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　　可以看到★◈★✿，谷歌对 2.5 Flash-Lite 的定位是适合用于「量大且注重成本效率的任务」★◈★✿。相较之下凯时尊龙★◈★✿，2.5 Pro 适合编程和高复杂度任务凯时尊龙★◈★✿，2.5 Flash 则居中★◈★✿，更适合需要较快速度的日常任务★◈★✿。

　　据官方博客介绍★◈★✿，Gemini 2.5 Flash-Lite 同样是一个推理模型凯时尊龙★◈★✿，同样支持多模态输入和 100 万 token 上下文★◈★✿，并支持通过 API 参数动态控制思考预算★◈★✿。由于 Flash-Lite 针对成本和速度进行了优化★◈★✿，因此与谷歌 DeepMind 的其他模型不同凯时尊龙★◈★✿，其「思考」功能默认处于关闭状态★◈★✿。除了函数调用之外★◈★✿，2.5 Flash-Lite 还支持已有的所有原生工具★◈★✿，例如基于谷歌搜索查找依据凯时尊龙★◈★✿、代码执行和 URL 上下文真钱二八杠★◈★✿。

　　价格方面★◈★✿，自然也是与性能挂钩的★◈★✿。如上图底部所示★◈★✿，2.5 Flash-Lite 的定价为每百万输入 / 输出 token0.1/0.4美元★◈★✿，而如果是音频输入★◈★✿，则为每百万输入 token 0.5 美元★◈★✿。2.5 Flash 的价格为每百万输入 / 输出 token 0.3/2.5 美元★◈★✿，音频输入的则为 1 美元★◈★✿。性能最佳的 2.5 Pro 价格没有变化★◈★✿，还是贵得多★◈★✿：每百万输入 / 输出 token 1.25/10 美元★◈★✿。

　　另外★◈★✿，谷歌也发布了新版本的 Gemini 2.5 技术报告★◈★✿，从中我们可以看到有关 Gemini 2.5 Flash-Lite 的更多信息★◈★✿，比如在性价比方面★◈★✿，Gemini 系列共同组成了当前 LLM 的佩雷托前沿真钱二八杠★◈★✿，是性价比最高的系列模型

　　另外★◈★✿，该报告中还提到了一种名为「智能体恐慌（agent panic）」的现象真钱二八杠★◈★✿，即在游戏过程中★◈★✿，Gemini 2.5 Pro 遇到了多种可能导致模型模拟「恐慌」的情况★◈★✿。

　　例如★◈★✿，当队伍中的宝可梦生命值或能量值较低时真钱二八杠★◈★✿，模型会反复提醒自己需要立即治疗队伍或逃离当前地牢★◈★✿。有趣的是★◈★✿，这种模型性能模式似乎与模型推理能力的定性可观察到的下降相关——例如★◈★✿，在这种情况持续期间★◈★✿，在游戏过程中完全忘记使用探路工具★◈★✿。

　　作为当今 AI 模型的顶流之一凯时尊龙★◈★✿，Gemini 更新自然也吸引了万众瞩目★◈★✿，很多用户已经尝试并分享了自己的体验★◈★✿。

　　DeepMind 研究 VP 和深度学习负责人 Oriol Vinyals 则通过一个更加亮眼的示例展示了 2.5 Flash-Lite★◈★✿，即所谓的Neural OS / 神经操作系统★◈★✿。这看起来像是一个操作系统的 UI★◈★✿，但实际上里面的内容是用户在点击图标后由 2.5 Flash-Lite 实时生成的★◈★✿！

　　可以说这是一种非确定性（non-deterministic）的操作系统 —— 当你退出一个文件夹再重新进入★◈★✿，里面的内容可能就已经完全不一样了★◈★✿！

　　另外★◈★✿，谷歌开发者 帐号今天也分享了一些使用 Gemini 2.5 系列模型辅助开发的案例★◈★✿，比如 @splinetool 在其新的 Hana 工具中使用了 Gemini 2.5 Pro 来革新交互式 3D 设计★◈★✿。创作者可以使用自然语言生成对象和场景真钱二八杠★◈★✿，并观察它们如何栩栩如生地呈现★◈★✿，从而简化复杂的工作流程真钱二八杠★◈★✿。

　　2.5 Flash-Lite 确实很快★◈★✿，仅用 17.1 秒就完成了任务★◈★✿，效果也还不错★◈★✿，就是障碍物过多了★◈★✿。

　　请完成这道作文题★◈★✿：有学者用 “专”“转”“传” 概括当下三类文章★◈★✿：“专” 指专业文章★◈★✿；“转” 指被转发的通俗文章★◈★✿；“传” 指获得广泛传播的佳作★◈★✿，甚至是传世文章★◈★✿。他提出真钱二八杠★◈★✿，专业文章可以变成被转发的通俗文章真钱二八杠★◈★✿，而面对大量 “转” 文★◈★✿，读者又不免期待可传世的文章★◈★✿。由 “专” 到 “传”★◈★✿，必定要经过 “转” 吗？请联系社会生活★◈★✿，写一篇文章★◈★✿，谈谈你的认识与思考★◈★✿。要求★◈★✿：（1）自拟题目★◈★✿；（2）不少于 800 字★◈★✿。