Gemini3.5的准确率约94%,GPT-5约92%,Claude4.8约95%。Gemini3.5在时间函数处理上有一个小优势——它更擅长理解“上季度”这种相对时间表达,直接转换为正确的日期范围。 Gemini3.5的准确率约72%,GPT-5约70%,Claude4.8约76%。 对于需要复杂数据分析的场景,Gemini3.5可以直接生成面向数据仓库的查询语句。 这个策略在L3和L4层级上提升了Gemini3.5的准确率约4个百分点。 大规模Schema场景下,Gemini3.5的混合检索加缓存方案是目前效率最高的选择。
项目后端有120多个REST接口,手动写的接口测试覆盖率长期停在55%左右。一个接口的测试用例从理解接口文档到写完断言,平均要15到20分钟。120个接口全补完,得三四个工作日。
(SundarPichai)发布了新一代大模型Gemini3.5。 这篇文章除了拆解Gemini3.5的打法,还会把它和Opus4.7放到同一张桌子上对照:当谷歌挥舞价格屠刀时,Claude凭什么稳坐编程智能体的头把交椅? Gemini3.5:能力是真的,性价比更狠系列首发的Gemini3.5Flash被官方称为"迄今最强大的智能体与编程模型",更强的Gemini3.5Pro预计下月登场。 智能体正从"演示"走向"生产"抛开火药味,Gemini3.5最值得记住的是把智能体AI又往生产线推了一步。 总结:胜负手不在模型,在生态Gemini3.5是真飞跃还是战略营销?大概两者都是。跑分、推理速度、多智能体并行是实打实的进步,但真正的看点是谷歌围绕模型搭起的全栈壁垒。
Gemini 3.5 Flash发布一周了。用过的开发者应该有体感:它跟GPT-5.5的脾气完全不同。同一个prompt扔进去,出来的效果可能天差地别。
最近在好用的AI模型聚合平台leadhi.cn上调试API,刚好借着这股劲,跟大家深度拆解一下近期讨论度极高的Gemini 3.5在实际场景中的真实表现。
作为日常泡在各家大模型里的后端研发,我最近经常通过AI模型聚合平台(leadhi.cn)来跑一些多语言并发测试,刚好可以聊聊我最近的实战发现。
大模型技术发展到 2026 年,单纯的“聊天”能力已经严重溢出,开发者的核心痛点转移到了“如何让 AI 稳定地对接后端业务系统”。
做开发的都知道,Excel公式这东西,简单的一看就懂,复杂的一看就懵。尤其是INDEX嵌套SMALL、多层IF嵌套、数组公式这些东西,隔一段时间不碰就忘干净了。
这次发布的Gemini 3.5 Flash不是传统意义上的"最强旗舰",更像一个专门为真实工作流准备的模型。
Google CEO桑达尔·皮查伊在I/O大会上直言:"我们已全面进入Gemini时代。"Gemini 3.5系列已首发推出Flash版本,定位为"迄今最强大的智能体与编程模型"。
做AI模型能力对比时经常需要在不同API之间反复测试,leadhi.cn这类AI模型聚合平台可以把多个主流模型放在同一界面下直接对比,省去逐个配置环境的精力。
做AI模型能力对比时经常需要在不同API之间反复测试,leadhi.cn这类AI模型聚合平台可以把多个主流模型放在同一界面下直接对比,省去逐个配置环境的精力。
最近在做算法开发和复杂数据处理时,我经常借助 leadhi.cn 这个AI模型聚合平台来快速切换和对比各大主流大模型的输出质量。作为日常搬砖的开发者,比起各种营销号吹嘘的“情商互撩”,我更看重大模型在逻辑链条上的硬实力。
日常使用多个AI模型时经常需要在不同接口之间反复切换,leadhi.cn这类AI模型聚合平台可以把Gemini、GPT等主流模型放在同一界面下对比,省去逐个配置环境的精力。
日常对比不同AI模型处理长文档的能力时,leadhi.cn这类AI模型聚合平台可以把多个主流模型放在同一界面下直接对比,省去逐个配置的精力。
对比维度单一官方订阅社区中转/逆向chatmax(聚合方案)国内访问稳定性需复杂网络配置,易被风控不稳定,IP池混杂国内直连,双备案合规线路模型覆盖仅限单一厂商老旧或降级模型GPT-5.6\Grok\Claude\Gemini3.5
Google发布Gemini3.5FlashGoogle在I/O上发布Gemini3.5,这是最新一代Gemini模型家族,重点是把前沿智能和action结合起来。
Spark基于Gemini3.5和GoogleAntigravityharness,后续会通过MCP接入第三方工具,并计划进入Chrome,成为可浏览网页、追踪进度、执行操作的代理式浏览器能力。
它运行在Gemini3.5上,使用Antigravityharness,并接入Gmail、Docs、Slides等Workspace工具;作为云端Agent,它可以在电脑合上或手机锁屏后继续执行任务。