文章导读：
Google I/O 2026开发者大会上，DeepMind 发布 Gemini 3.5 家族首款模型——主打速度、成本与长任务能力的 Gemini 3.5 Flash。实测显示，其289 Token/s 生成速度、1M 上下文窗口及“思考”能力，让它在多模态、编程等场景表现突出，部分能力甚至超越 Gemini 3.1 Pro，成为兼具效率与性价比之选。本文带你深入实测，看它如何重新定义模型生产力。
在5月19日 Google I/O 2026（谷歌全球开发者大会） 的开幕 Keynote上，Google DeepMind 正式宣布 Gemini 3.5 家族即将到来，首发亮相的便是主打速度、成本与长任务能力的 Gemini 3.5 Flash. 这一次，Google 显然换了思路，不再单纯和同行拼参数，而是拼模型在现实世界的办事效率。
作为 3.5 家族的先锋，Gemini 3.5 Flash 旨在成为“全能且高效”的数字员工。在技术规格上，它提供1M的超大上下文窗口、65k 的最大输出 Token，在轻量级模型中也加入了“思考（Thinking）”能力。模型生成速度达到289 Token/秒，相较于GPT-5.5, Opus 4.7，它的生成速度快出4倍以上。
基于官方文档，我们先来总结这款模型的亮点：
Pro 级的实力，Flash 级的价格： 以往想要高质量代码生成或多智能体协同，往往意味着你需要使用 Pro 级模型。而 Gemini 3.5 Flash 的最大亮点，就是用 Flash 级别的低成本和高速，直接交付了接近 Pro 级的智能水平和编程能力。这种性价比优势，无疑降低了开发者的尝试门槛。
Coding & Agentic能力与竞品对比
不只会动嘴，更会闭环干活： 根据初期的用户反馈和实测，这次官方反复强调的“快速高效解决问题（getting things done quickly and efficiently）”得到了广泛认可。Gemini 3.5 Flash 凭借出色的函数调用、结构化输出及代码执行能力，可以无缝嵌入多步骤的复杂任务和多周期的项目编排中，是天生为 AI Agent工作流而生的实干派。
在目前Artificial Analysis的榜单中，Gemini 3.5 Flash排行第7，是前10名中唯一Flash版本的模型。
总结来看，Gemini 3.5 Flash 带来的并非技术参数的堆砌升级，而是更贴近实际应用场景的生产力跃迁。今天的测评，302.AI 将实测其在多场景任务下的能力，看看它到底能不能成为你手下那个最能干、最省钱的数字员工。
I. 实测模型基础信息
（1）实测模型在 302.AI 的价格：
| 模型名称 | 上下文 | 302.AI内的价格 |
|---|---|---|
| gemini-3.5-flash | 1000000 | 输入 $1.5 / 1M tokens输出 $9 / 1M tokens |
| gemini-3.1-pro-preview | 1000000 | <= 200K tokens费用 输入 $2 / 1M tokens输出 $12 / 1M tokens |
| > 200K tokens费用输入 $4 / 1M tokens输出 $18 / 1M tokens |
（2）测评目的：
本评测侧重模型对逻辑，数学，编程，多模态，人类直觉等问题的测试，非专业前沿领域的权威测试。旨在观察对比模型的进化趋势，提供选型参考。
（3）测评方法：
本次测评使用302.AI收录的题库进行独立测试。模型分别就逻辑与数学（共10题），人类直觉（共7题），多模态（共20题）以及编程模拟（共12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
💡记分规则：
按满分10分记分，设定对应扣分标准，最终取每轮得分的平均值。
（4）测评工具：
- 所有模型均在302.AI Stuidio客户端内使用对应模型，使用统一的提示词，取第一次生成结果
- 编程测试使用302.AI Stuidio客户端的Vibe模式：调用Claude Code沙盒
编程案例分数评级：
⭐⭐⭐⭐⭐ S 级（封神）： 行业标杆，重新定义标准。
⭐⭐⭐⭐ A 级（卓越）： 生产力合格，无明显短板。
⭐⭐⭐ B 级（优秀）： 表现中规中矩，存在短板。
⭐⭐及以下 C级（不合格）： 不可用，存在明显问题。
II. 测试结果总览
302.AI 多模态模型测评分数榜单：
III. 案例展示
案例 1：多模态推理
Gemini 3.5 Flash 在多模态识别方面较 Gemini 3.1 Pro 有明显提升，细粒度感知更为锐利，逻辑关联捕捉更精准。
提示词：根据图片推理出正确选项
正确答案：C
Gemini 3.5 Flash 通过识别和分析边框颜色，过程清晰，推理正确
Gemini 3.1 Pro推理错误
案例 2：程序化 SVG 图形生成
提示词：绘制一幅鹈鹕骑自行车的 svg 动态图
Gemini 3.5 Flash 的动态实现基本完美，无论是风格、衔接、动向都没有问题。
附 Gemini 3.1 Pro 输出效果：
提示词：绘制一幅火箭发射升空的 svg 动态图
两个模型的输出都轻微模拟了发射时火箭的颤动状态，风格上 Gemini 3.5 Flash 略胜一筹，动态细节上则 Gemini 3.1 Pro 表现更佳。
案例 3：前端编程-小程序
提示词： 开发一个微信小程序打车界面：
– 地图显示（可mock）
– 定位和地址搜索
– 车型选择（经济/舒适/豪华）
– 预估价格和等待时间
– 一键叫车功能
– 简洁现代的UI设计
要求：代码可运行，交互流畅
Gemini 3.5 Flash：
✅ 优势项：
- 地图实现了完整 GPS 坐标体系，每个推荐地点都有真实经纬度和相对距离，可扩展为调用真实路线规划
- 计价逻辑严谨，非单纯mock模拟，可与真实距离挂钩
- 功能交互更完整，包括司机接单详情页展示、模拟结束订单等
Gemini 3.1 Pro 输出效果：
核心功能实现，最大缺陷是mock地图过于抽象，削弱真实感。
| 测评点 | Gemini 3.5 Flash | Gemini 3.1 Pro |
| 功能完整性 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 视觉设计 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
| 交互逻辑 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
案例 4：Three.js 3D 小游戏
提示词：
请用单文件 HTML+JavaScript 帮我写一个 Three.js 3D 飞船避障小游戏。要求：
- 操控与动感：玩家通过鼠标或触摸控制飞船上下左右移动。飞船移动时要有平滑的惯性以及相应的侧翻倾斜动画。
- 炫酷背景：高速流动的星云粒子效果，营造极速飞行的空间感。
- 不规则障碍物：随机生成 30 个及以上陨石障碍物
- 性能与逻辑：陨石从前方飞向相机，飞过去后重置回远方循环利用；采用 3D 距离判定碰撞，撞击后游戏结束，支持计分和重新开始。
Gemini 3.5 Flash 输出效果：
✅ 优势项：
- 星星+星云双层粒子系统，陨石顶点变形，整体层次视效更丰富
- 设置了计分与难度关联，每实现 100 分有加速效果
Gemini 3.1 Pro 输出效果：
除了显而易见的粒子分层显示问题，核心功能与物理实现都与 3.5 Flash 相差不大
| 测评点 | Gemini 3.5 Flash | Gemini 3.1 Pro |
| 功能完整性 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ |
| 视觉设计 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐ |
| 物理实现 | ⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ |
案例 5：网页复刻
提示词：复刻录屏中的网页
Gemini 3.5 Flash 输出效果：
基本复刻了核心视觉元素，排版和视觉风格把握准确，动效和交互理解较为成熟，但未能完全避免部分细节的遗失（网站 logo 模拟、详情页按钮等），对整体效果影响不大，还原度可达 80%
IV. Gemini 3.5 Flash 模型实测结论
无论是从实测表现还是使用体验来看，Gemini Flash 3.5 给人的感觉都并不像传统意义上的Flash 轻量模型，它更像是 Google 在 Agent 与 AI Coding 时代重新定义的一种新模型形态：强调真实任务中的执行效率、响应速度以及综合性价比。
1. 最直观的体验：快
Gemini 3.5 Flash 在实际使用中的最直观体验就是速度显著提升。
官方公布的 289 Tokens/s 并不是实验数据，在各项测试中，无论是代码生成、多模态推理，还是长内容输出，Gemini 3.5 Flash 的整体响应速度都明显快于传统旗舰模型的使用体验。很多时候，它会给人一种边思考边执行的即时反馈感。
尤其是在长代码生成场景里，这种速度优势会被进一步放大。几乎是在指令发出的几秒内，模型就已经开始输出，对于要求不算太复杂的编码任务，甚至能带来一种 3 分钟内直接收获可用交付物的快感。对于需要频繁迭代、不断修改需求的开发场景来说，速度本身其实就是生产力的一部分。
2. Agent 化能力明显增强
从 Terminal-Bench、GDPval-AA、MCP Atlas 等 benchmark 的各项跑分就能看出来，Google 这次明显在围绕 Agent 工作流进行优化，而不仅仅是传统问答能力。
在实测中也有比较明显的体现：例如在微信小程序案例中，Gemini 3.5 Flash 不只是完成了基础 UI，而是进一步实现了真实坐标体系、动态距离逻辑等更偏产品化的细节；而 Three.js 3D 小游戏案例中，它对于粒子层次、动态节奏、难度系统控制等部分，也体现出了更完整的工程思维。包括 SVG 绘图、多模态推理等任务中，它对于物理动态、视觉逻辑以及细节关系的把握，相比 Gemini 3.1 Pro 体现出进步趋势。
这些提升未必是碾压式的，但却极大程度上保证了交付物的可用性。
3. 部分场景下表现超越 Gemini 3.1 Pro
这也是 Gemini 3.5 Flash 最具讨论度、也容易引发争议的一点。
在前端编码、工具调用、多模态识别等方向上，3.5 Flash 的实际表现已经开始出现超越 Gemini 3.1 Pro 旗舰级模型的情况，而实测表现也印证了这并非只是 benchmark 上的数字变化。某种意义上，它正在打破过去 Flash 一定弱于 Pro 的模型分层逻辑。
当然，也需要客观看待。
Gemini 3.5 Flash 的强项仍然更偏向执行型能力，而非极限推理能力。对于一些特别复杂的数学推导、超长链条抽象逻辑问题，不一定能够全面超越 Pro 级模型。此外，在部分视觉细节、复杂网页还原、长代码稳定性上，也依然会存在小问题与遗漏，并非全无短板。
综合来说，Gemini 3.5 Flash 已经非常接近大多数开发者所需的理想形态：在速度、成本、代码能力及 Agent 工作流适配之间找到了一个极具竞争力的平衡点。但需要注意的是，它也并非传统意义上极致低价的 Flash 模型，其定价与 Gemini 2.5 Pro 已趋于相近区间。
V. 如何在 302.AI 上使用
1. 使用302.AI客户端
步骤指引：对话框内选择模型菜单
输入gemini即可获取相应版本调用
2. 聊天机器人中使用
步骤指引 ：应用超市→聊天机器人→立即体验
选择模型：Google模型→Gemini-3.5→确认
3. 使用模型 API
步骤指引：API超市→语言大模型→Gemini→Gemini-3.5系列模型
点击【Playground】在线调用 API
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