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本文從 Gemini 3 公佈的 AI Benchmark 出發，解析 Gemini 等模型在 2025 年 AI 競賽中的評測標準。透過將複雜的基準測試框架，歸納為抽象推理、複雜代理行動、多模態整合、長上下文處理及競技效率五大維度，幫助讀者理解 AI 模型的實際能力和評估指標。
AWS EC2 m7i.large對比m7a.large，測試顯示 m7a 在科學計算、影音編碼、壓縮、AI、編譯等多數負載快 20%~70%，部分翻倍。雖 m7a.large 價格高 15%，效能卻遠超差額。建議 Web 與容器選 m7a，大型資料庫或 HPC 再考慮 m7i。
