Philipp Schmid(@_philschmid)

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TL;DR · AI 摘要

文章仅提及Gemini 3.5 Flash-Lite模型的粗略性能指标，缺乏技术深度和实用价值，不建议工程师深入阅读。

核心要点

  • Gemini 3.5 Flash-Lite输出速度达350 token/s，但未说明实现原理
  • 推理成本$0.09/任务，但未对比竞品绝对数值
  • 已部署于Google搜索，但未披露技术细节或应用场景

结构提纲

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  1. §引言

    介绍Gemini 3.5 Flash-Lite模型的初步信息

  2. ·性能指标

    提及350输出token/s的速度数据但无技术细节

  3. ›成本分析

    列出$0.09/任务的费用但缺乏对比基准

  4. ·部署情况

    说明已应用于Google搜索但未解释技术方案

思维导图

用一张图看清主题之间的关系。

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  • Gemini 3.5 Flash-Lite
    • 性能
      • 350 token/s输出速度
    • 成本
      • $0.09/任务
    • 部署
      • Google搜索应用

金句 / Highlights

值得收藏与分享的关键句。

#AI模型#Google#成本效益#大模型
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Philipp Schmid 在 X 上的发言："Box: https://t.co/RefxNOAI2q" / X

Philipp Schmid

@_philschmid

2023年7月21日

Gemini 3.5 Flash-Lite 是今天的王者 👑。 - 每秒350个输出标记。 - 在Artificial Analysis上每任务0.09美元。 - 目前正在Google搜索中部署。 - 在编程和计算机使用方面超越Gemini 3 Flash。 - 3.5 Flash-Lite 的输入成本为每百万0.30美元，输出成本为每百万2.50美元。 - 跃升

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