代码调试、重构和自动化部署。
  • 协调多步骤工作流：MCP Atlas 83.6% 的得分，证明它在 Agent 类任务中具备卓越的多步骤规划和执行能力。
  • 处理真实经济价值任务：GDPval-AA 1656 ELO 相比 3.1 Pro 的 1314 ELO 提升了 26%，这是一个衡量模型在真实经济活动中执行能力的权威指标。

Artificial Analysis 的评测更是直接指出：Gemini 3.5 Flash 在 GDPval-AA（真实世界 Agentic 任务） 上的表现仅次于 GPT-5.4，在 Agent 能力上取得了对 Google 历史上相对弱势领域的重大突破。

2.2 前沿级多模态理解：多模态性能全面领先 ​

Gemini 3.5 Flash 不仅在 Agent 能力上表现出色，多模态理解同样达到了前沿水平：

测试场景Gemini 3.5 FlashGemini 3.1 ProClaude Opus 4.7GPT-5.5
CharXiv Reasoning（复杂图表信息综合）84.2%83.3%82.1%84.1%
MMMU-Pro（多模态理解与推理）83.6%80.5%75.2%81.2%
Blueprint-Bench 2（空间推理）33.6%26.5%24.5%36.2%

在 MMMU-Pro（多模态理解与推理的权威测试）中，Gemini 3.5 Flash 以 83.6% 的得分创下 Artificial Analysis 的历史最高纪录，超越了 Claude Opus 4.7 和 GPT-5.5。同时，它支持文本、图像、音频、视频、PDF 的多模态输入，涵盖范围比大多数竞品更广——竞品往往仅支持图像输入。

2.3 4 倍速度优势：重新定义"快"的含义 ​

Gemini 3.5 Flash 的速度优势体现在多个维度：

  • 输出速度：超过 280 output tokens/s，比 Gemini 3 Flash 快约 70%，比大多数同级前沿模型快约 4 倍。
  • Antigravity 加速：在 Google Antigravity 平台中，Gemini 3.5 Flash 的速度提升高达 12 倍，远超标准 API 水平。
  • 首字延迟（TTFT）：大幅降低，用户几乎感受不到等待。

速度的提升并不以牺牲质量为代价——Gemini 3.5 Flash 在多个 benchmark 上反而实现了对 3.1 Pro 的超越，真正做到了"又快又好"。

2.4 100 万 Token 超长上下文窗口 ​

Gemini 3.5 Flash 延续了 Gemini 3 系列标志性的 1,048,576 token（100万）输入上下文窗口，最大输出 65,536 token（64K），支持用户一次性上传一整部小说、一个完整的 GitHub 代码库或数十小时的视频内容。

上下文长度Gemini 3.5 FlashGemini 3 FlashGemini 3.1 Pro
128k 平均分77.3%67.2%84.9%
1M pointwise26.6%22.1%26.3%

在 100 万 token 长上下文检索（MRCR v2）pointwise 评测中，Gemini 3.5 Flash 以 26.6% 领先于 3.1 Pro（26.3%）和 3 Flash（22.1%），是 Google 公布数据中 1M 场景下的最高分。

2.5 动态思考机制：更智能的推理控制 ​

Gemini 3.5 Flash 引入了全新的 动态思考（Dynamic Thinking） 机制，作为此前 thinking_budget 整数参数机制的升级：

  • 通过 thinking_level 字符串枚举参数控制推理深度：minimal / low / medium / high
  • 默认值为 medium，开箱即用，无需额外配置
  • 用户可以根据任务复杂度灵活切换：简单任务用 minimal，复杂推理任务用 high
  • 在 high 模式下，Artificial Analysis 记录到 Gemini 3.5 Flash 在 GDPval-AA 上达到 1656 ELO

2.6 完整工具链支持 ​

Gemini 3.5 Flash 支持全套企业级功能：

  • Function Calling：可靠的函数调用能力
  • Structured Output：结构化输出保证
  • Search as a Tool：搜索即工具
  • Code Execution：代码执行
  • Context Caching：上下文缓存，缓存输入价格仅 $0.15 / 1M tokens（标准层）
  • Grounding with Google Maps：Maps 接地，支持真实地理信息查询
  • URL Context：URL 上下文，可分析网页内容

3. Benchmark 全面对比：Gemini 3.5 Flash 在行业中处于什么位置？ ​

以下是 Google 官方公布的完整 benchmark 数据，涵盖编码、Agent、多模态、长上下文和推理五大维度：

测试维度测试集Gemini 3.5 FlashGemini 3 FlashGemini 3.1 ProClaude Sonnet 4.6Claude Opus 4.7GPT-5.5
编程Terminal-Bench 2.176.2%58.0%70.3%—66.1%78.2%
编程SWE-Bench Pro55.1%49.6%54.2%—64.3%58.6%
AgenticMCP Atlas83.6%62.0%78.2%69.5%79.1%75.3%
AgenticToolathlon56.5%49.4%———55.6%
UI控制OSWorld-Verified78.4%65.1%76.2%72.5%78.0%78.7%
专家任务Finance Agent v257.9%42.6%43.0%51.0%51.5%51.8%
专家任务GDPval-AA165612041314167617531769
多模态CharXiv Reasoning84.2%80.3%83.3%72.4%82.1%84.1%
多模态MMMU-Pro83.6%81.2%80.5%74.5%75.2%81.2%
多模态Blueprint-Bench 233.6%0.0%26.5%6.7%24.5%36.2%
长上下文MRCR v2 (128k)77.3%67.2%84.9%84.9%59.3%94.8%
长上下文MRCR v2 (1M)26.6%22.1%26.3%———
推理Humanity's Last Exam40.2%33.7%44.4%33.2%46.9%41.4%
推理ARC-AGI-272.1%33.6%77.1%58.3%75.8%84.6%

数据来源：所有 Gemini 分数均为 pass@1（单次尝试），以 Google 官方发布数据为准。第三方模型数据来自各厂商自报数据。

核心解读 ​

  1. 编程与 Agent 双线领先：在 Terminal-Bench 2.1（76.2%）上，Gemini 3.5 Flash 超越了 Claude Opus 4.7（66.1%）和 GPT-5.5（78.2%的竞品基准），仅次于 GPT-5.5 自身报告的分数。在 MCP Atlas 上更是以 83.6% 大幅领先所有竞品。

  2. 多模态王者：在 MMMU-Pro（83.6%）和 CharXiv Reasoning（84.2%）上均取得最高分，Gemini 3.5 Flash 在多模态理解领域确立了行业领先地位。

  3. Agent 能力显著突破：GDPval-AA 从 3.1 Pro 的 1314 跃升至 1656（+26%），MCP Atlas 从 78.2% 升至 83.6%，Finance Agent v2 从 43.0% 升至 57.9%（+14.9%）。Agent 能力一直是 Gemini 相比竞品的短板，3.5 Flash 在这一领域实现了质的飞跃。

  4. 速度-智能 Pareto 前沿：Artificial Analysis 将 Gemini 3.5 Flash 置于 Intelligence-Speed Pareto Frontier 的右上角——这是指在给定智能水平下速度最快、在给定速度下智能最强的模型位置。

4. 真实应用场景：企业级案例 ​

Gemini 3.5 Flash 的强大 Agent 能力已经在实际生产中展现出价值，Google 官方披露了多个企业合作案例：

企业应用场景效果
Shopify并行运行多个子 Agent 分析复杂长周期数据更准确的全球商家增长预测
Macquarie Bank跨 100+ 页复杂文档推理，检索信息并给出可靠建议加速客户 onboarding 流程
SalesforceAgentforce 平台多子 Agent 协作，自动执行复杂企业任务复杂多轮工具调用的上下文保持
Ramp多模态理解复杂发票 + 历史模式推理更智能可靠的 OCR 处理
Xero自动管理多周工作流（识别供应商、收集 1099 税表信息）小型企业行政任务自动化
Databricks监控和检索实时信息，跨大数据集诊断问题并提出修复方案数据科学家工作效率大幅提升
Box企业工作流评估集（多步骤真实任务）相比 3 Flash 提升 19.6%
Armadin长期多轮网络安全 benchmark性能提升 42%，Token 使用减少 72%

5. Gemini 3.5 Flash vs Gemini 3.1 Flash：代际升级有多大？ ​

维度Gemini 3.5 FlashGemini 3 Flash变化
Terminal-Bench 2.176.2%58.0%+18.2%
MCP Atlas83.6%62.0%+21.6%
GDPval-AA16561204+452 (+37.5%)
MMMU-Pro83.6%81.2%+2.4%
CharXiv Reasoning84.2%80.3%+3.9%
ARC-AGI-272.1%33.6%+38.5%
输出速度280+ tokens/s~165 tokens/s+70%
Intelligence Index5546+9 分

如果说 Gemini 3 Flash 是一个"聪明的快速模型"，那么 Gemini 3.5 Flash 就是"聪明的极速模型"——它在几乎所有维度上都实现了显著提升，尤其在 Agentic 能力和推理能力上有着质的飞跃。

6. 产品定价：性价比依然是 Flash 的核心优势 ​

尽管 Gemini 3.5 Flash 的单 Token 价格相比 3 Flash 有所上调（输入从 $0.50 涨至 $1.50），但与同级别前沿模型相比，它的成本优势依然明显。Google CEO Sundar Pichai 在 I/O 大会上表示，Gemini 3.5 Flash 的成本"约为竞品同级模型的 三分之一到二分之一"。

标准定价（Standard Tier） ​

计费维度价格说明
输入 tokens$1.50 / 1M tokens—
输出 tokens$9.00 / 1M tokens含思考 tokens
缓存输入 tokens$0.15 / 1M tokens存储费另计 $1.00 / 1M tokens / 小时
非全球区域$1.65 / $9.90 / 1M tokens—
Grounding (Search/Maps)前 5,000 次/月免费超出后 $14 / 1,000 次查询

批量定价（Batch Tier） ​

计费维度价格
输入 tokens$0.75 / 1M tokens
输出 tokens$4.50 / 1M tokens
缓存输入 tokens$0.075 / 1M tokens

优先级定价（Priority Tier） ​

计费维度价格
输入 tokens$2.70 / 1M tokens
输出 tokens$16.20 / 1M tokens

注意：超过 200K tokens 的长上下文查询按长上下文费率计费。具体价格以 Google 官方定价页为准。

成本对比分析 ​

虽然 Gemini 3.5 Flash 的 Token 定价是 3 Flash 的 3 倍，但由于以下原因，实际使用成本反而可能更低：

  1. 更高的单次任务完成率：更强的问题解决能力意味着更少的重试次数
  2. 更少的 Token 消耗：在 GDPval-AA 等 Agent 评测中，3.5 Flash 的 Token 效率更高
  3. 更快的速度：相同时间能完成更多任务，等效成本更低

7. 竞品横向对比：Gemini 3.5 Flash 值得选择吗？ ​

维度Gemini 3.5 FlashClaude Sonnet 4.6Claude Opus 4.7GPT-5.5
Terminal-Bench 2.176.2%—66.1%78.2%
MCP Atlas83.6%69.5%79.1%75.3%
GDPval-AA1656167617531769
MMMU-Pro83.6%74.5%75.2%81.2%
CharXiv84.2%72.4%82.1%84.1%
输出速度280+ tokens/s———
上下文窗口1M———
多模态输入文本/图像/音频/视频/PDF图像/文本图像/文本图像/文本
API 成本（输入）$1.50/M———

选型建议：

  • 如果你的核心需求是 Agent 工作流、编程自动化、长程任务执行，Gemini 3.5 Flash 的 Agent 能力和 1M 上下文窗口是无可替代的优势
  • 如果你需要 最低成本的超高速调用，Gemini 3.1 Flash Lite（$0.25/M 输入）仍然是性价比首选
  • 如果你需要 最强推理能力（HLE、ARC-AGI-2），Claude Opus 4.7 或 Gemini 3.5 Pro（6月发布）可能更适合
  • 如果你追求 综合多模态理解（含音频视频），Gemini 3.5 Flash 是当前最好的选择

8. 如何使用 Gemini 3.5 Flash ​

8.1 Gemini App（免费，面向所有用户） ​

打开 https://gemini.google.com，Gemini 3.5 Flash 已作为全球默认模型上线，Gemini App 和 Google Search AI Mode 中均可免费使用。

8.2 Google Search AI Mode ​

在 Google 搜索中切换到 AI Mode，即由 Gemini 3.5 Flash 驱动，适合日常信息查询。

8.3 Gemini API（开发者，付费） ​

访问 https://ai.google.dev，使用模型 ID gemini-3.5-flash 调用 API。标准免费层包含一定的免费调用额度。

python
from google import genai

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3.5-flash",
    contents=[{
        "text": "帮我分析这段代码的性能瓶颈，并给出优化建议"
    }],
    config={
        "thinking_level": "high",  # 可选: minimal/low/medium/high
        "tools": [{"google_search": {}}]
    }
)

print(response.text)

8.4 Google AI Studio ​

访问 https://aistudio.google.com，在模型选择器中选择 gemini-3.5-flash，支持交互式测试和多模态内容上传。

8.5 Google Antigravity（Agent 开发平台） ​

Gemini 3.5 Flash 是 Antigravity 2.0 的默认模型，专为 Agent 开发设计，支持并行子 Agent 协作。Antigravity 中速度提升可达 12 倍。

8.6 Vertex AI（企业级） ​

通过 Vertex AI Agent Platform 接入，继承 Google Cloud 企业级安全、合规和 SLA 保障体系。

8.7 国内开发者接入（免翻墙） ​

平台网址特点
懒人Chathttps://lazymanchat.com高速稳定，国内直连
houyaAIhttps://chat.huoyachat.com多模型切换

9. Gemini Spark：Gemini 3.5 Flash 驱动的个人 AI Agent ​

在 I/O 大会上，Google 还发布了由 Gemini 3.5 Flash 驱动的个人 AI Agent 产品——Gemini Spark。

Gemini Spark 定位为"你的个人 AI 助手"，具备以下能力：

  • 全天候运行（24/7）：持续监控和帮助用户处理数字生活中的各种任务
  • 跨应用推理：能够理解并操作用户已连接的各种应用中的信息
  • 用户指令优先：所有行动在用户明确授权和指导下执行
  • Gemini 3.5 Flash 驱动：受益于 3.5 Flash 在 Agent 能力和速度上的全面升级

Gemini Spark 目前已向部分受信任测试者开放 Beta 测试，计划下周起向美国 Google AI Ultra 订阅用户开放。

10. Gemini 3.5 Flash 与 Gemini 3.5 Pro：有什么区别？ ​

维度Gemini 3.5 FlashGemini 3.5 Pro（即将发布）
发布时间2026年5月19日预计2026年6月
定位高速前沿最高智能
速度极快（4倍速）相对较慢
Agent 能力极强预计更强
上下文窗口1M token预计更大
价格$1.50 / $9.00 per 1M预计更高

Gemini 3.5 Flash 是 3.5 家族的"急先锋"，而更强大的 3.5 Pro 预计将于下月（2026年6月）发布，届时 Google 将提供完整的前沿级产品线。

11. 常见问题解答 (FAQ) ​

Q：Gemini 3.5 Flash 和 Gemini 3.1 Pro 相比如何？

A：Gemini 3.5 Flash 在编程与 Agent 类 benchmark 上全面超越 3.1 Pro（如 Terminal-Bench 76.2% vs 70.3%、MCP Atlas 83.6% vs 78.2%、GDPval-AA 1656 vs 1314），同时速度约为后者的 4 倍，成本降低约 40%。3.1 Pro 在 Humanity's Last Exam（44.4% vs 40.2%）和 ARC-AGI-2（77.1% vs 72.1%）等纯推理 benchmark 上仍有微弱优势。

Q：Gemini 3.5 Pro 什么时候发布？

A：Google 官方表示 Gemini 3.5 Pro 正在内部使用中，预计下月（2026 年 6 月）正式发布。

Q：Gemini 3.5 Flash 支持图像 / 音频生成吗？

A：不支持。Gemini 3.5 Flash 仅支持文本输出。图像生成需使用 Gemini Image 等专用模型，音频生成需使用 TTS 专用模型。

Q：Gemini 3.5 Flash 可以免费使用吗？

A：在 Gemini App 和 Google Search AI Mode 中免费使用。开发者通过 API 调用按 Token 计费（$1.50 / $9.00 per 1M tokens）。

Q：thinking_level 参数怎么用？

A：Gemini 3.5 Flash 使用字符串枚举参数 thinking_level（minimal / low / medium / high）控制推理深度，默认值为 medium。替代了此前 Gemini 3 Flash Preview 的整数 thinking_budget 机制。

Q：Gemini 3.5 Flash 相比 Gemini 3 Flash 的价格变化大吗？

A：价格有所上调（输入从 $0.50 涨至 $1.50，约 3 倍），但考虑到 Agent 能力大幅提升（+37.5% GDPval-AA）、速度提升 70%、多模态理解创纪录等因素，以及相比竞品仍具成本优势，整体性价比依然出色。

Q：国内开发者如何接入 Gemini 3.5 Flash？

A：推荐使用前文提到的国内聚合平台（懒人Chat、蓝鲸AI、懒人聚义等），无需翻墙即可体验完整功能，支持 API 接入和网页对话。

12. 总结：Gemini 3.5 Flash 开启了"速度即智能"的新时代 ​

Gemini 3.5 Flash 的发布，是 Google 在 AI 领域的一次里程碑式突破。它用实际数据证明：速度和智能不再是非此即彼的选择。

  • 编程与 Agent 能力：全面超越上代 Pro 级模型，在 MCP Atlas（83.6%）、Finance Agent v2（57.9%）、GDPval-AA（1656 ELO）等关键指标上实现了大幅领先
  • 速度优势：4 倍于同级前沿模型的输出速度（280+ tokens/s），Antigravity 中高达 12 倍
  • 多模态王者：MMMU-Pro（83.6%）创下 Artificial Analysis 评测历史最高分，支持最广泛的多模态输入格式
  • 成本优化：API 定价较 3.1 Pro 降低约 40%，实际任务完成成本更具竞争力

更重要的是，Gemini 3.5 Flash 证明了 Flash 系列的可能性边界——它不再只是"轻量快速"的代名词，而是真正能够驱动企业级 Agent 工作流、支撑复杂编程任务的前沿级引擎。

随着 Gemini 3.5 Pro 即将于下月发布，Google 的 Gemini 3.5 家族正在以完整的产品线，重新定义 AI 模型的速度-智能 frontier。

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