https://kaikai365.com/tags/gemini-3.6-flash/Recent content in Gemini 3.6 Flash on 凱凱的技術筆記Hugozh-TWFri, 07 Aug 2026 11:52:44 +0800https://kaikai365.com/posts/2026-08-07-gemini-3-6-flash-vs-gpt-5-6-luna-free-comparison/Fri, 07 Aug 2026 11:52:44 +0800https://kaikai365.com/posts/2026-08-07-gemini-3-6-flash-vs-gpt-5-6-luna-free-comparison/<p>八月初 OpenAI 把 GPT-5.6 Luna 放給免費使用者用了。</p> <p>現在你不用花錢就能同時用兩個頂級模型：Google 的 Gemini 3.6 Flash（七月底上線）跟 OpenAI 新出的 Luna。兩者都提供無限文字對話，免費使用者直接上手。</p> <p>問題是：既然都不用錢，該選誰？還是兩個都留著看場合用？</p> <h2 id="先講結論">先講結論</h2> <p>編碼跟實用任務選 Luna，多模態跟生態整合選 Gemini。</p> <p>下面拆開講。我假設你跟我一樣，不想花錢但也不想犧牲太多功能。</p> <h2 id="規格對比">規格對比</h2> <p>先看基礎規格。兩邊都在拼上下文視窗，但 Luna 在輸出上限上更大膽：</p> <table> <thead> <tr> <th>專案</th> <th>Gemini 3.6 Flash</th> <th>GPT-5.6 Luna</th> </tr> </thead> <tbody> <tr> <td>免費平臺</td> <td>gemini.google.com</td> <td>chatgpt.com</td> </tr> <tr> <td>文字對話</td> <td>✅ 無限</td> <td>✅ 無限</td> </tr> <tr> <td>Think/深度推理</td> <td>內建自動判斷</td> <td>Think 按鈕（手動觸發）</td> </tr> <tr> <td>圖片輸入</td> <td>✅</td> <td>✅</td> </tr> <tr> <td>音訊輸入</td> <td>✅（8 小時）</td> <td>❌</td> </tr> <tr> <td>影片輸入</td> <td>✅（1 小時）</td> <td>❌</td> </tr> <tr> <td>圖片生成</td> <td>✅ Nano Banana 2</td> <td>✅ GPT-Image</td> </tr> <tr> <td>程式碼執行</td> <td>✅ 沙盒環境</td> <td>❌（需外部工具）</td> </tr> <tr> <td>桌面自動化</td> <td>❌</td> <td>✅ Computer Use</td> </tr> <tr> <td>編碼能力（Terminal-Bench）</td> <td>78.0%</td> <td>84.7%</td> </tr> <tr> <td>上下文視窗</td> <td>~1M tokens</td> <td>~1.05M tokens</td> </tr> <tr> <td>最大輸出長度</td> <td>65K tokens</td> <td><strong>128K tokens</strong></td> </tr> <tr> <td>知識截止</td> <td>2026-03-31</td> <td>2026-02-16</td> </tr> </tbody> </table> <p>Luna 的輸出上限是 Gemini 兩倍多。處理長程式碼或檔案的時候，這差異會很明顯。Gemini 的知識截止日期比較新，如果你在意資訊時效性，這算一個小加分。</p>