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

金管會調查顯示，國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI，其中壽險業導入比例達 67%，僅次於銀行業的 87%。事實上，保險業應用 AI 的難題不在技術，真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中，找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進，如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑？

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點，可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年，隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開，團隊轉型為「數據經營部」；到了 2024 年，正式成立「數據暨人工智慧發展部」，角色也從推廣，轉向更專注的技術發展。

八年間，團隊的任務始終圍繞同一件事：深入業務現場，釐清痛點，再與 IT、業務、客服等單位協作，推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容，這個過程更像是傳教士的工作：「很多數據產品是由我們發想，從核保到理賠，有哪些導入機會？我們要去和各部門溝通，AI 可以協助什麼。」

這樣的溝通並不容易，因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出，一張保單牽涉的關係人本來就複雜：「在保險業，一張保單的銷售，涉及要保人、被保人、受益人，是多方關係，尤其在金管會的要求下，還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓，每個環節都有各自的專業門檻與監理要求，通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因，唯有深度理解壽險場景，AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用，數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場，確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年，團隊面對的挑戰，是在十三個部門提案中，篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明，評估標準有三項：「是否能複製到多元場景？對公司有什麼效益？技術可行性？」最終六個案子出線，其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧，同步縮短培訓週期，讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後，國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊，評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向，給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度：「以往這些評估指標是由人來判斷，現在則是要做到標準化，讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後，客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具，業務端使用率也過半，不僅省下資深人員帶新人的時間，也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

另一項落地應用則是「Cathay Eye」，是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明：「這最主要是幫案件的複雜度做分級，讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件，一來反映人力價值，二來加速案件處理流程，讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制：「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來，藉此建立一個平均的判斷基準，用來做複雜度分級與派工。」目前，Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度，也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言，讓 AI 發揮作用的關鍵，在於將產業領域知識與技術能力結合，而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內，是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養；對外，則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才，補齊技術深度。莊淑儀強調：「在人才 AI 素養上，以往我們著重精兵制。去年開始，我們要做到全員素養提升，在人人都會用 AI 的時代，如何善用、如何合規，這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向，如 Agentic AI 是明確的發展趨勢，但在企業級的應用上，不可能讓它完全自由運作，如何兼顧安全與效益，是關鍵任務。「檢視整個 Workflow，如何建立更好的決策流程，人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出，把端到端的自動化流程建置起來，是團隊接下來的重點工程。

導入 AI，或許已是壽險業的產業常態；但能不能真正走進核心業務的第一線，關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證，國泰人壽正以這套方法，定義壽險業 AI 應用的新標竿。