Google 发布了其Gemini 2.5 模型家族的轻量级 AI 模型：Gemini 2.5 Flash。Gemini 2.5 Flash 引入了多项创新功能，使其在性能和开发灵活性上脱颖而出，目前通过 Gemini API 在 Google AI Studio 和 Vertex AI 中以预览版形式开放使用。

特别之处：

它是“全混合推理模型”，你可以控制它思考的程度，Gemini 2.5 Flash 可以是你在速度、成本和智能之间的最佳平衡点。

以前的模型收到问题就马上回答，但 2.5 Flash 可以在回答之前，“停下来想一想”：

  • 它可以分步骤拆解问题
  • 理清思路后再回答
  • 特别适合解决数学题、逻辑推理题、复杂的代码分析任务

你可以选择让它思考多久，比如说：

✅ 关键特性：

  1. 混合推理模型（Hybrid Reasoning）：

    • 思考”模式：Gemini 2.5 Flash 是 Google 首个“全混合推理模型”，允许开发者通过开关控制模型是否进入“思考”过程（thinking process）。在复杂任务（如数学问题求解或研究问题分析）中，模型会先理解提示、分解任务并规划响应，从而提升答案的准确性和全面性。

    • 性能表现：在 LMArena 的“Hard Prompts”测试中，Gemini 2.5 Flash 表现仅次于 Gemini 2.5 Pro，与其他领先模型相比具有更高的性价比。

  2. 灵活控制质量/成本/延迟平衡：

    • 开发者可通过 API 或 Google AI Studio 中的滑块设置“思考预算”，控制模型在推理阶段生成的最大 token 数量（范围为 0 至 24576）。
    • 思考预算越高，响应质量可能更高，但计算资源使用也增加。

    • 即使不启用思考功能（thinking off），Gemini 2.5 Flash 的表现仍优于前代 2.0 Flash。

  3. 更智能的响应计划：

    • 模型能够分析提示的复杂性，决定是否“思考”、思考多深。
    • 思考允许模型在多步推理任务（如数学题、研究问题分析）中表现更佳。

  4. 成本效益比最高的思考模型：

    • Gemini 2.5 Flash 是 Google 当前性价比最优的“思考型”模型，性能接近旗舰 2.5 Pro，但计算资源更少、价格更低。

  5. 多模态与长上下文支持

    • Gemini 2.5 Flash 延续了 Gemini 系列的多模态能力（支持文本、图像、音频等输入），并提供 100 万 token 的长上下文窗口，适合处理大规模数据集或复杂代码库。
    • 未来版本（如 Gemini 2.5 Pro）计划将上下文窗口扩展至 200 万 token，进一步增强处理能力。

与其他模型的对比

  • 与 Gemini 2.0 Flash 的对比：

    • Gemini 2.5 Flash 在推理能力上大幅提升，引入了可控思考功能。
    • 即使关闭思考模式，性能仍优于 2.0 Flash，同时保持低延迟和低成本。

  • 与 Gemini 2.5 Pro 的对比：

    • Gemini 2.5 Pro 是更强大的模型，适合复杂任务（如高级编码和多模态应用），但成本和延迟较高。
    • Gemini 2.5 Flash 定位为高性价比选择，适合高吞吐量、低延迟场景。

  • 与其他领先模型的对比：

    • 在 LMArena 测试中，Gemini 2.5 Flash 的性能接近顶级模型，但以更低的成本和更小的模型规模实现，凸显其效率优势。

应用场景

Gemini 2.5 Flash 的设计使其适用于多种开发场景，尤其是在需要快速响应和成本控制的领域：

  • 实时应用：如聊天机器人、语音助手，受益于低延迟和高效推理。
  • 教育工具：生成数学或科学问题的解题步骤，支持教学和学习。
  • 企业解决方案：通过 Vertex AI 集成到企业工作流中，处理数据分析、调度优化等任务。
  • 多模态应用：结合文本、图像和音频处理，开发交互式内容生成工具。
  • 原型开发：Google AI Studio 的直观界面和低成本使其适合快速原型设计和实验。

示例用例

  1. 概率计算：如计算掷两个骰子总和为 7 的概率，模型通过推理分解问题并提供准确答案。

    • 示例提示：“You roll two dice. What’s the probability they add up to 7?”

  2. 日程规划：为工作时间受限的用户制定篮球训练计划，考虑健身房开放时间等约束。

    • 示例提示：“My gym has pickup hours for basketball between 9-3pm on MWF and between 2-8pm on Tuesday and Saturday. If I work 9-6pm 5 days a week and want to play 5 hours of basketball on weekdays, create a schedule for me to make it all work.”

  3. 工程计算：分析悬臂梁的力学特性，涉及材料力学和数学推理。

    • 示例提示：“A cantilever beam of length L=3m has a rectangular cross-section (width b=0.1m, height h=0.2m) and is made of steel (E=200 GPa).”

这些用例表明，Gemini 2.5 Flash 适合需要多步推理的场景，如数学、工程、规划和数据分析。

技术接口支持：

开发者可以通过 Google AI Studio 或 Vertex AI 控制“思考预算”：

  • 参数范围：0 ~ 24576 tokens
  • 可在 API 中通过 thinking_config 参数设置，如下所示：

``` from google import genai client = genai.Client(apikey="GEMINIAPIKEY") response = client.models.generatecontent( model="gemini-2.5-flash-preview-04-17", contents="You roll two dice. What’s the probability they add up to 7?", config=genai.types.GenerateContentConfig( thinkingconfig=genai.types.ThinkingConfig( thinkingbudget=1024 ) ) ) print(response.text)

```

官方介绍：https://developers.googleblog.com/en/start-building-with-gemini-25-flash/