Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental：示例上手指南

什么是 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental？

Google 推出 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental，作为一款面向高级推理的新 AI 模型。最初通过 Google AI Studio、Gemini API 和 Vertex AI 提供，如今也面向 Gemini 应用用户开放。

与优先生成流畅回答的标准语言模型不同，Flash Thinking 致力于拆解其思考过程，以更结构化的方式展示逐步推理、评估多种选项并解释结论。

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 是一款多模态 AI模型，这意味着它可以处理文本和图像输入。这使我们能够用于需要视觉上下文的任务，例如解读图表、分析图形或从复杂文档中提取洞见。

不过，与一些其他多模态模型不同，Flash Thinking 只输出基于文本的结果，也就是说它不会生成图像或可视化数据。

其一大亮点是巨大的上下文窗口：输入最多支持 100 万个 token，输出最多可生成 64,000 个 token。这使其成为长文推理能力最强的 AI 模型之一，能够在保持连贯的同时分析整本书、研究论文或长对话。

较大的 token 上限确保模型能够在长时间交互中跟踪复杂论证，减少用户反复补充上下文的需要。

需要注意的一个关键限制是，Flash Thinking 的知识截止时间为 2024 年 6 月。这意味着它对此之后的事件没有内置知识。

因此，它可能会出现幻觉或作出错误假设，如下例所示。由于它从未了解过 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental，因而错误地将该模型等同于 Gemini Advanced，并给出了错误的日期。

搭配应用使用 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental

为应对上述知识截止限制，Google 已将 YouTube、Maps 和 Search 功能集成到 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 中。您可以在模型下拉菜单中启用这些功能：

请注意，使用这些工具并不保证答案正确。比如，它依然把发布日期弄错了，但这次更接近了——正确日期是 2025 年 2 月 5 日（见下例）。出现这种情况是因为模型使用了 Search 工具，并从两个引用的网站获取信息。由于这些网站发布于 2025 年 2 月 6 日，模型就错误地推断这是 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 的发布日期。

模型会根据提示自动选择所需工具。比如，当我询问从布加勒斯特到伦敦的最佳行车路线时，模型自动选择了 Google Maps 工具。请注意下方的 Google Maps 图标，以及其推理过程中对 Google Maps 工具的说明。

需要说明的是，我用这些简单问题只是为了探索模型——对于上述问题，使用普通的 2.0 Flash 模型就足够了。正如下文将看到的，Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 最适合用于高级数学、科学和多模态推理。

基准测试：Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental

Google 的 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 在以推理为核心的任务上表现显著提升，在多个关键基准测试中超越前代（重点关注数学、科学和多模态推理）。

来源： Google

在 AIME2024（数学）基准上，Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 取得 73.3%，较 Gemini 2.0 Flash Experimental 的 35.5% 和 Gemini 1.5 Pro 的 19.3% 有大幅提升。作为对比，OpenAI 的 o3-mini（high）在该基准上得分为 87.3%。

同样地，在 GPQA Diamond（科学）基准上，该模型达到 74.2%，较上一版本的 58.6% 有所提升。作为对比，DeepSeek-R1 在该基准上的得分为 71.5%（pass@1——首轮通过），而 OpenAI 的 o1 为 75.7（pass@1），o3-mini（high）为 79.7%。

在 MMMU（多模态推理）中，该基准用于评估模型整合并解读多种模态信息的能力，Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 得分 75.4%，再次超越早期版本。

与其他推理模型类似，2.0 Flash Thinking 的推理能力会随着推理算力的增加而提升（见下图）。推理算力指的是您向模型提交提示后所使用的计算资源量。

来源： Google

如何访问 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental

Google 通过多个平台提供 Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental，包括为 Gemini 用户提供的直接访问方式。

Gemini 聊天（Gemini App 与网页版）

访问 Gemini 2.0 Flash Thinking 最简单的方式是通过Google 的 Gemini聊天界面，既可在 Gemini 网页应用使用，也可在移动端应用使用。

在本文发布时，所有用户均可免费使用 2.0 Flash Thinking。

使用左上角的下拉菜单选择模型：

Google AI Studio

Google AI Studio 也是使用 Flash Thinking 的一种方式。这个基于网页的平台面向更高级的用户，允许您试验模型的推理能力、控制温度等参数、测试复杂查询、探索结构化响应等。

Gemini API

对于希望将 Flash Thinking 集成到其应用中的开发者，Gemini 2.0 Flash Thinking 可通过Gemini API 使用。

结语

Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 扩大了 Google 在 AI 推理方面的布局，如今也面向 Gemini 应用用户开放。其亮点在于解释自身思考过程、按步骤结构化回答，并能调用 Search、YouTube 和 Maps 等工具。

尽管前景可期，Flash Thinking 仍面临偶发不准与对信息源过度依赖等挑战。随着 OpenAI 和 DeepSeek 也在推进推理模型，这一领域的竞争走向值得持续关注。我也建议您查看我们的新款 Gemini 3 模型指南。