AI 日報: Gemini 3 Flash 悄現身、Pro 版視覺辨識大突破，以及 Antigravity 使用限制更新全解析

這幾天的 AI 圈子可說是用「熱鬧非凡」來形容也不為過，從 Google DeepMind 頻繁的動作來看，我們正處於新一波技術爆發的前夕。不管是神秘模型在競技場上的現身，還是視覺辨識技術的顯著躍升，每一個消息都牽動著開發者與科技愛好者的神經。準備好看看今天有哪些值得關注的重點了嗎？讓我們稍微花點時間，聊聊這些正在發生的改變。

1. 競技場上的神秘客：Gemini 3 Flash 疑似曝光

大家如果最近有在關注 LM Arena（語言模型競技場），可能已經發現了一些不尋常的動靜。幾個代號為 “skyhawk” 和 “seahawk” 的模型悄悄出現在榜單上，引發了社群的熱烈討論。

這究竟是誰？雖然官方尚未正式揭曉，但各方線索都指向了 Google DeepMind 的下一代輕量級模型 —— Gemini 3 Flash。這兩個代號被認為是同一系列的不同檢查點（Checkpoint），其中一個很可能就是備受期待的 Flash 版本，而另一個或許是 Flash Lite 甚至是更實驗性的版本。

這背後的意義其實很有趣。OpenAI 的 GPT-5.2 傳聞不斷，而 Google 選擇在這個時間點讓新模型「暖身」，明顯是為了接下來的正面交鋒做準備。對於開發者來說，Flash 系列一直以來都代表著速度與成本的甜蜜點，這次的迭代能否在保持高效的同時，進一步提升推理能力，是大家最期待的部分。畢竟，誰不想要一個既聰明又反應迅速的助手呢？

2. Gemini 3 Pro：視覺 AI 的全新疆界

如果說 Flash 是速度的代表，那麼 Gemini 3 Pro 無疑是展現肌肉的重頭戲。根據 Google 釋出的最新技術細節，這款模型在「視覺理解」上跨出了一大步，甚至可以說它正在重新定義機器如何「看」這個世界。

文件理解：從「識別」進化到「重構」

以往我們對 OCR（光學字元辨識）的期待，頂多就是把圖片上的字轉成文字。但現實世界的文件哪有這麼乖巧？手寫潦草的筆記、複雜的巢狀表格、甚至是一百年前的泛黃手稿，這些都是傳統技術的噩夢。

Gemini 3 Pro 引入了一個非常強大的概念叫做「Derendering」（反向渲染）。簡單來說，它不只是「讀」文件，而是去理解文件的結構邏輯。舉例來說，當它看到一張 18 世紀的複雜手寫帳本時，它能將其轉換成結構完美的表格；看到一張帶有數學公式的圖片，它能直接吐出精準的 LaTeX 程式碼。這意味著，模型具備了將視覺資訊逆向工程回原始代碼（如 HTML 或 Markdown）的能力，這對於數位化歸檔或自動化處理來說，絕對是個好消息。

精密的推理能力與空間感知

除了讀懂文件，這款模型還學會了「思考」。在處理長篇報告時，它能跨越數十頁的圖表進行交叉比對。想像一下，你丟給它一份 60 頁的普查報告，問它某個數據在兩年間的變化原因，它能像人類分析師一樣，從文字敘述中找到線索，再對照附錄的表格，最後給出一個綜合性的答案。

而在空間理解方面，Gemini 3 Pro 展現了對物理世界的感知力。它不僅能識別物體，還能理解物體的「意圖」。這在機器人領域應用極廣，例如你可以指著一張雜亂的桌子問機器人：「幫我想想怎麼清理這裡。」模型就能生成一個基於空間座標的具體計畫。對於 AR/VR 應用，這也意味著更自然的互動體驗。

影片理解：看懂動作背後的「為什麼」

影片是所有數據中最複雜的一種。Gemini 3 Pro 在這方面做了兩個重大升級：

1. 高幀率捕捉：它能以比標準快 10 倍的速度（10 FPS）處理影片。這有什麼用？想像一下分析高爾夫球揮桿或網球發球，這種毫秒級的動作細節，現在都能被 AI 精準捕捉。
2. 因果推理：這點更有趣。模型不再只是告訴你「畫面中有個人在跑」，而是能理解「為什麼他在跑」。它引入了類似「思考模式」的機制，去追蹤影片中複雜的因果關係。甚至，它還能將長影片中的操作流程直接轉換成可執行的程式碼，這對於教學影片轉化為實際應用來說，簡直是神器。

有興趣深入了解技術細節的朋友，可以參考 Gemini 3 Pro 的詳細介紹。

3. Google Antigravity：付費與免費用戶的權益調整

隨著 AI 工具越來越強大，資源分配也成了一個大問題。Google 的新開發平台 Antigravity 近期宣布了 新的使用限制調整，這消息對不同族群來說，可說是兩樣情。

付費戶的福音，免費用戶的陣痛

對於 Google AI Pro 和 Ultra 的訂閱用戶來說，這絕對是個好消息。官方大幅提升了這類用戶的 Rate Limits（速率限制），並且將配額重置時間縮短為每 5 小時一次。這意味著專業開發者在進行高強度專案時，不用再擔心工作到一半被迫中斷，生產力將獲得顯著保障。

然而，對於免費方案的使用者，規則變得嚴格許多。限制從原先的短期計算改為每週計算。官方解釋，這是為了因應 Tier 1（免費用戶層級）遭遇的大量濫用與詐欺行為，這些惡意流量已經影響到了付費內容的穩定性。

不過，Google 也提到這是一個「暫時性」的措施。他們正在開發更多的驗證機制和分層方案來解決這個問題。這裡有個小觀念要建立：在 Antigravity 中，配額的消耗是與「Agent 完成的工作量」掛鉤的。也就是說，如果你只是做些簡單的任務，消耗其實不大；但如果你讓 AI 進行複雜的推理大戲，配額自然用得快。

4. 寫 Code 拿獎金：Kaggle Vibe Code 挑戰賽

覺得自己很會寫 Prompt？或是對 Gemini 3 Pro 的能力躍躍欲試？現在有個機會讓你大展身手。Google DeepMind 在 Kaggle 上舉辦了名為 Vibe Code with Gemini 3 Pro 的黑客松競賽。

這場比賽的核心概念是「Vibe Coding」—— 利用自然語言提示詞，配合 Gemini 3 Pro 強大的推理與多模態能力，在 Google AI Studio 中打造出能解決現實問題的應用程式。

最吸引人的莫過於高達 50 萬美元的總獎金池（以積分形式發放）。比賽時間不長，是一場講求創意與實作速度的衝刺賽。如果你有一些瘋狂的點子，不妨趁這個機會實作出來，說不定下一個殺手級應用就出自你手。

5. API 政策變動：Gemini 2.5 的退場與未來的展望

最後，我們得面對一些現實層面的消息。開發者社群發現，Gemini 2.5 系列的 API 免費額度出現了劇烈變動：

• Gemini 2.5 Pro 的 Free Tier 似乎已被移除。
• Gemini 2.5 Flash 和 Flash Lite 的每日請求數（RPD）從原本寬裕的 500 次驟降至 20 次。

** 這邊要備註一下原先的500次是我官網查到的，但因為free tier一直有浮動，所以我不知道原本pro跟flash給多少配額，而且官方仍然沒更新最新消息 **

這確實讓人感到措手不及，尤其是對於那些依賴免費額度進行開發測試的學生或個人開發者來說，20 次的限制幾乎只能用來確認「連線是否成功」。

這背後意味著什麼？

這其實是雲端服務常見的產品生命週期管理。當新一代模型（Gemini 3 系列）即將全面鋪開時，舊有資源勢必會進行重新分配。就像過去一樣，這很可能是為了騰出伺服器算力給即將到來的 Gemini 3.0 Flash。

我們可以大膽預測，等到 Gemini 3.0 Flash 正式發布後，Google 很可能會重新調整 Free Tier 的策略，甚至提供 Gemini 3.0 Pro 的試用額度來吸引開發者遷移。雖然現在是陣痛期，但長遠來看，這通常是為了迎接更強大模型所做的準備。

常見問題解答 (FAQ)

Q1: LM Arena 上出現的 Skyhawk 和 Seahawk 到底有什麼差別？ 雖然官方尚未證實，但根據社群推測，這兩者應為 Gemini 3 Flash 系列的不同版本。其中一個可能是標準版 Flash，另一個可能是參數量更小的 Lite 版，或者是針對特定任務微調的實驗性 Checkpoint。它們的出現主要是為了在正式發布前進行「盲測」，以收集真實的人類偏好數據。

Q2: 什麼是 “Derendering”（反向渲染），為什麼它對文件處理很重要？ Derendering 是 Gemini 3 Pro 的一項核心能力。傳統 OCR 只能辨識「這圖片上有個字」，但 Derendering 能理解「這個字是表格標題，下面跟著三行數據」。它能將視覺影像逆向工程還原成結構化的程式碼（如 HTML 或 LaTeX）。這意味著 AI 不再只是「看字」，而是能完美重現複雜文件的版面結構和邏輯，這對於數位化歷史檔案或處理財務報表非常關鍵。

Q3: 為什麼 Google Antigravity 要把免費用戶的限制改成「每週計算」？ 這主要是為了打擊濫用。Google 產品經理指出，Tier 1（免費層級）近期遭受大量詐欺與惡意流量攻擊，導致服務不穩，甚至影響到付費與合法用戶的權益。將限制改為每週計算並縮減額度，是為了提高惡意攻擊的門檻，確保系統穩定。這是一個暫時性措施，待新的驗證機制上線後，可能會再進行調整。

Q4: 現在 Gemini 2.5 的免費額度變這麼少，開發者該怎麼辦？ 目前的 20 RPD 確實非常吃緊。建議開發者可以：

1. 暫時轉向使用 OpenRouter 系列的免費額度（如果仍有提供）。
2. 如果是商業專案，考慮升級至付費層級，以確保服務穩定性。
3. 等待 Gemini 3 Flash 正式發布，屆時通常會有新的 Free Tier 方案釋出。
4. 若是測試可以直接上ai.dev測試