Google 刚刚通过发布预览版的 Gemini 3 Pro 拉开了 Gemini 3 时代的序幕，初步信号非常明确：这是在多模态推理、编码代理与长上下文理解方面的重大跃进。该模型被定位为迄今为止 Google 最强的推理与多模态模型，针对代理式工作流、编码、长上下文任务和多模态理解进行了优化。它配备了全新的“Deep Think”推理模式，在代理/代码基准上有显著提升（Terminal-Bench 2.0 报告为 54.2%），并可立即通过 Google AI Studio、API（Vertex AI 集成）以及诸如 Google Antigravity 等开发者工具使用。
什么是 Gemini 3 Pro 预览版？
Google 将 Gemini 3 呈现为 Gemini 家族的下一代、最智能成员——专注于更深层次的推理、更丰富的多模态理解（文本、图像、视频、音频、代码）以及更好的代理式行为（能用工具进行规划与行动的模型）。
重点特性
- 原生多模态理解 —— 可同时接收并推理文本、图像、音频与视频（包括长/视频输入）。非常适合混合文档、截图、转录与视频。
- 超大上下文窗口（最多约 ~1,000,000 个 token） —— 能在单次会话中摄取/保持极长文档、庞大代码库或数小时的转录内容。这是进行深度研究、代码评审与多文档综合的核心卖点。
- 代理式/工具使用能力 —— 旨在驱动可调用工具、操作终端、管理任务计划并协调多步工作流的自主代理（用于 Google Antigravity 及其他 IDE 集成）。这使其在编码、编排与多步自动化方面尤为强大。
- 更强的推理与编码能力 —— Google 将 Gemini 3 Pro 定位为其在复杂推理、数学与代码任务上的顶级“思考”模型（基准与终端/工具表现均有改进）。
与 Gemini 2.5 Pro 及其他版本相比有哪些新变化？
提升最大的能力有哪些？
Gemini 3 Pro 被宣称在推理（数学与科学推理）、多模态空间/视觉推理与工具使用方面实现了重大跃升。Google 强调其在基准套件以及真实代理式任务（如编码与终端自动化）上，相较 Gemini 2.5 Pro 有明确优势。团队发布的示例指标包括：
| 基准/任务 | Gemini 3 Pro（官方报告） | Gemini 2.5 Pro（官方报告） | 绝对差值（百分点） |
|---|---|---|---|
| Humanity’s Last Exam（学术推理，无工具） | 37.5% | 21.6% | +15.9. |
| GPQA Diamond（科学/事实问答） | 91.9% | 86.4% | +5.5. |
| AIME 2025（数学，无工具） | 95.0% | 88.0% | +7.0. |
| AIME with code execution | 100.0% | (2.5 Pro: — ) | —（3 Pro 在执行下取得满分）。 |
| ARC-AGI-2（视觉推理谜题） | 31.1% | 4.9% | +26.2 —— 非常大的多模态增益。 |
| SimpleQA Verified（参数化知识） | 72.1% | 54.5% | +17.6. |
这些数据表明，Gemini 3 Pro 针对多步推理、复杂工具使用以及高度集成的多模态任务进行了优化（例如结合视频帧、图表推理与代码生成）。
以代理为先的开发工具：Antigravity
为展示代理式工作流，Google 发布了 Antigravity —— 一款“代理优先”的 IDE，它以 Gemini 3 Pro 为基础，支持多代理编码工作流。Antigravity 使代理能够直接与编辑器、终端与浏览器交互，并生成“Artifacts”（任务列表、截图、浏览器记录）来记录代理行为——解决代理式开发中的可追溯性与可复现性问题。这使得 Gemini 3 Pro 在真实开发者工作流中比仅专注于文本生成的模型更加实用。
更强的工具使用与编码能力
Google 报告了在以终端为核心的基准（Terminal-Bench 2.0）上的显著提升，该基准衡量模型通过终端操作计算机的能力：Gemini 3 Pro 在该测试中得分 54.2% —— 相较此前的 Gemini 版本有大幅跃升——显示其在自主工具使用与代码生成方面取得了实质进展。
尤其在被要求运行脚本、编排工具或管理多步骤开发任务时。在实践中，这意味着模型在执行命令时更少幻觉、更好的错误处理，以及更强的失败步骤恢复能力。
Gemini 3 Pro 在基准测试中的表现如何
Google 在 Gemini 3 的博客中发布了覆盖广泛的基准对比，包括经典 NLP 推理、多模态理解、代码生成与代理式工具使用。Google 直接报告的关键数据包括：
- LMArena：Gemini 3 Pro 获得 1501 Elo，在竞争榜上名列前茅（以成对对比衡量通用推理/答案质量）。
- MMMU-Pro（多模态基准）：81% —— 相比此前模型有显著提升。
- Video-MMMU：在视频感知的多模态任务上取得 87.6%。
- SimpleQA Verified：72.1%，显示在复杂输入的事实问答方面有所改进。
- WebDev Arena：1487 Elo（网页开发/代码推理）。
- Terminal-Bench 2.0 与 SWE-bench Verified：在代理式工具使用与编码代理表现上显著跃升。
- Deep Think：在最高难度测试上进一步提升（例如在某些指标上 Humanity’s Last Exam 从 37.5% 提升至 41.0%）。
所有这些都说明该模型面向深度，而不仅仅是表层的文本生成。
所以：是的，Gemini 3 Pro 在许多测试中持续处于上游水平——但“碾压”与否取决于具体任务。对于纯代码生成，一些竞品仍然不相上下；而在长上下文、数学与多模态综合方面，Gemini 3 Pro 在 2025 年 11 月的早期测试中往往被报告为同类最佳。
如何访问 Gemini 3 Pro 预览版？
官方入口
Google 在多个界面上提供了 Gemini 3 Pro 的预览版：
- Gemini 应用（面向消费者/Pro 用户）： 作为“Gemini 3”时代的一部分，该模型正在 Gemini 应用中逐步推出。
- Google AI Studio / Gemini Developer API： 开发者可通过 AI Studio 和 Gemini Developer API 进行试验。API 提供 REST 与 SDK 接口，并支持函数调用与流式等高级特性。
- Vertex AI（Google Cloud）： 企业与团队可通过 Vertex AI 在生产与 MLOps 工作流中使用 Gemini 3 Pro。Vertex 提供 Python、Node、Java、Go 与 curl 示例。
- 第三方集成 (CometAPI)： CometAPI 提供对 Gemini 3 Pro API 的访问，调用名称为 gemini-3-pro-preview。 CometAPI 的价格远低于官方价格，帮助你完成集成。
快速开始：Python 示例（官方 SDK 模式）
下面是一个基于 Google 的 Gemini 快速入门改编的最小可行 Python 示例，演示如何通过 Google 的 GenAI 客户端调用 Gemini API。将 GEMINI_API_KEY 替换为你从 Google AI Studio 或 GCP 项目获取的 API Key。
# 示例：使用 Google GenAI Python SDK 调用 Gemini 3 Pro 预览版
# 依赖：pip install google-generativeai
import os
from google import genai
# 在环境中设置 API Key：
# export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
client = genai.Client() # 客户端将从环境变量中读取 GEMINI_API_KEY
# 使用预览版模型标识。具体模型 ID 可能有所不同；请以 API 文档中列出的 ID 为准。
model_id = "gemini-3-pro-preview" # 或 "gemini-3-pro"，取决于可用性
prompt = """
You are an assistant that writes a short Python function to fetch JSON from a URL,
handle HTTP errors, and return parsed JSON or None on failure.
"""
resp = client.models.generate_content(model=model_id, contents=prompt)
print("MODEL RESPONSE:\n", resp.text)
如果选择 CometAPI，请将 url 替换为 https://api.cometapi.com/v1/chat/completions，并将 key 替换为你从 CometAPI 获得的密钥。
如何获得最佳效果——提示模式与技巧
在难题中使用“thinking”模式
如果你在处理渐进式推理或复杂的数学/代码任务，请启用预览版的“thinking”变体（若可用）——它会分配更多内部推理步骤，并常常在多阶段任务上给出更可靠的结果。请在控制台中查看带有 -thinking 后缀的模型名称。
函数调用与工具编排
使用声明式函数（Vertex AI/GenAI 函数调用）可获得可靠的结构化输出并减少幻觉。让模型提出函数调用并在你的环境中确定性地执行。函数调用文档包含示例，展示如何返回可安全运行的类型化 JSON 参数。
需要最新事实时进行 Grounding
如果你的应用依赖当前的网络事实，请使用网页 Grounding，但注意 Grounded 提示的成本与速率限制。Grounding 功能很强——它允许 Gemini 查询 Search 或 Maps——但每个 Grounded 提示都可能影响计费与延迟特性。
Gemini 3 Pro 在真实场景中的表现（用例）
代码生成与开发者生产力
Gemini 3 Pro 在多文件推理、长仓库上下文以及同时生成测试/文档与代码方面有所提升。与函数调用和终端代理配合，它能比旧模型更快地搭建并验证中等规模项目。社区测试显示 LiveCodeBench/Elo 编码分数有所提高。
研究与 STEM 工作流
该模型的 Deep Think 能力与更大的推理预算使其非常适合需要多步数学推导、数据集综合或多文件论文总结的研究任务。早期基准结果显示它在许多 STEM 数据集上位居或接近顶尖。
内容设计与多模态创意工作流
Gemini 3 Pro 的多模态输出以及与 Veo/Whisk/Flow 的集成，使其成为混合文本、图像与视频工作流的强力选择——从营销分镜到自动化视频草案。Google 在 AI Ultra 中为创作者捆绑了某些创作工具，以满足更高的使用上限。
结论：Gemini 3 Pro 是否碾压其他模型？
Gemini 3 Pro 预览版是一次重大进步。在广泛的基准与早期真实测试中，它经常在 2025 年晚期的时间点上与最佳模型并列或领先，尤其在：
- 复杂推理（数学/STEM）
- 多模态理解与综合
- 代理式工作流与函数调用
不过，优势幅度取决于具体任务。对于某些窄范围任务（特定创作风格或高度专业领域知识），其他竞品在成本/延迟与生态适配方面仍可能具备竞争力。各类基准与泄露分数表明，Gemini 3 Pro 常处于顶级行列，但“碾压”因任务而异——对于许多企业与开发者用例，Gemini 3 Pro 现已成为首选评估对象。
如何开始使用 CometAPI
CometAPI 是一个统一的 API 平台，将来自领先提供商的 500+ AI 模型（如 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、Midjourney、Suno 等）聚合到一个对开发者友好的接口中。通过提供一致的认证、请求格式与响应处理，CometAPI 大幅简化了将 AI 能力集成到你的应用中的过程。无论你在构建聊天机器人、图像生成器、音乐作曲器，还是数据驱动的分析管道，CometAPI 都能让你更快迭代、控制成本并保持供应商无关性，同时紧跟 AI 生态的最新突破。
开发者可通过 CometAPI 访问 Gemini 3 Pro Preview API。要开始，请在 Playground 中探索 CometAPI 的模型能力，并查阅 API 指南获取详细说明。在访问前，请确保你已登录 CometAPI 并获得 API Key。 CometAPI 的价格远低于官方价格，帮助你完成集成。
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