本文基于手动测试数据,详细分析了谷歌Gemini 3 Flash模型的表现。测试数据来源于竞技场和官方渠道,由于尚未有API版本,部分为单轮测试,仅体现趋势。结果显示,该模型在100K召回率测试中达到100%,完全超越2.5 Pro版本,被认为是当前谷歌服役模型中性价比最高的选择。多模态和知识库能力达到3 Pro水平,天气卡表现一流但不顶尖。文章为科技爱好者提供了前沿AI模型的性能洞察,帮助读者了解谷歌最新AI进展。
原文链接:Linux.do
本文基于手动测试数据,详细分析了谷歌Gemini 3 Flash模型的表现。测试数据来源于竞技场和官方渠道,由于尚未有API版本,部分为单轮测试,仅体现趋势。结果显示,该模型在100K召回率测试中达到100%,完全超越2.5 Pro版本,被认为是当前谷歌服役模型中性价比最高的选择。多模态和知识库能力达到3 Pro水平,天气卡表现一流但不顶尖。文章为科技爱好者提供了前沿AI模型的性能洞察,帮助读者了解谷歌最新AI进展。
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最新评论
这篇文章写得太实用了!按照步骤一步步来,真的能从小白搭建起一个仿小红书的小程序。Cursor的AI补全功能确实大大提高了开发效率,感谢分享!
对比得很清晰。个人觉得如果只是日常聊天和简单任务,Claude 4.5的性价比更高;但如果是复杂的编程任务,GPT-5.2还是更稳定一些。希望能看到更多关于具体使用场景的对比。
开源项目的安全确实容易被忽视。这个案例提醒我们,即使是小功能也要做好权限校验。建议作者可以补充一下修复后的代码实现,让读者更清楚如何防范此类问题。
这个案例太典型了。配置错误导致的故障往往最难排查,因为看起来一切都正常。我们在生产环境也遇到过类似问题,后来引入了配置审查机制才好转。建议大家都重视配置管理!
很棒的漏洞分析!这种小号入侵的问题确实很容易被忽略。建议项目方可以增加一些风控规则,比如检测同一IP的多次注册行为。感谢分享这个案例!
FreeBSD的jail机制确实很强大,能把服务隔离得很干净。不过配置起来确实有点复杂,这篇文章把步骤写得很详细,准备按照教程试试!
实测下来确实如文章所说,规划能力有提升但偶尔会抽风。天气卡片那个案例很有意思,说明模型在理解上下文时还是会踩坑。希望后续版本能更稳定一些。
论文筛选真的是科研人员的痛点,每天arxiv上那么多新论文,手动看根本看不过来。这个工具如果能准确筛选出相关论文,能节省不少时间。感谢开源!