Gemini 3.5 Flash 这波，有点快得不正常。
有网友一直在测试Gemini 3.5 Flash 的速度。这一个新的Gemini并没有说能力很逆天，而是它的输出速度直接冲到了一个非常离谱的区间：有网友测到 900 tokens/s 左右，写代码场景甚至最高达到 1141 tokens/s。这个速度如果属实，就已经不是普通的小版本优化，而更像是 Google 在重新定义 Flash 模型的定位。
相关测试主要来自 Linux.do 等社区讨论，目前还不是 Google 官方发布信息，所以更准确地说，它仍然属于“疑似泄露/灰度实测”。
几组数据大概是这样：第一组首字延迟 6850ms，输出速度 934 tokens/s；第二组首字延迟 7486ms，输出速度 923 tokens/s；第三组首字延迟 4421ms，输出速度 577 tokens/s；第四组首字延迟 3630ms，输出速度 673 tokens/s。
写码的时候速度最快，最快可以有900+ tps。
从网友晒出的测试结果看，它这种超快速度的推理基本可以在不同任务中进行复现，这就说明了这个模型的速度确实很快。
更离谱的是写码场景，最高可以冲到 1141 tps，普通情况下也能稳定在 900 tps 上下。虽然这些测试来自网友实测，口径和标准化 API benchmark 不完全一致，但这个数字本身确实已经足够夸张。
可以拿现有 Gemini 3 Flash 做个参照。
Google 官方对 Gemini 3 Flash 的定位，本来就是 “frontier intelligence built for speed”，也就是在保持较强能力的同时，把速度、成本和可用性拉到更适合日常高频调用的水平。官方博客中提到，Gemini 3 Flash 相比 Gemini 2.5 Pro 更快，价格为每百万输入 token 0.5 美元、每百万输出 token 3 美元。
第三方 Artificial Analysis 对 Gemini 3 Flash 的测试里，输出速度大约是 164 tokens/s。如果拿这个速度做参照，那么网友测出来的 Gemini 3.5 Flash，已经不仅仅是“快一点”，而是直接快了好几倍。
更关键的是，网友还测了它的写码能力，发现这个模型其实已经达到可用的效果。
有人让它做一个类似 MC 的沙盒游戏，从截图看，页面里已经有了方块地形、角色视角、游戏界面和操作区域。
也有人让它生成天气卡片、网页 UI、交互式前端页面。
这个测试看似简单，其实很容易暴露模型水平：弱一点的模型，经常会把页面做成“元素堆叠”，能运行，但很丑；强一点的模型，才会有视觉层次、信息结构和产品感。Gemini 这条线本来就比较擅长前端视觉代码，Google DeepMind 对 Gemini 3 Flash 的介绍里，也强调它可以帮助用户更快把想法变成可视化、交互式的内容。
再来看看简单的写文章测试
和前代比基本没有退步，测了一下simplebench，稳定9/10，概率全对。
所以Flash这个模型如果速度暴涨，但代码质量、UI 审美和推理稳定性没有明显下降，那 Gemini 3.5 Flash很有可能是兼顾了速度和能力的模型，它可以真正进入 Agent 工作流的主力模型。
Flash这类模型，其实真的很适配目前的Agent进行调用。一般来说，AI 编程和普通聊天不一样。普通聊天慢一点还可以忍，但 Agent 要连续读代码、改文件、调用工具、跑测试、再修一轮。这里面每一步都要等待模型输出。模型越快，Agent 越像一个真实的工作流引擎；模型越慢，用户越容易失去耐心。也就是说，对 Agent 来说，速度不是锦上添花，而是核心体验的一部分。
这也是为什么 Flash 这条线越来越重要。
可能一提到 Flash，大众的第一反应可能是“便宜版”“快模型”“能力不如 Pro”。但如果 Gemini 3.5 Flash 真能做到接近 Pro 级别的代码和推理能力，同时速度比现有 Flash 再提升数倍，那它的定位就会发生变化。它不再只是 Pro 的低成本替代品，而是更适合高频调用、实时交互、多轮迭代和 Agent 执行的默认模型。
模型能力一般来说，新版本肯定会比之前要好，所有这一次Gemini 3.5 Flash在多个维度上比Gemini 3.1 pro要高，同时延续了Flash系列一贯的高速特性。
在Terminal-Bench 2.1（76.2%）、GDPval-AA（1656 Elo）以及MCP Atlas（83.6%）等极具挑战性的编码和智能体基准测试中，均超越了Gemini 3.1 Pro版本，并在多模态理解领域表现卓越，CharXiv Reasoning测试得分达到84.2%。在每秒输出标记数方面，其速度达到其他前沿模型的四倍。
当然，这一次谷歌也在Agent上发力了，在配合更新后的 Antigravity 开发架构时，Gemini 3.5 Flash 能够通过部署多个协同工作的子代理（subagents），有效应对庞大且复杂的应用场景。在监督机制下，该模型不仅能够稳定执行多步骤的工作流程与程序编写任务，同时也能维持顶尖的性能水平。
初步测试Q1：总结内容，生成知识卡片网页
总结这个网页（https://blog.google/intl/zh-tw/products/explore-get-answers/gemini-3-5/#agentic-tasks），生成一个好看，精致的知识卡片网页内容
整体的效果还是很惊人的，它可以快速的对网页进行总结，然后把要点提取出来，最后生成的网页卡可以进行互动和点击
Q2：3D地球绘画
使用Three.js和JavaScript构建一个网页，创建一个基于数组的 3D 世界，展示我去过的地方。点击 3D 地球上的标记将触发缩放动画效果，并打开带有照片的详细旅行信息。
虽然可以进行简单交互，但是没有画出详细的地形出来
Q3：开发一个“微旅程”网站，每天推荐一张世界小众角落的照片+一段故事。
一下子就能够给我把网站给整出来了，而且还把对应的图片给展示出来
Q4：做一个简单又有趣的儿童编程学习网站
目前AI教育算是一个实实在在的应用场景，可以快速创建一个“编程学习”网站。
Q5：手工咖啡烘焙坊的网页设计
手工咖啡烘焙坊的网页设计。触感与手工美学。首屏区域采用分屏设计,展示咖啡豆和冒着热气咖啡杯的微距镜头。使用'纸张纹理'背景和手绘植物插图。字体混合使用复古粗衬线字体和现代简洁无衬线字体。配色方案:'烘焙棕褐色'、'奶油拿铁色'和'森林绿'。每款产品配有交互式风味轮廓图。有机、温暖、感官化.
页面完成度一般，而且很多内容都没有填写
版本命名的信号按照惯例，新一代 Gemini 如果只是小版本更新，可能会叫 Gemini 3.2。但这次谷歌直接把它命名为Gemini 3.5 Flash，这个命名本身就很有意思。
这一次直接叫3.5版本，那谷歌想传递的信号可能是，这是 Gemini 3 系列的一次阶段性重塑。不过目前必须强调，Google 官方 Gemini API 模型列表里还没有正式列出 Gemini 3.5 Flash，官方文档目前能看到的是 Gemini 3.1 Pro、Gemini 3 Flash、Gemini 3.1 Flash-Lite 等模型。
除了 Gemini 3.5 Flash，另一个值得关注的名字是 Gemini Spark。
从目前流出的信息看，Gemini Spark 更像是一个 always-on AI Agent，也就是 24 小时在线、能持续观察上下文、主动处理任务的智能体。它很有可能接管更长链路的任务：邮件、日程、网页、应用操作、多步骤流程等等。虽然这些信息目前仍以爆料和社区整理为主，但目前就Google来说，显然它 不只是想做一个更强的聊天机器人而已。
这就能解释为什么 Google 这次可能特别重视“快”。如果 Gemini 要进入代码 IDE、浏览器、Workspace、安卓系统、搜索和 Agent 平台，它就必须做到快速响应。因为 Agent 的本质不是单次问答，而是连续行动。每一次工具调用、每一次代码修改、每一次任务拆解，都需要模型快速给出下一步。速度越快，Agent 越像一个能干活的助手；速度越慢，Agent 越像一个需要用户反复等待的半成品。
所以我觉得，Gemini 3.5 Flash 的核心卖点集中在这三个有点上：
快、便宜、能干活。
这也是 Google 更现实的打法。
在 AI 编程这件事上，Google确实已经落后一大截了。而且目前大部分的开发者已经被 Claude Code、Codex、Cursor 抢走了。、对 Google 来说，这才是最尴尬的地方。所以它如果想重新杀回开发者市场，最有效的办法是先让用户在第一分钟就感受到差异：输出更快、前端更好看、代码能跑、多模态理解更顺、Agent 调用更便宜。
Google想把 Gemini 变成Agent 系统里的基础能力。如果说 OpenAI 的优势是模型迭代节奏和产品声量，Anthropic 的优势是 Claude Code 和开发者口碑，那么 Google 最有可能打出来的牌，就是平台、分发、多模态，以及极致速度。
如果这点成立，那 Gemini 3.5 Flash 就不是一次普通更新。它可能是 Google 把 Gemini 重新拉回 AI 主战场的一次信号。
