近日，Linux.do开发者论坛上有用户发帖讨论Google AI编程工具Antigravity中Gemini模型的推理速度表现。发帖者实测数据显示，Gemini在Antigravity中的输出速度仅为45-50 TPS（tokens per second，每秒token数），且该数值包含首字延迟；若扣除首字生成时间，实际速度约为150 TPS。发帖者认为即使扣除首字后速度尚可，整体生成体验仍然偏慢。此外，该用户还测试了谷歌云平台（GCP）提供的300美元免费赠金通道，结果显示通过该渠道调用Gemini的速度更为缓慢，几乎达到无法正常使用的程度。该帖子引发了论坛用户的关注与讨论，共收到8条回复、6位参与者参与交流，各自分享了实测数据与使用感受。此次讨论反映出部分早期用户在体验Antigravity时确实遭遇了推理速度瓶颈，而免费及试用渠道的性能表现尤为不稳定。对于依赖AI编程工具进行代码生成、重构与调试的开发者而言，推理速度直接决定了编程工作流的交互流畅度，此类来自真实用户的实测反馈为工具选型与渠道选择提供了参考依据，也在一定程度上暴露了新工具上线初期的性能调度问题。
事件分析
Antigravity是谷歌近期推出的AI编程IDE，内置Gemini 3系列模型，发布后迅速获得开发者社区关注。此次社区实测反馈暴露出两个技术层面的问题：其一，首字延迟显著拖慢感知速度，通常与服务器排队调度、Prompt预处理及上下文加载有关；其二，GCP赠金通道表现糟糕，暗示免费资源可能被分配至低优先级算力，或存在更严格的限流策略。随着用户规模快速攀升，谷歌能否为Antigravity保障充足的推理容量与稳定的API供给，将直接影响这款新工具的口碑与留存。后续可关注谷歌是否针对该场景优化推理调度，以及社区是否会沉淀出更大样本的跨渠道速度对比数据。
核心观点：模型能力之外，推理速度与算力供给的稳定性，正成为AI编程工具之间竞争的隐形分水岭。
原文链接：Linux.do
