Google 今天进一步扩展 Gemini 3 模型系列，推出全新的 Gemini 3 Flash。此模型以速度为核心，兼具高效能与低成本，专为需要高频率工作流程的企业及开发者而设，能在近乎即时的环境下处理资讯、建立自动化工作流及开发具回应性的智能应用。

▪️企业：Gemini 3 Flash 针对追求速度的高频率工作流程作出完善，却无须牺牲品质。这让企业能够处理近乎即时的资讯，自动化複杂的工作流程，并构建反应迅速的代理程式（agentic applications)。

▪️开发者：Gemini 3 Flash 在逻辑推理、工具应用及多模态处理方面表现卓越。对于需要处理複杂任务如影片分析、数据撷取及视觉问答等的开发者而言，是个理想选择。这将助开发出更智能、且兼备「快速回应」与「深层推理」能力的应用程式，例如游戏内置助理或 A/B 测试实验。

近年AI发展呈阶段性跃升：由生成式 AI（GenAI）带动内容创作与知识普及，进一步演化为代理式 AI（Agentic AI），能在工作流中自我学习并协作完成複杂任务；同时亦走向具身智能（Embodied AI），让智能体透过「身体」与物理世界交互，推动在工业、服务及家庭等场景实施。此趋势显示 AI 正由虚拟走向现实，从工具转型为能持续进化的产业基础设施。

商汤科技董事长兼 CEO 徐立博士指出，过去 10 年是人工智能（AI）认知变化最快的时期，AI 正由感知走向生成，再迈向具身智能与世界模型，重塑各行各业的工作方式。

多模态大模型的突破

DeepSeek 原定于今年 5 月推出新一代 AI 模型 R2，惟因未能成功以华为 Ascend 晶片完成训练，导致项目延误，突显中国在高阶晶片领域仍倚赖美国技术。

据知情人士透露，DeepSeek 在今年初推出 R1 模型后，获官方鼓励改用华为晶片取代美国 Nvidia 系统。惟在 R2 模型训练过程中，Ascend 晶片出现稳定性问题及软件支援不足，最终公司改以 Nvidia 晶片进行训练，仅保留华为晶片作推理用途。

AI 模型训练需大量数据学习，而推理则是模型完成训练后，用于生成回应或预测的步骤。儘管华为曾派工程团队驻场支援，DeepSeek 仍未能成功完成训练。DeepSeek 的困境，反映中国晶片在处理关键任务方面仍落后美国，亦揭示北京推动科技自主的挑战。

随着 Agentic AI（AI 代理）应用日益普及，AWS 预期企业对能执行複杂任务的 AI 模型需求将持续上升。据 Gartner 预测，到 2028 年，将有 33% 企业级应用程式整合 Agentic AI，潜在市场规模高达 3000 亿美元。

紧接着 OpenAI 推出新开放权重语言模型 gpt-oss-120b 及 gpt-oss-20b，AWS 亦马上宣佈支援两款新模型，并透过 Amazon Bedrock 及 Amazon SageMaker AI，让全球客户可快速部署生成式 AI 应用。

性价比、透明度与信任兼收并蓄

OpenAI 于本月 5 日公开推出两款全新开源语言模型：gpt-oss-120b 及 gpt-oss-20b，并以 Apache 2.0 授权条款公开模型权重。两款新模型乃 OpenAI 自 GPT-2 以来，首次释出具代表性的开放权重语言模型，无论在推理能力、工具使用及部署效率方面皆表现卓越。

官方指出，gpt-oss-120b 在核心推理测试中，表现接近 o4-mini，并可于单一 80GB GPU 上高效运行；而 gpt-oss-20b 则仅需 16GB 记忆体，即可在边缘装置上运作，适合本地推论及快速迭代。两者在 TauBench、HealthBench 等评估中表现优异，甚至超越 GPT-4o 及 o1 等专有模型。

模型架构方面，gpt-oss 採用 Transformer 结构及 mixture-of-experts 技术，并支援最长 128k 上下文长度。模型训练以英文纯文字资料为主，涵盖 STEM、程式编写及一般知识，并使用升级版分词器 o200k_harmony。至于安全性方面，OpenAI 为 gpt-oss 模型进行全面安全训练与对抗性微调测试，并通过外部专家审核，确保模型符合高安全标准。OpenAI 亦举办红队挑战赛，鼓励全球研究人员协助发掘潜在风险。