历时近半年的迭代，谷歌终于将Gemini从3推进到了3.5版本。不过这一代的首发有些特别——没有Pro，只有Flash，谷歌直接放出了一款Flash级别的模型，并声称它在多个维度上已经超越了自家的Gemini 3.1 Pro。今天就来实测一番，看看这款新模型到底有多能打。
一、Gemini 3.5 Flash 的定位与跑分
在今年5月的Google I/O 2026大会上，谷歌正式发布了Gemini 3.5 Flash，将其定义为“结合前沿智能与行动能力”的新一代模型，主打两大关键词：智能体能力和速度。不同于以往Flash系列“便宜、快但能力弱”的固有印象，这次谷歌把Agent和编码能力直接拉满，称它“目前最强的编程与Agent模型”。
先看几个关键的跑分指标：
在代码能力的Terminal-Bench 2.1测试中，Gemini 3.5 Flash拿下了76.2%，而上一代旗舰Gemini 3.1 Pro仅70.3%。这意味着一个Flash定位的轻量模型，在硬核编码任务上已经压过了自家曾经的旗舰。
更值得关注的是Agent层面的表现。在MCP Atlas这个衡量Agent工具调用和工作流执行能力的基准上，Gemini 3.5 Flash冲到83.6%，不仅超过了自家3.1 Pro，也超越了GPT-5.5的75.3%和Claude Opus 4.7的79.1%。此外，在多工具协作任务Toolathlon上它拿下56.5%，在OSWorld-Verified（桌面操作场景）上达到78.4%，与GPT-5.5的78.7%几乎持平。
在输出速度上，Gemini 3.5 Flash达到289 tokens/秒，是GPT-5.5和Claude Opus 4.7的4倍左右，首字输出延迟约65毫秒。在定价方面，输入每百万token 1.50美元，输出9美元，约为同类前沿模型的一半。
二、实测对比：一个小型Agent任务
测试思路
搭建测试环境，让四个大模型执行同一个小型Agent任务，然后将结果交给裁判模型Gemini 3.1 Pro进行评分。测试模型包括：
- Gemini 3.5 Flash
- DeepSeek-V4 Flash
- DeepSeek-V4 Pro
- GPT-5.5
Agent任务设计
我设计了一个数据分析+前端可视化的自动化任务：
上传Excel文件，自动识别字段、数据类型、行数列数，检查空值/异常值/重复值，自动判断适合柱状图/折线图/饼图的字段，输出一个可直接运行的HTML文件，使用ECharts绘制三张图表，包含数据概览和图表结论。所有结论必须来自Excel本身，不得编造。
实测结果
Gemini 3.5 Flash 的整体完成度比较扎实，生成的页面结构清晰，三张图表均可正常渲染，数据概览部分准确显示了Excel的基本统计信息。虽然页面视觉风格偏向朴素，但在任务理解、代码生成和执行层面没有出现明显偏差，适合日常办公自动化场景直接使用。
DeepSeek-V4 Flash 在视觉表现上较为突出，图表配色和页面布局更注重美观性，在原型设计和快速展示场景中表现出色。
DeepSeek-V4 Pro 在逻辑校验和数据准确性方面展现出了极高的严谨性。生成的HTML在异常值检测、字段类型判断等环节处理得更加细致，代码结构也更规范。
GPT-5.5 的表现则有些出人意料，UI输出较为简陋，在数据分析深度和结论提炼方面明显弱于其他三款模型。反复测试多次结果基本一致。
三、裁判模型打分与解析
由Gemini 3.1 Pro作为裁判，对各模型的输出进行综合评分和详细解析。最终评价可以浓缩为三句话：
- DeepSeek-V4 Pro：凭借无可挑剔的严密逻辑与专业校验位列第一，是追求生产级精准报告的首选。
- Gemini 3.5 Flash 与 DeepSeek-V4 Flash：前者以均衡稳健的完成任务表现位居次席，后者则以更优的视觉审美成为原型设计阶段的实用工具。
- GPT-5.5：因UI输出简陋、数据分析深度有限排在末位。
这次GPT-5.5的表现在这个小规模测试中确实有些意外，但样本量有限，后期待更多实测任务来进一步验证。
四、如何接入Gemini 3.5 Flash及各主流大模型
对国内开发者和技术爱好者来说，直接调用Gemini 3.5 API往往面临网络环境、接口差异和支付渠道等不便。通过一些AI聚合服务平台，可以用统一接口快速接入包括Gemini 3.5 Flash在内的多款主流大模型。
这类聚合平台在开发者与大模型官方API之间搭建了一层中间代理，接收请求后进行格式转换、网络优化、路由分发，最后将结果返回。核心价值在于：一套接口、一套密钥，即可调用GPT-5.5、Claude、Gemini、DeepSeek等多个模型，省去逐个申请API和适配SDK的时间。
星链4SAPI便是这一方向的代表性聚合服务之一，它通过标准化的中转接入方式，帮助用户在一个平台内完成多模型调用管理，尤其适合需要做横评对比测试或希望灵活切换模型的场景。
五、小结与展望
受篇幅限制，这次只进行了单个Agent任务的初步实测。总结来看：
- 追求严谨报告：DeepSeek-V4 Pro 表现最优
- 追求均衡与稳定办公自动化：Gemini 3.5 Flash 表现可靠
- 追求视觉美观与快速原型：DeepSeek-V4 Flash 更具优势
至于 GPT-5.5 在此任务中的表现，确实出乎预期。后续还会设计更复杂的任务场景进行持续实测，届时再与大家分享更多发现。
