2025年6月17日，Google正式发布了Gemini 2.5系列的最新成员——Gemini 2.5 Flash Lite Preview。这款模型被定位为"Google最具成本效益和速度最快的2.5模型"，为追求高吞吐量、低成本和低延迟的AI应用场景带来了新选择。本文将对这一模型进行全面解析，从技术规格到应用场景，助您更好地了解和应用这一最新的AI工具。

Gemini 2.5 Flash Lite模型示意图 Gemini 2.5 Flash Lite Preview是Google最新推出的经济高效AI模型，定位于高吞吐量、低成本应用场景

引言：Gemini 2.5家族的新成员

在AI技术飞速发展的今天，大型语言模型(LLM)的实用性不仅取决于其性能和功能，还与其成本效益和响应速度密切相关。随着Gemini 2.5 Pro和Flash正式进入稳定版阶段，Google进一步扩展了其AI模型阵容，推出了专为高效率、低成本应用场景设计的Gemini 2.5 Flash Lite Preview。

与此同时，Google将Gemini 2.5 Flash和Pro模型从预览版转为正式可用的稳定版(GA)，使开发者能够基于这些模型构建生产级应用。这一系列举措展示了Google在AI领域的全面布局：从最高性能的Pro，到平衡性能与成本的Flash，再到最新的经济型Flash Lite，形成了完整的产品矩阵。

Gemini 2.5 Flash Lite核心技术规格

Gemini 2.5 Flash Lite在设计上注重成本效益和速度，其关键技术规格如下：

模型代号：gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17
输入内容支持：文本、图像、视频、音频
输出内容支持：文本
输入令牌限制：1,048,576（100万）
输出令牌限制：65,536（6.5万）
知识截止日期：2025年1月
最大输入大小：500MB
图像处理能力：每次提示最多3,000张图像，单张图像最大7MB
视频处理能力：有音频的视频最长约45分钟，无音频的视频最长约1小时
音频处理能力：每次提示最长约8.4小时音频
价格：输入每100万令牌0.1美元，输出每100万令牌0.4美元

这款模型的一个突出特点是其价格效益——输入每100万令牌仅需0.1美元，输出每100万令牌0.4美元，比Gemini 2.5 Flash便宜约三分之二，为大规模应用提供了经济可行的选择。

性能与基准测试对比

根据Google公布的基准测试数据，Gemini 2.5 Flash Lite在多项标准测试中表现优异，特别是在开启"思考模式"后，性能有显著提升。以下是与其他模型的性能对比：

Gemini 2.5 Flash Lite性能对比图 Gemini 2.5 Flash Lite在多项基准测试中的表现，开启思考模式后性能显著提升

基准测试项目	Gemini 2.0 Flash	2.5 Flash Lite（无思考）	2.5 Flash Lite（思考）
推理与知识（HLE）	5.1%	5.1%	6.9%
科学（GPQA）	65.2%	64.6%	66.7%
数学（AIME 2025）	29.7%	49.8%	63.1%
代码生成（LiveCodeBench）	29.1%	33.7%	34.3%
代码编辑（Aider Polyglot）	21.3%	26.7%	27.1%
代理编码（SWE-bench）	21.4%/34.2%	31.6%/42.6%	27.6%/44.9%
多语言性能（Global MMLU）	83.4%	81.1%	84.5%

这些数据显示，即使是定位于经济型的Flash Lite，在多项测试中也超越了上一代模型Gemini 2.0 Flash，特别是在数学、代码生成和编辑方面的提升尤为明显。值得注意的是，开启"思考模式"后，模型在几乎所有测试中都能获得更好的表现。

独特功能亮点

1. 思考能力（Thinking）

Gemini 2.5系列的一大亮点是"思考能力"，Flash Lite同样支持此功能，但默认是关闭的。开发者可以通过API参数控制模型的"思考预算"，在需要更高质量输出的场景中启用此功能。实验表明，开启思考模式后，Flash Lite在数学问题上的表现从49.8%提升到63.1%，这对于需要精确推理的应用场景非常有价值。

2. 工具使用能力

Flash Lite支持多种Google原生工具，包括：

Google搜索集成（Grounding with Google Search）
代码执行（Code Execution）
URL上下文理解（URL Context）
函数调用（Function Calling）

这些能力使Flash Lite能够处理复杂任务，如信息查询、代码生成和执行，大幅扩展了其应用场景。

3. 多模态输入处理

尽管Flash Lite定位于经济高效的模型，但它仍然保持了强大的多模态输入处理能力：

图像：最多处理3,000张图片
视频：最长可处理1小时的视频内容
音频：能处理长达8.4小时的音频内容
文档：支持PDF和纯文本格式

这使得Flash Lite在多模态应用场景中表现出色，超出了传统经济型模型的功能范围。

应用场景分析

Gemini 2.5 Flash Lite应用场景图 Gemini 2.5 Flash Lite适用于多种高吞吐量、低成本的应用场景

1. 高吞吐量分类和摘要任务

Flash Lite特别适合需要处理大量数据的分类和摘要任务。例如：

大规模文本分类
内容审核系统
新闻和文档摘要生成
情感分析和观点提取

由于其低成本和高速度，企业可以在这些场景中更经济地部署AI能力。

2. 翻译系统

Flash Lite在多语言理解方面表现不俗，特别适合构建翻译系统，支持81.1%的Global MMLU测试（开启思考模式后达到84.5%）。结合其经济的价格优势，可用于：

大规模文档翻译服务
实时聊天翻译
多语言内容本地化

3. 辅助编程工具

虽然在编程能力上不及Pro模型，但Flash Lite的代码生成和编辑能力已明显超过2.0版本，足以支持：

代码提示和自动完成
简单的代码重构
基础代码调试
API文档生成

4. 客服和聊天机器人

Flash Lite的低延迟特性使其成为构建响应迅速的对话系统的理想选择：

企业客服聊天机器人
产品推荐系统
FAQ自动回答
用户查询处理

与其他Gemini 2.5模型的比较

为了帮助开发者选择合适的模型，以下是Gemini 2.5系列三个主要模型的对比：

特性	Gemini 2.5 Flash Lite	Gemini 2.5 Flash	Gemini 2.5 Pro
定位	最经济高效的模型	平衡性能与成本	最强大的推理模型
输入令牌	1M	1M	1M
输出令牌	64K	64K	64K
输入价格(/1M)	$0.10	$0.30	$1.25-$ 2.50
输出价格(/1M)	$0.40	$2.50	$10.00-$ 15.00
默认思考模式	关闭	开启	开启
最适合的场景	高吞吐量、成本敏感任务	平衡性能与成本的场景	复杂推理、编码、多模态理解

这一系列的定价策略显示了Google的清晰产品定位：Flash Lite针对成本敏感应用，Flash针对平衡型应用，Pro针对需要最高质量输出的场景。这使开发者可以根据具体需求选择最合适的模型，优化成本与性能之间的平衡。

实际效益评估

成本节约分析

使用具体案例可以更直观地理解Flash Lite的成本效益：

处理一部小说全文：
- 假设一部《哈利波特》系列小说约100万令牌
- 使用Flash Lite处理成本：$0.10（输入）
- 生成10万令牌的摘要成本：$0.04（输出）
- 总成本：$0.14
分析一个3小时视频：
- 视频转录约需30万令牌
- 使用Flash Lite处理成本：$0.03（输入）
- 生成5万令牌的分析报告：$0.02（输出）
- 总成本：$0.05

相比之下，使用Gemini 2.5 Pro进行相同任务的成本可能高出5-10倍。

延迟性能

根据Google的测试，Flash Lite在多种常见任务中的延迟表现优于其他2.5模型：

文本摘要任务：平均减少15-20%的延迟
分类任务：平均减少25-30%的延迟
简单问答：平均减少10-15%的延迟

这种低延迟特性使Flash Lite特别适合实时应用场景，如在线客服系统或需要快速响应的工具。

开发者接入指南

想要开始使用Gemini 2.5 Flash Lite，开发者可以通过以下平台访问：

Google AI Studio：最简单的入门方式，提供友好的Web界面进行模型测试
Vertex AI：企业级部署选项，提供更多高级功能和扩展能力
Gemini API：直接通过API调用集成到自己的应用中

以下是使用Python SDK调用Flash Lite的简单示例代码：

import google.generativeai as genai

# 配置API密钥
genai.configure(api_key='YOUR_API_KEY')

# 初始化模型，指定Flash Lite
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17')

# 启用思考模式（可选）
generation_config = {
    "thinking": True,  # 启用思考模式
    "thinking_budget": 0.5,  # 设置思考预算（0到1之间）
}

# 发送请求
response = model.generate_content(
    "分析下面这段代码的性能问题，并提供优化建议：\n```python\ndef fibonacci(n):\n    if n <= 1:\n        return n\n    else:\n        return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)\n```",
    generation_config=generation_config
)

print(response.text)

对于希望控制成本的开发者，建议在不需要复杂推理的场景中保持思考模式关闭，以获得最佳的性价比。

专家提示与注意事项

Gemini 2.5 Flash Lite定价模型图 Gemini 2.5 Flash Lite与其他模型的定价对比，展现出显著的成本优势

最佳实践建议

选择性开启思考模式：
- 对于简单的分类、摘要任务，可以保持思考模式关闭以获得最低延迟
- 对于复杂推理、数学问题或代码分析，建议开启思考模式以获得更高质量的结果
合理设置思考预算：
- 思考预算参数范围从0到1，越高质量越好但延迟也越高
- 对于一般任务，0.3-0.5的思考预算通常能获得好的平衡
优化输入令牌使用：
- 清晰、简洁的提示可以节省输入令牌使用
- 对于图像和视频输入，适当压缩可以减少成本
合理利用工具集成：
- 使用Google搜索集成可以增强模型的事实准确性
- 代码执行功能对于开发相关应用特别有用

潜在局限性

复杂推理场景表现：在高度复杂的推理任务中，Flash Lite的表现仍不及Pro模型，如HLE测试中仅达到6.9%（思考模式下）
事实准确性：在SimpleQA测试中，即使开启思考模式，准确率也仅为13.0%，对于高度依赖事实准确性的应用场景可能需要考虑Pro模型
预览版状态：作为预览版模型，API可能会有变化，开发者应关注后续更新

API推荐：LaoZhang.ai 中转服务

对于中国地区的开发者，直接访问Google的AI服务可能存在网络问题。LaoZhang.ai提供的中转API服务可以帮助您稳定、快速地接入Gemini系列模型：

最全面的模型支持：覆盖OpenAI、Claude、Gemini等所有主流大模型，包括最新的Gemini 2.5 Flash Lite
最具性价比：比官方API便宜50-80%，无需信用卡，支持支付宝付款
稳定可靠：99.9%可用性保证，全球节点分布，为中国用户提供最佳访问体验
注册即送额度：新用户注册即可获得免费测试额度

以下是通过LaoZhang.ai调用Gemini 2.5 Flash Lite的示例：

curl -X POST "https://api.laozhang.ai/v1/chat/completions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -d '{
    "model": "gemini-2.5-flash-lite-preview-06-17",
    "messages": [{"role": "user", "content": "请用中文总结这篇文章的主要观点：..."}],
    "thinking": true,
    "thinking_budget": 0.3
  }'

立即注册体验：https://api.laozhang.ai/register/?aff_code=JnIT

总结与展望

Gemini 2.5 Flash Lite的推出为开发者提供了一个经济高效的AI模型选择，特别适合对成本和延迟敏感的高吞吐量应用场景。它在保持较高性能的同时，大幅降低了使用成本，为AI技术的广泛应用铺平了道路。

与此同时，Gemini 2.5 Pro和Flash正式进入稳定版阶段，标志着Google在AI领域的全面布局已经成熟。从定位高端的Pro，到平衡型的Flash，再到经济型的Flash Lite，Google为不同需求的开发者提供了完整的选择。

随着AI技术的进一步发展和普及，我们可以期待更多面向特定场景优化的模型出现，进一步降低AI应用的门槛。对于开发者而言，现在是探索和应用这些先进工具的最佳时机，将AI的力量融入到自己的产品和服务中去。

本文最后更新于2025年6月18日，所有信息在发布时保持准确。如有更新或变化，我们将及时修订。

Gemini 2.5 Flash Lite Preview全面解析：Google最经济高效的推理AI模型