谷歌剛剛發布了 Gemini 3 的相關訊息，正式開啟了 Gemini 3 時代。 雙子座3專業版 預覽版已發布，初步訊號清晰明確：這是多模態推理、編碼智能體和長上下文理解領域的重大進步。該模型被譽為Google迄今為止功能最強大的推理和多模態模型，針對智能體工作流程、編碼、長上下文任務和多模態理解進行了最佳化。它配備了全新的「深度思考」推理模式，在智能體/程式碼基準測試中取得了顯著提升（Terminal-Bench 2.0 的提升幅度高達 54.2%），並且可透過 Google AI Studio、API（Vertex AI 整合）以及 Google Antigravity 等開發者工具立即使用。
什麼是 Gemini 3 Pro 預覽版？
Google將 Gemini 3 定位為 Gemini 系列的下一代、最聰明的成員——專注於更深層的推理、更豐富的多模態理解（文字、圖像、視訊、音訊、程式碼）以及更好的智慧行為（能夠使用工具進行規劃和行動的模型）。
頭條新聞
- 原生多模態理解 — 能夠同時接收和處理文字、影像、音訊和視訊（包括長視訊輸入）。非常適合混合處理文件、螢幕截圖、文字記錄和影片。
- 超大上下文視窗（最多可達約 1,000,000 個字元） — 能夠在單一會話中攝取並保留超長文件、大型程式碼庫或數小時的轉錄文字的上下文資訊。這對於深度研究、程式碼審查和多文檔綜合分析而言是其核心賣點。
- 代理/工具使用能力 — 旨在為能夠呼叫工具、操作終端、管理任務計劃和協調多步驟工作流程的自主代理提供支援（已應用於 Google Antigravity 和其他 IDE 整合）。這使其在編碼、編排和多步驟自動化方面特別強大。
- 更強的推理和編碼能力 — Google 將 Gemini 3 Pro 定位為他們用於複雜推理、數學和程式碼任務的頂級「思考」模型（改進的基準測試和終端/工具性能）。
與 Gemini 2.5 Pro 及其他產品相比，Gemini 3 Pro 有哪些新功能？
哪些能力提升最為顯著？
Gemini 3 Pro 被宣傳為在推理（數學和科學推理）、多模態空間/視覺推理以及工具使用方面取得的重大進步。 Google強調，與 Gemini 2.5 Pro 相比，Gemini 3 Pro 在基準測試套件和實際智慧任務（例如程式設計和終端自動化）中均有顯著提升。團隊發布的主要指標範例包括：
| 基準/任務 | Gemini 3 Pro（據報導） | Gemini 2.5 Pro（據報導） | 絕對差距（pp） |
|---|---|---|---|
| 人類的最後考試（學術推理，不使用工具） | 37.5% | 21.6% | + 15.9. |
| GPQA 鑽石等級（科學/事實性品質保證） | 91.9% | 86.4% | + 5.5. |
| AIME 2025（數學，無工具） | 95.0% | 88.0% | + 7.0. |
| AIME 程式碼執行 | 100.0% | （2.5 專業版：—） | — (3 Pro 憑藉執行力獲得完美分數)。 |
| ARC-AGI-2（視覺推理謎題） | 31.1% | 4.9% | + 26.2 — 非常大的多模態增益。 |
| SimpleQA 已驗證（參數知識） | 72.1% | 54.5% | + 17.6. |
這些數字表明 Gemini 3 Pro 針對多步驟推理、複雜工具使用和緊密整合的多模態任務（例如，組合視訊框架、圖表推理和程式碼生成）進行了最佳化。
以智能體為先導的開發者工具：反重力
為了示範智能體工作流程，Google發布了 反重力 Antigravity 是一款「以代理為先」的整合開發環境 (IDE)，它以 Gemini 3 Pro 為基礎，建構多代理程式編碼工作流程。 Antigravity 使代理程式能夠直接與編輯器、終端機和瀏覽器交互，並產生記錄代理程式操作的「工件」（任務清單、螢幕截圖、瀏覽器記錄），從而解決代理開發中的可追溯性和可複現性問題。這使得 Gemini 3 Pro 比那些僅專注於文字生成的模型更適用於實際的開發者工作流程。
更好的工具使用和編碼
谷歌報告稱，Gemini 3 Pro 在一項以終端為中心的基準測試（Terminal-Bench 2.0）中取得了顯著進步，該測試旨在衡量設備通過終端操作計算機的能力：Gemini 3 Pro 得分 54.2% 這項測試結果——相對於先前的 Gemini 版本有了很大的提升——表明在自主工具使用和程式碼生成方面取得了真正的進步。
當被要求運行腳本、協調工具或管理多步驟開發任務時，模型能夠更好地應對這些任務。實際上，這意味著模型執行命令時產生的幻覺更少，錯誤處理能力更強，並且能夠更好地從失敗的步驟中恢復。
Gemini 3 Pro 在基準測試中的表現如何？
Google在 Gemini 3 部落格文章中發布了一系列基準測試對比結果，涵蓋了經典的自然語言處理推理、多模態理解、程式碼生成和智能體工具的使用。谷歌直接公佈的關鍵數據包括：
- LMA競技場Gemini 3 Pro 得分 1501 埃洛在競爭排行榜上名列前茅（衡量成對對決中的一般推理/答案品質）。
- MMMU-Pro（多模式基準）: 81% — 與先前的模型相比，這是一個相當大的成長。
- 視訊-MMMU: 87.6% 在視訊感知的多模態任務中。
- SimpleQA 已驗證: 72.1% 顯示複雜輸入資料的實際品質保證有所改善。
- WebDev Arena: 1487 埃洛 （Web開發/程式碼推理）
- Terminal-Bench 2.0 和 SWE-bench 已驗證：代理工具使用及編碼代理效能大幅提升。
- 深度思考：最高難度測驗的成績進一步提高（例如，據報道，在 Deep Think 中，「人類的最後考試」的某些指標從 37.5% 提高到 41.0%）。
所有這些都表明，該模型是針對深度而非表面文字生成進行調整的。
所以：沒錯，Gemini 3 Pro 在目前的眾多測試中始終名列前茅——但「碾壓式」表現取決於具體任務。在純粹的程式碼生成方面，一些競爭對手的表現依然不相上下；而在長上下文、數學運算和多模態合成方面，Gemini 3 Pro 經常在 2025 年 11 月初/11 月的測試中被評為同類最佳。
如何取得 Gemini 3 Pro 預覽版？
官方入境點
Google 已在多個平台上發布了 Gemini 3 Pro 的預覽版：
- Gemini 應用（消費者/專業用戶）： 該模型將在 Gemini 應用程式中推出，作為「Gemini 3」時代發布的一部分。
- 谷歌 AI Studio / Gemini 開發者 API： 開發者可以透過 AI Studio 和 Gemini Developer API 進行實驗。此 API 提供 REST 和 SDK 接口，並支援函數呼叫和串流等進階功能。
- Vertex AI（Google雲端）： 企業和團隊可以透過 Vertex AI 存取 Gemini 3 Pro，用於生產環境和 MLOps 工作流程。 Vertex 支援 Python、Node、Java、Go 和 curl 範例。
- 第三方集成 (CometAPI): CometAPI 提供對 Gemini 3 Pro API 的訪問，呼叫名稱為 gemini-3-pro-preview。 COMetAPI 提供遠低於官方價格的價格，幫助您整合。
快速入門：Python 範例（官方 SDK 模式）
以下是一個簡潔實用的 Python 範例，改編自 Google 的 Gemini 快速入門指南，示範如何透過 Google 的 GenAI 用戶端呼叫 Gemini API。 GEMINI_API_KEY 使用從 Google AI Studio 或 GCP 專案中獲得的 API 金鑰。
# Example: call Gemini 3 Pro Preview using Google GenAI Python SDK
# Requires: pip install google-generativeai
import os
from google import genai
# Set API key in environment:
# export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
client = genai.Client() # client picks up GEMINI_API_KEY from env
# Use the preview model identifier. The exact model ID may vary; use the ID listed in the API docs.
model_id = "gemini-3-pro-preview" # or "gemini-3-pro" depending on availability
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)
如果您選擇 CometAPI，請替換 url - https://api.cometapi.com/v1/chat/completions key 使用您從 CometAPI 取得的金鑰。
如何獲得最佳結果－提示模式和技巧
對難題使用「思考」模式
如果您正在解決漸進式推理或複雜的數學/程式碼任務，請啟用預覽的「思考」模式（如果可用）——它會分配更多內部推理步驟，並且通常在多階段任務中產生更可靠的解決方案。檢查模型名稱以獲取更多資訊。 -thinking 控制台中的後綴。
函數呼叫和工具編排
使用已宣告的函數（Vertex AI/GenAI 函數呼叫）可以獲得可靠、結構化的輸出，並減少幻覺。讓模型建議函數調用，並在您的環境中確定性地執行它們。函數呼叫文件包含傳回類型化 JSON 參數的範例，您可以安全地執行這些範例。
當你需要了解最新資訊時，需要一些基礎知識。
如果您的應用程式依賴目前的網路數據，請使用網路路由功能，但請注意路由請求產生的費用和速率限制。路由功能非常強大——它允許 Gemini 查詢搜尋或地圖——但每次路由請求都可能改變您的計費方式和延遲特性。
Gemini 3 Pro 在實際任務（用例）中的表現如何？
程式碼生成與開發者效率
Gemini 3 Pro 在多文件推理、長程式碼庫上下文處理以及程式碼旁測試/文件合成方面均有所改進。配合函數呼叫和終端代理，它能夠比舊型號更快地建造和驗證中型項目。社群測試表明，其 LiveCodeBench/Elo 編碼得分更高。
研究與STEM工作流程
該模型的深度思考能力和更大的推理預算使其非常適合需要多步驟數學推導、資料集合成或多文件論文摘要的研究任務。早期基準測試結果表明，它在許多 STEM 數據集上都名列前茅。
內容設計、多模態創意工作流程
Gemini 3 Pro 的多模態輸出以及與 Veo/Whisk/Flow 的集成，使其成為混合文字、圖像和視訊工作流程的理想選擇——從行銷故事板到自動視訊草稿，都能輕鬆勝任。 Google 也為追求最高功能的使用者在 AI Ultra 中捆綁了一些創作工具。
結論：Gemini 3 Pro 是否碾壓其他機種？
Gemini 3 Pro 預覽版是一項重大進步。在廣泛的基準測試和早期實際測試中，它經常表現出色。 線索或聯繫 2025 年末最佳可用型號，尤其是在以下方面：
- 複雜推理（數學/STEM）
- 多模態理解與綜合
- 代理工作流程和函數調用
然而，優勢會因任務而異。對於某些特定類型的任務（例如某些創意寫作風格或非常專業的領域知識），其他競品機型仍然可能具有競爭力，甚至更勝一籌，這取決於成本/延遲和生態系統的契合度。基準測試和洩漏的分數表明，Gemini 3 Pro 通常名列前茅，但「碾壓式」表現取決於具體任務——對於許多企業和開發者用例而言，Gemini 3 Pro 目前是首選的評估機型。
如何開始使用 CometAPI
CometAPI 是一個統一的 API 平台，它將來自領先供應商（例如 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini、Anthropic 的 Claude、Midjourney、Suno 等）的 500 多個 AI 模型聚合到一個開發者友好的介面中。透過提供一致的身份驗證、請求格式和回應處理，CometAPI 顯著簡化了將 AI 功能整合到您的應用程式中的過程。無論您是建立聊天機器人、影像產生器、音樂作曲家，還是資料驅動的分析流程，CometAPI 都能讓您更快地迭代、控製成本，並保持與供應商的兼容性——同時也能充分利用整個 AI 生態系統的最新突破。
開發人員可以訪問 Gemini 3 Pro 預覽版 API 透過 CometAPI。首先，探索模型功能。彗星API ，詳見 游乐场 請參閱 API 指南以取得詳細說明。造訪前，請確保您已登入 CometAPI 並取得了 API 金鑰。 COMetAPI 提供遠低於官方價格的價格，幫助您整合。
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