Gemini 和 antigravity 被低估了

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摘要

一位开发者分享了一个激进观点:在 Antigravity 平台上使用 Google 的 Gemini Flash 模型,在执行小型编码任务时,其速度和简洁性优于 GPT 5.6,尽管 GPT 的智能上限更高。

冒着被当成谷歌拥护者的风险,这是我的一个激进观点。在处理小型编码任务时,比如迭代前端设计或修复较小的 bug,在 Antigravity 中使用 Gemini Flash 的体验远比在 Codex 中使用 GPT 5.6 要好。我主要对比的是 Flash 3.5 High 和 5.6 Luna(跨越努力程度范围),不过我觉得 Flash 在这类工作上也比 Terra 或 Sol 更胜一筹。Flash 的极快速度和恰到好处的简洁性,使其在反复构建时非常出色。完成一个问题可能需要更多的引导,但如果你熟练掌握了这个工作流,你将在更短的时间内得到一个更接近最初设想的成果。GPT 5.6 的主要问题是速度慢,而且有过度设计每个请求功能的离谱倾向。它的智能上限更高,但即使是较低努力程度的 Luna,也无法避免过度思考。Sol 非常适合处理那些对 Gemini Flash 来说过于庞大的问题,但对于其他所有事情,我发现我总是倾向于使用 Antigravity。如果我把 5.6 用于小任务,它的输出更慢,而且我最终需要多次迭代来去除它未经我要求就塞入的所有不必要的复杂性。现在随着 Flash 3.6 的发布,我实际上对谷歌感到相当乐观。我知道它在基准测试上看起来不起眼,但请认真尝试一下,用于一些更简单的日常任务。它的速度和简洁性被大大低估了。另外,我认为如果不计算免费的 Codex 重置,Antigravity 的使用限制更为慷慨。我主要从事相当简单的游戏开发和网页开发,所以也许我的视角有所偏差,因为大多数人的任务超出了这个范围。但如果你还没有给 Flash 一个公平的机会,把这当作你的信号,去试试吧,然后告诉我。
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