摘要：就拿 Andrej Karpathy 反复强强调的「LLM OS」来说。未来的 AI 不会是一个单一的、无所不能的超级模型，而是一个操作系统。这个系统里，有重量级的核心进程 (比如 Pro/Ultra)，也有大量轻快、高效的后台服务和工具 (比如 Flash/
输出速度遥遥领先，性能成本甜点位模型。
Gemini 2.5 Pro 虽好，但成本高，速度慢。
就拿 Andrej Karpathy 反复强强调的「LLM OS」来说。未来的 AI 不会是一个单一的、无所不能的超级模型，而是一个操作系统。这个系统里，有重量级的核心进程 (比如 Pro/Ultra)，也有大量轻快、高效的后台服务和工具 (比如 Flash/Flash-Lite)。
当我们需要快速完成一些轻量级任务时，根本不需要动用那个最强大、最昂贵的模型，而是需要性价比更高、响应速度更快的模型。
而且谷歌好就好在他有 free tier 的免费额度啊，Gemini 今年全线出击，网页端有学生一年的活动，AI Studio 的 API 每天免费 100 次 Pro、250 次 Flash、1000 次 Flash-Lite，开发者可以零成本上手最先进的模型：
Gemini 2.5 Flash 和 Flash-lite 的定位一直都是快和便宜。这次也是继续强化这两个特性。简单来说就是治理提升，响应变快：
同时输出的答案更加简短，等同于大幅降低了使用成本：
Artificial Analysis 的第三方测评也支持了类似的结论，首先是智能分数的提升，Lite 非思考模式一下子涨了 12 分，超过了之前的 Flash 和 Lite-Thinking 模型。
虽然模型的定价没有发生变化，但从 token 效率上讲，运行同样的基准测试，Gemini 2.5 Flash-Lite Preview 09-2025 的输出 token 消耗量比前代减少 50%，而 Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025 则减少了 24%。唯一的例外情况是非推理模式下的 Gemini 2.5 Flash Preview 09-2025，输出 token 消耗量反而比前代更多。
从输出速度讲，Gemini 2.5 Flash-Lite Preview 09-2025（推理模式）比 7 月发布的版本快约 40%，Google AI Studio 上的输出速度达到约 887 token/秒。
不过，当模型走入生产环境，我也看到了开发者的很多抱怨。
比如开发者社区集中反馈了 Gemini API 的「响应截断」问题，API 经常在说到一半的时候直接断片儿，不是 token 限制，也没有触发安全审查，就是纯粹的 BUG。
这个问题，在 Github 上作为一个 P2 级别的问题，已经挂了好几个月了 [1] 。在生产环境里，可靠性，永远比性能更重要。
再比如命名问题，Gemini 这模型命名不知道跟谁学的，明明是 2.5 的改进版，完全可以写个 Gemini 2.5.1，或者写个 Gemini 2.6，现在这种命名是真的混乱。
我也是看了好久才明白，以前的版本是不带 preview 的 stable 版，今天的版本是 gemini-flash-lite-preview-09-2025，或者直接写成 gemini-flash-lite-latest。
最后，还是期待一手 Gemini 3 Ultra，看看下一代的超级模型究竟能把天花板抬到什么高度。
来源：博识雅士一点号
