谷歌首款混合推理Gemini 2.5成本暴降!思考模式一开,直追o4-mini

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编辑:桃子 好困

【新智元导读】谷歌发布首款混合推理模型Gemini 2.5 Flash,引入了革命性「思考预算」,可灵活控制推理深度,性能一举击败Claude 3.7,比肩o4-mini。而且,关闭思考模式成本直降600%。


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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

它还能根据精灵图,创建出自定义游戏城房间。

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。

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。


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。

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。

标签: 谷歌api

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