Gemini 3 Flash 正式上線：速度更快、成本更低，整體能力碾壓2.5 Pro！|數位時代 BusinessNext

3 Flash 比 2.5 Pro 快 3 倍

Gemini 3 Flash 在高階推理與知識基準上展現前沿表現：GPQA Diamond（高難度研究生等級問答）達 90.4%，Humanity’s Last Exam（不使用外部工具）為 33.7%，在同級模型中具競爭力。

官方並指出，3 Flash 相較 2.5 Pro「在多項基準更優且速度更快」，且即便在最低「思考層級」（thinking level）設定下，仍常優於前代在「高思考層級」的表現。

第三方 Artificial Analysis 的測試也顯示，3 Flash 取得 Intelligence Index（智能指數）71 分，比 Gemini 3 Pro Preview（Gemini 3 專業版預覽）僅低 2 分，但價格約為其一半，成為同價位段最具智能與性價比的模型；相較 Gemini 2.5 Flash（2025 年 9 月版）亦提升 13 分。

Gemini 3 Flash 的 API 定價：每百萬輸入代幣 0.50 美元（約新台幣 15.8 元），每百萬輸出代幣 3 美元（約新台幣 94.6 元），音訊輸入為每百萬代幣 1 美元（約新台幣 31.61 元）。

整體推理與知識表現顯著進步：在人類終極考試 Humanity’s Last Exam 以 35% 位居第二；在 MMLU‑Pro（高難度學科理解）達 89% 排名第三、GPQA Diamond（研究級問答）達 90% 同列第三，僅次於 Gemini 3 Pro Preview 與 GPT‑5.2 xhigh（高階）。

應用與生態：遊戲、法務、偵測全面落地

Google 表示，3 Flash 已整合至多項產品與早期客戶案例：在遊戲開發中，Astrocade（遊戲創作引擎）可從單一提示生成完整策劃與可執行程式碼，快速把概念變成可玩的作品；Latitude（遊戲引擎）用 3 Flash 生成更智慧的角色與更逼真世界，且在複雜任務上以更低成本達到先前需「專業級」模型（如 Sonnet 4.5）才可能的品質。

在深偽（Deepfake）偵測領域，Resemble AI 以 3 Flash 進行近即時多模態鑑識，將複雜取證輸出轉換為易懂解釋，並稱其相較 2.5 Pro 在多模態分析上快 4 倍；在法務文件分析方面，Harvey（法律 AI）指出 3 Flash 對其 BigLaw Bench 較 2.5 Flash 有超過 7% 的推理品質提升，且以低延遲支撐高量、嚴謹的合約條文抽取與交叉引用任務。

整體來看，3 Flash 於近即時推理、影像／影片分析、代理式程式開發與法務等場景，均展現兼具精確與效率的實務價值。

本文初稿為AI編撰，整理．編輯/ 李先泰

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後，揭示金融業上雲時代來臨，國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部，負責擬定集團上雲策略，並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫；在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下，國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲，更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First，成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

「百套系統上雲不僅僅是數字，更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示，上雲帶來的效益十分顯著，包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔；同時，雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制，亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術，而是為了換取速度與可靠度，讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源，以及培育所需人才與技能，為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能，國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會，會中除有集團子公司分享最新成果，三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段，國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務？

顏勝豪認為，雲端轉型的起點不是直接遷移系統，而是從四個面向打底：應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃，以及組織治理框架建立，而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏，若沒有共同語言與平台底座，上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示，為讓所有員工可以齊步前行，國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R（註1）作為共同語言、用平台作為共同底座，讓轉型不只是技術選擇，而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後，便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中，要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程（SOP），透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本，以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性，目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分，進而邁向 Cloud First 階段：在合規前提下，新專案與系統升級預設在雲端環境開發，並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則：讓雲成為 AI 時代的成長引擎，而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局，顏勝豪如是總結。

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值，實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲，也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲，打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備：成立國泰風險聯防中心（CRC）攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力；釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版，提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務；此外，亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務，更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出，發展AI需要龐大的 GPU 算力，若自建 GPU 機房，不僅硬體設備昂貴、折舊速度快，光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本，若採取雲端資源，可以隨啟隨用，同時，大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組，銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破，而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本，資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋，在 AI 新世代，AI 模型定調能力「下限」，集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」，考量雲端有許多好用 AI 服務，唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略，打造雲端智慧生態圈，並以現代化雲原生技術拓展應用場景；同時，運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗，並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式，以充分發揮上雲效益。至於國泰產險，不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程，如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等，讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求，如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果，讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務，以客戶持股為核心，應用 AI 技術打造個人化推播服務，協助投資人更有效率地掌握庫存狀況，提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說，國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級，更是思維革新，從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段，可以預期在雲地基礎下，國泰將進一步引領 AI 時代變革，持續提升營運韌性與放大創新價值。

Gemini 3 Flash 正式上線：速度更快、成本更低，整體能力碾壓2.5 Pro！

3 Flash 比 2.5 Pro 快 3 倍

應用與生態：遊戲、法務、偵測全面落地

七年、三階段，國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值，實現 AI 賦能業務應用

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

註1：Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論，將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構，並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。