Gemini 2.0 Flash 对比 Gemini 2.0 Flash Thinking

模型概述

Gemini 2.0 Flash 与 Gemini 2.0 Flash Thinking 均为 AI 模型市场的重要选项。本页对比两者在基准、定价与合规性上的差异。

核心规格对比

基准测试表现

定价对比

每百万 token — A / B

优势 & 劣势

Gemini 2.0 Flash

• ✅ MMLU 得分 86.3，知识推理能力强。
• ✅ HumanEval 90.7，代码生成能力出色。
• ✅ GSM8K 92.7，数学推理稳健。
• ✅ 支持文本、图像、音频多模态输入。
• ⚠️ 闭源专有模型，不支持自托管。

Gemini 2.0 Flash Thinking

• ✅ MMLU 得分 86.5，知识推理能力强。
• ✅ HumanEval 87.2，代码生成能力出色。
• ✅ GSM8K 91.3，数学推理稳健。
• ✅ 支持文本、图像、音频多模态输入。
• ⚠️ 闭源专有模型，不支持自托管。

编辑点评

Gemini 2.0 Flash 与 Gemini 2.0 Flash Thinking 各有侧重。建议根据具体场景（代码、长文本、视觉等）选择，参考上方基准与定价表。

常见问题

哪个模型在代码任务上更优？

参考 HumanEval 基准得分表，得分更高者更适合代码任务。

哪个模型价格更低？

参考上方的定价对比表，输入/输出价格更低者更具成本优势。

上下文窗口哪个更长？

参考核心规格对比表，上下文窗口更大的模型适合长文档处理。

参考文献

• Gemini 2.0 Flash 文档地址
• Gemini 2.0 Flash Thinking 文档地址