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Gemini 3.8 Flash 与 Muse Spark 1.3 Contributor:强,但不够稳

Gemini 3.8 Flash 和 Muse Spark 1.3 几乎同时发布,定位也非常相似:聪明、便宜、快速。我实际体验的是 Gemini 3.8 Flash high 和更便宜的 Muse Spark 1.3 Contributor xhigh。

Gemini 3.8 Flash、Muse Spark 1.3 与其他模型的智能、速度和单任务成本对比

图:Artificial Analysis 的模型对比。图中的 Muse 成本采用 Meta 标准 API 定价,并非本文体验的 Contributor 价格。

Gemini 3.8 Flash:快,也容易出错

Google 在 8 月 13 日发布 Gemini 3.7 Flash,20 天后又于 9 月 2 日发布 Gemini 3.8 Flash。这轮依然只有 Flash 和 Flash Cyber,没有 Pro 系列。

Gemini 开始逐渐摆脱“美国豆包”的戏称,追上了第一梯队,而且 TPS 真的高:Artificial Analysis 测得 high 档输出速度达到 306 tokens/s。从命名和发布节奏来看,我猜 Google 正在尝到后训练的甜头,不停地增强 Agentic 能力,榨干 Gemini 3.x 基模。直到再也跑不动了,我们可能才能看到 Gemini 4.x 系列的出现——到时会有 Pro 吗?

Gemini 在我的实测中呈现出一种奇怪的拉扯感:跑分很强、效果不错,却又错漏百出。

下面还是食蚁兽测试。关于这个测试,可以看之前那篇博客;这次的详细对话记录在这里。SVG 会直接播放动画,点击可以单独打开。

Gemini 3.8 Flash 生成的食蚁兽骑独轮车抛接瓶子动画

效果非常好,甚至可以说是目前为止最好的一个。它把主题解读成马戏团,很合理,于是加上了舞台背景和追光,还给食蚁兽穿了合适的衣服。食蚁兽吐舌头的细节也很好。独轮车做得很到位,踏板虽然有些问题,腿部蹬踏和车轮旋转却非常自然。最令人惊艳的是抛接瓶子的手部动作,简直完美,甚至还画了一条抛物线。食蚁兽整体还有轻微的左右晃动,让你一眼就能看出它正在骑独轮车。

而且重点是,整个生成过程非常快!不愧是 Flash。

拉扯之处也很明显:我在本地独立跑了两次,生成的 SVG 都因为 CSS 注释里的裸 & 出现 XML 语法错误,只是报错位置不同。指出问题后,它都能正常修复。

这给我一种大有可为、又很容易犯错的感觉。如果拿来当主力,我会非常担心它哪次在 Bash 转义或命令嵌套上出错,一不小心把我的用户目录删了。

另一个值得关注的点是,Google 早在 2025 年就与印度运营商 Jio 合作,为符合条件的 Jio Unlimited 5G 用户提供 18 个月免费的 Google AI Pro。这个官方活动需要持续维持符合条件的 Jio 套餐;现在很多渠道只花几块钱就能买到相关资格,而 Gemini 3.8 Flash 也已经进入 Antigravity。(哦!我又开始反代了。)

Muse Spark 1.3 Contributor:便宜,但欠火候

Meta 也发布了 Muse Spark 1.3。在我看来,Muse 系列像是 Meta 在 Llama 开放权重路线受挫、又被 DeepSeek V3 / R1 狠狠冲击之后的一次重启。不过 Meta 仍在维护 Llama,也已经发布开放权重的 Muse Glimmer,Muse Spark 1.3 的官方路线图同样提到了未来的开放权重版本。

Muse 系列一路稳扎稳打,从 Muse Spark 1.2 开始逐渐回到主流视野,这次的 1.3 更是一鸣惊人。按照 Artificial Analysis 当时的结果,Muse Spark 1.3 xhigh 在 Intelligence Index 上得到 61 分,与 GPT-5.6 Sol max 和 Grok 4.6 high 并列;尚处于合作伙伴有限预览阶段的 max 得到 62 分,仅落后于 Claude Fable 5.1 max 和 Claude Opus 5 max。

我能用到的是 Muse Spark 1.3 Contributor,可以开启 xhigh。它的价格极低:每百万 token 输入 0.10 美元、输出 0.20 美元,不过使用数据可被用于改进 Meta 的产品。与 GPT-5.6 Sol 的 4 美元输入、20 美元输出相比,分别只有 1/40 和 1/100;与 Grok 4.6 在 20 万 token 以下的 2 美元输入、6 美元输出相比,分别只有 1/20 和 1/30。需要说明的是,Artificial Analysis 测试的是 Meta 标准 API 的 Muse Spark 1.3 xhigh,并未单独评测 Contributor 通道。

不过从食蚁兽测试来看,它的效果还相当一般,和 Grok 4.6 给我的感觉一样:跑分很强,实际工作中的分寸感却很差。详细对话过程见这里。

Muse Spark 1.3 Contributor 生成的食蚁兽骑独轮车抛接瓶子动画

道路虚线的运动方向反了,而且画面有明显弹跳。食蚁兽身上多了一条奇怪的红领巾,系的位置也不对。整个独轮车结构相当简陋,甚至连车座看起来都是悬空的。

这两次体验给我的感觉很一致:低价、高速和高跑分已经越来越容易做到,真正决定一个模型能不能成为主力的,依然是细节、稳定性和分寸感。



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