2024 年 12 月 19 日，谷歌发布了首个挑战 OpenAI o1 的 AI 推理模型 Gemini 2.0 Flash Thinking13。以下是该模型的相关介绍： 特点

快速的思考速度：如解决一套考研数学题，Gemini 2.0 只用了 27.5 秒，而 OpenAI 的 o1 模型却花了 1 分 32 秒1。 透明的推理过程：与 OpenAI 的 o1 和 o1 mini 不同，Gemini 2.0 允许用户通过下拉菜单访问其逐步推理，从而更清晰、更透明地了解模型如何得出结论，解决了人们对人工智能作为 “黑匣子” 运行的长期担忧12。 强大的多模态能力：原生支持图像上传和分析，能够处理结合不同类型数据的场景，而 o1 最初是纯文本模型，虽然后来扩展到包括图像和文件上传分析，但 Gemini 2.0 在多模态方面的能力更具优势12。 性能表现

在独立基准测试网站 lmarena.ai 的初步评估结果中，Gemini 2.0 Flash Thinking 在多个领域展现出了卓越的性能表现，尤其是在数学问题解决、创意写作以及视觉任务处理等方面更是表现突出，在综合类别指标中排名第一，包括数学、代码、指令跟随、长 QA、创意写作等各个方面，其推理水平堪比物理、化学和生物学博士生12。 局限性

输入输出限制：仅支持 32,000 个标记输入和约 8,000 个标记的输出响应，相比之下，可能在处理较长文本或复杂任务时存在一定限制1。 工具集成不足：目前还不支持与谷歌搜索落地，也不支持与其他谷歌应用和外部第三方工具集成，这在一定程度上影响了其应用的广泛性和便捷性1。 实验性阶段限制：作为一个实验性版本，该模型的训练过程、架构、许可和成本的完整细节尚未公布，其在实际应用中的稳定性和可靠性还需要进一步观察和验证1。 意义

推动技术竞争：谷歌 Gemini 2.0 Flash Thinking 的发布加剧了人工智能领域的竞争，促使各大厂商不断提升模型性能和创新能力，推动整个行业的发展1。 提升用户体验：其透明的推理过程和多模态能力为用户提供了更便捷、高效的使用体验，有助于用户更好地理解和应用 AI 技术，为内容创作、问题解决等提供了更有力的支持1。 拓展应用场景：该模型的多模态能力扩展了 AI 的潜在用例，使其能够在更多领域和场景中发挥作用，如教育、医疗、娱乐等，为行业的数字化转型和创新发展提供了新的思路和方法1。