Gemini 3 Pro（預覽版） 是 Google/DeepMind 在 Gemini 3 系列中的最新旗艦多模態推理模型。它被定位為其「迄今最智能的模型」，針對深度推理、代理式工作流程、高級程式設計，以及長上下文的多模態理解（文字、影像、音訊、影片、程式碼與工具整合）而設計。
主要特性
- 模態： 文字、影像、影片、音訊、PDF（以及結構化的工具輸出）。
- 代理/工具： 內建函式呼叫、將搜尋作為工具、程式碼執行、URL 上下文，並支援協調多步驟代理。Thought-signature 機制可在多次呼叫間保留多步推理。
- 程式設計與「vibe coding」：針對前端生成、互動式 UI 生成與代理式編碼做了最佳化（據 Google 報告在相關排行榜名列前茅）。被宣稱是其目前最強的「vibe-coding」模型。
- 新的開發者控制項：
thinking_level（low|high）可在成本/延遲與推理深度間取捨；media_resolution控制每張影像或影片畫格的多模態保真度。這些有助於平衡效能、延遲與成本。
基準測試表現
- Gemini3Pro 以 1501 分在 LMARE 中獲得第一名，超越 Grok-4.1-thinking 的 1484 分，亦領先 Claude Sonnet 4.5 與 Opus 4.1。
- 同時在 WebDevArena 程式競賽中以 1487 分奪冠。
- 在人文學科推理測試 Humanity’s Last Exam 中取得 37.5%（無工具）；在 GPQA Diamond 科學測試中達 91.9%；在數學競賽 MathArena Apex 中為 23.4%，創下新紀錄。
- 在多模態能力方面，MMMU-Pro 為 81%；在影片理解基準 Video-MMMU 上為 87.6%。
技術細節與架構
- 「Thinking level」參數： Gemini 3 提供
thinking_level控制項，讓開發者在內部推理深度與延遲/成本之間取捨。模型將thinking_level視為內部多步推理的相對配額，而非嚴格的 token 保證。Pro 版本預設通常為high。這是一項明確的新控制，用於調整多步規劃與思維鏈深度。 - 結構化輸出與工具： 模型支援 結構化 JSON 輸出，並可結合內建工具（Google 搜尋依據、URL 上下文、程式碼執行等）。部分結構化輸出與工具的組合功能僅在
gemini-3-pro-preview提供預覽。 - 多模態與代理式整合： Gemini 3 Pro 明確面向代理式工作流程構建（工具 + 跨程式碼/終端機/瀏覽器的多代理協作）。
限制與已知注意事項
- 事實性並非完美——仍可能出現幻覺。儘管 Google 稱在事實性上有顯著改進，在高風險場景（法律、醫療、金融）仍需經過有根據的驗證與人工審核。
- 長上下文效能因任務而異。支援 1M 輸入視窗是硬性能力，但在極端長度下的實際效果在某些長上下文測試中會下降（觀察到在 1M 時的逐點下降）。
- 成本與延遲的取捨。超長上下文與較高的
thinking_level會增加計算量、延遲與成本；定價階梯取決於權杖用量。請使用thinking_level與分塊策略來管理成本。 - 安全與內容過濾。Google 持續採用安全政策與審核層；某些內容與行為仍受限制，或會觸發拒絕模式。
Gemini 3 Pro 預覽版與其他頂尖模型的比較
高層次比較（預覽版 → 定性）：
相對於 Gemini 2.5 Pro： 在推理、代理式工具使用與多模態整合上有躍進；更大的上下文處理與更佳的長篇理解。DeepMind 在學術推理、程式設計與多模態任務上展示出持續增長。
相對於 GPT-5.1 與 Claude Sonnet 4.5（據報告）： 在 Google/DeepMind 的基準組合上，Gemini 3 Pro 在多項代理式、多模態與長上下文指標上被呈現為領先（見 Terminal-Bench、MMMU-Pro、AIME）。具體比較結果因任務而異。
典型與高價值使用場景
- 大型文件／書籍摘要與問答（Q&A）：長上下文支援使其對法律、研究與合規團隊具有吸引力。
- 倉庫級程式碼理解與生成：與程式開發工具鏈整合與改進的推理能力，有助於大型程式碼庫重構與自動化程式碼審查流程。
- 多模態產品助理：影像 + 文字 + 音訊流程（可處理螢幕截圖、通話片段與文件的客服支援）。
- 媒體生成與編輯（照片 → 影片）：早期 Gemini 系列功能現已包含類 Veo / Flow 的照片→影片能力；預覽版顯示對原型與媒體工作流程有更深的多媒體生成能力。
如何存取 Gemini 3 Pro API
步驟 1：註冊取得 API 金鑰
登入 cometapi.com。若您尚未成為我們的使用者，請先註冊。登入您的CometAPI 控制台。取得介面的存取憑證 API 金鑰。在個人中心的 API token 中點擊「Add Token」，取得 token 金鑰：sk-xxxxx 並提交。
步驟 2：向 Gemini 3 Pro API 發送請求
選擇「gemini-3-pro」端點發送 API 請求，並設定請求本文。請求方法與請求本文可在我們網站的 API 文件取得。我們也提供 Apifox 測試以便使用。將 <YOUR_API_KEY> 替換為您帳戶中的實際 CometAPI 金鑰。base url 為 Gemini 內容生成 與 聊天
將您的問題或請求插入 content 欄位——模型將對此作出回應。處理 API 回應以取得生成的答案。
步驟 3：擷取並驗證結果
處理 API 回應以取得生成的答案。處理後，API 會回傳任務狀態與輸出資料。