Gemini 2.0 系列模型正式登場，涵蓋多個版本以滿足不同應用場景。其中，Gemini 2.0 Flash Thinking 是一款增強推理能力的 AI 模型，能夠展示思考過程，提升效能與可解釋性。此外Gemini 2.0 Pro Experimental 具備 200 萬個 token 的上下文窗口，在處理複雜提示與編碼任務方面表現最佳，而 Gemini 2.0 Flash-Lite 則提供更具成本效益的 AI 解決方案，並在多數基準測試中超越前代 Gemini 1.5 Flash。
Flash Thinking 模式的效能提升
Gemini 2.0 Flash Thinking 在數學與科學推理方面表現卓越，具備 100 萬個 token 的上下文窗口，能夠分析大量數據。其「思考過程可見」功能，可將提示分解為步驟，使 AI 回應更具邏輯性與一致性。最新實驗版本（Exp 01-21）更增強程式碼撰寫與執行能力，使 AI 在工程與科學領域的應用更為廣泛。
全新推理模式與實驗模型解析
2.0 系列模型在推理能力與長文本處理方面大幅提升，特別是 Flash Thinking 模型擁有 100 萬個 token 的上下文窗口，能夠進行深度推理。而 Pro Experimental 版本則提供 200 萬個 token 的擴展能力，讓 AI 能夠更精確地分析與綜合大量資訊。此外，這些模型的開發採用迭代式方法，透過實驗版本的釋出，快速收集使用者回饋，以優化 AI 的表現。
推理 AI 的應用與實測結果
2.0 系列模型被廣泛應用於 AI 代理、語音助理、知識檢索等領域。根據實測結果，Flash Thinking 模型在數學 (AIME 2024) 和科學 (GPQA Diamond) 測試中表現優越，顯示其在精密運算與邏輯推理方面的卓越能力。此外，該模型也可用於程式開發、影片內容分析與即時資訊檢索，進一步提升 AI 在多種應用場景的價值。
實測挑戰：電車難題與雞兔同籠
Flash Thinking 模型在邏輯推理測試中的表現亮眼，經典的「電車難題」與「雞兔同籠」問題皆被納入實測範圍。測試結果，模型可以分析複雜的道德抉擇，在提供合理的解釋。在數學運算方面，模型的表現接近人，雍有一定邏輯推理與判斷能力。
免費體驗
目前開放免費測試，而 Pro Experimental 則提供給進階用戶訂閱體驗。2.0 持續擴展多模態處理能力，並進一步強化 AI 代理的記憶與規劃能力，以支援更複雜的應用場景。此外，安全性與可靠性也是發展重點，透過強化學習技術與自動化測試，確保 AI 在提供高效能的同時，維持高標準的安全性與準確性。
Gemini 2.0 Flash Thinking vs. DeepSeek-R1 vs. OpenAI o3-mini：比較分析
以下是 Gemini 2.0 Flash Thinking、DeepSeek-R1 和 OpenAI o3-mini 這三款 AI 推理模型在核心技術、推理能力、效能表現和應用場景上的比較。
模型概述
| 模型 | 主要特點 | 適用場景 |
|---|---|---|
| Gemini 2.0 Flash Thinking | 具備 「思考過程可見」，可顯示 AI 的推理步驟，並強化數學與科學推理能力，支援 多模態輸入（圖像、文件、影片等） | 高效推理應用、程式開發、研究分析、知識檢索 |
| DeepSeek-R1 | 強調推理能力，支援 鏈式思考（Chain-of-Thought），但多模態支援有限，主要透過 OCR 來解析影像 | 自然語言處理、知識檢索、語言翻譯 |
| OpenAI o3-mini | 主打高效能、低成本的 LLM，支援基本推理，但不支援多模態輸入 | 低成本 AI 應用、語言對話、企業應用 |
推理能力比較
| 模型 | 推理能力 | 數學推理（AIME 2024） | 科學推理（GPQA Diamond） |
|---|---|---|---|
| Gemini 2.0 Flash Thinking | 支援「思考過程可見」，可拆解問題，提供詳細的推理步驟 | 73% | 74% |
| DeepSeek-R1 | 採用「鏈式思考」，但無法顯示完整推理過程 | 70% | 66% |
| OpenAI o3-mini | 推理能力較弱，偏向快取與生成 | 68% | 62% |
📌 結論：
Gemini 2.0 Flash Thinking 在數學與科學推理測試中表現最佳，能夠顯示推理過程，適合需要強大邏輯能力的應用。
上下文窗口（Token Context）
| 模型 | 最大上下文窗口 |
|---|---|
| Gemini 2.0 Flash Thinking | 1,000,000 tokens |
| DeepSeek-R1 | 200,000 tokens |
| OpenAI o3-mini | 200,000 tokens |
📌 結論：
Gemini 2.0 Flash Thinking 擁有最長的上下文窗口，適合處理大量文字、長篇文件或進行深度分析，而 DeepSeek-R1 和 OpenAI o3-mini 則在這方面相對受限。
多模態輸入支援
| 模型 | 支援類型 |
|---|---|
| Gemini 2.0 Flash Thinking | ✅ 支援 文字、圖像、音訊、影片 |
| DeepSeek-R1 | ⚠️ 僅支援 OCR（可讀取影像內文字，但無法理解圖像內容） |
| OpenAI o3-mini | ❌ 不支援多模態輸入 |
📌 結論：
Gemini 2.0 Flash Thinking 是唯一完整支援多模態輸入的模型，可處理影像、影片與音訊，應用範圍更廣。DeepSeek-R1 雖支援影像輸入，但僅能透過 OCR 解析文字，功能較有限。OpenAI o3-mini 則完全不支援多模態輸入。
效能與應用場景
| 模型 | 優勢 | 適合場景 |
|---|---|---|
| Gemini 2.0 Flash Thinking | 推理能力強，多模態支援，上下文窗口長，適合處理大量數據 | 科學研究、AI 代理、資訊檢索、程式開發 |
| DeepSeek-R1 | 採用鏈式思考，提高推理準確度，但不支援多模態 | 語言理解、機器翻譯、文本分析 |
| OpenAI o3-mini | 低成本、適合企業應用，但推理能力與多模態功能較弱 | 聊天機器人、基本 AI 助理、客服應用 |
📌 結論：
- Gemini 2.0 Flash Thinking 適合高階 AI 代理、程式開發、數學與科學分析
- DeepSeek-R1 適合 NLP（自然語言處理）、機器翻譯
- OpenAI o3-mini 適合企業應用與低成本聊天機器人
成本效益與可用性
| 模型 | 價格（每百萬 Token） | 可用性 |
|---|---|---|
| Gemini 2.0 Flash Thinking | $0.075（輸入） / $0.30（輸出） | ✅ 免費測試版本可用 |
| DeepSeek-R1 | $0.14（輸入） / $0.28（輸出） | ✅ 公測中 |
| OpenAI o3-mini | $0.15（輸入） / $0.60（輸出） | ✅ 公測中 |
📌 結論：
Gemini 2.0 Flash Thinking 具有最優成本效益，並已提供免費測試版本，適合開發者體驗與測試。DeepSeek-R1 價格稍高但功能相對有限，而 OpenAI o3-mini 成本最高，且在推理與多模態能力上不及前兩者。
總結對比
| 比較項目 | Gemini 2.0 Flash Thinking | DeepSeek-R1 | OpenAI o3-mini |
|---|---|---|---|
| 推理能力 | ✅ 強（數學 & 科學） | ⚠️ 中等（鏈式推理） | ❌ 一般 |
| 上下文窗口 | 1,000,000 tokens | 200,000 tokens | 200,000 tokens |
| 多模態支援 | ✅ 文字、圖像、影片、音訊 | ⚠️ 只支援 OCR | ❌ 不支援 |
| 適用場景 | 科學研究、AI 代理、資訊檢索 | 機器翻譯、文本分析 | 聊天機器人、企業應用 |
| 成本效益 | ✅ 最佳（免費測試 & 低成本） | ⚠️ 中等 | ❌ 成本最高 |
參考:
Gemini Flash Thinking - Google DeepMind
Gemini應用程序添加2.0 Pro和2.0 Flash思維實驗
AI官網:
Gemini