作者：苗正
谷歌裝睡8個月，反手扔出一個王炸Gemini 3 Pro。
谷歌可算是發佈Gemini 3 Pro了，很突然，而且很“低調”。
雖然谷歌在Gemini 3 Pro之前發佈了圖片編輯模型Nano Banana，進而刷了一波存在感。但是在基座模型方面，谷歌已經靜默太久。
過去這大半年，大家都在熱議OpenAI的新動作，或者感嘆Claude在代碼領域的統治力，唯獨沒有人提及8個月沒有版本號升級的Gemini。
縱使谷歌的雲業務和財報再漂亮，可在AI開發者的核心圈子裡，谷歌的存在感仍然被一點點的稀釋。
好在的是，小榜在第一時間體驗過後發現，Gemini 3 Pro並沒有讓我們失望。
但現在還不能過早下結論。因為現在的AI賽道早就已經過了靠參數量嚇人的階段，大家都在卷應用、卷落地、捲成本。
谷歌能不能適應新版本和新環境，還是個未知數。
01
我讓Gemini 3 Pro用一句話來形容自己，它是這麼回答我的。
“不再急於向世界證明自己有多聰明，而是開始琢磨如何讓自己變得更有用。”——Gemini 3 Pro
在LMArena排行榜上，Gemini 3 Pro以1501的Elo分數登頂，這是AI模型在綜合能力評估中的新紀錄。這是一個相當優秀的成績，就連奧特曼也發推表示祝賀。
數學能力測試中，該模型在AIME2025（美國數學邀請賽）的代碼執行模式下達到了100%的準確率。在GPQADiamond科學知識測試中，Gemini 3 Pro的準確率為91.9%。
MathArenaApex數學競賽的測試結果顯示，Gemini 3 Pro獲得了23.4%的得分，而其他主流模型的得分普遍在2%以下。此外，在名為Humanity'sLastExam的測試中，該模型在不使用工具的情況下達到了37.5%的得分。
Google在此次更新中引入了名為“vibecoding”的代碼生成功能。這項功能允許用戶通過自然語言描述需求，系統隨後生成相應的代碼和應用程序。
在Canvas編程環境的測試中，用戶描述“製作一個可以調節轉速的電風扇”後，系統在約30秒內生成了包含旋轉動畫、速度控制滑塊和開關按鈕的完整代碼。
官方展示的案例還包括核聚變過程的可視化模擬。
在交互方式上，Gemini 3 Pro增加了“生成式界面”（GenerativeUI）功能。與傳統AI助手只返回文本回答不同，該系統可以根據查詢內容自動生成定製化的界面佈局。
例如，當用戶詢問量子計算相關問題時，系統可能生成包含概念解釋、動態圖表和相關論文鏈接的交互式界面。
針對不同受眾的同一問題，系統會生成不同的界面設計，舉個簡單例子，向兒童和成人解釋同一概念時，會採用不同的呈現方式。兒童的就會偏可愛，成人則會偏簡潔明瞭。
Google Labs中提供的Visual Layout實驗功能展示了這種界面的應用，用戶可以獲得雜誌風格的視圖佈局，包含圖片、模塊和可調節的UI元素。
此次發佈還包含了名為Gemini Agent的智能體系統，目前處於實驗階段。該系統可以執行多步驟任務，並連接到Gmail、Google Calendar和Reminders等谷歌服務。
在收件箱管理場景中，系統可以自動篩選郵件、標記優先級和起草回覆。旅行規劃是另一個應用場景，用戶只需提供目的地和大致時間，系統會查詢日曆、搜索航班和酒店選項，並添加行程安排。而這項功能目前僅向美國地區的Google AI Ultra訂閱用戶開放。
在多模態處理方面，Gemini 3 Pro基於稀疏混合專家架構構建，支持文本、圖像、音頻和視頻輸入。模型的上下文窗口為100萬token，意味著可以處理較長的文檔或視頻內容。
加拿大勞瑞爾大學歷史學教授Mark Humphries的測試顯示，該模型在識別18世紀手寫文稿時的字符錯誤率為0.56%，相比前代版本降低了50%到70%。
Google表示，訓練數據包括公開網絡文檔、代碼、圖像、音頻和視頻內容，後訓練階段使用了強化學習技術。
Google還推出了名為Gemini 3 Deep Think的優化版本，專門用於複雜推理任務。該模式目前正在進行安全評估，計劃在未來幾周向Google AI Ultra訂閱者開放。
在Google Search的AI模式中，用戶可以點擊“thinking”選項卡查看該模式的推理過程。與標準模式相比，Deep Think模式會在生成回答前進行更多步驟的分析。
除了官方提供的資料外，我還將Gemini 3 Pro和ChatGPT-5.1進行了對比。
第一個對比就是生成圖片。
提示詞：給我生成一張iPhone17
ChatGPT-5.1
Gemini 3 Pro
主觀上來講，ChatGPT-5.1更符合我的需求，因此這回合是ChatGPT-5.1勝出。
第二個對比的就是兩者的智能體水平。
提示詞：去給我研究研究字母榜這個微信公眾號，然後評論一下這個號的水平
GPT-5.1
Gemini 3 Pro
雖然從主觀上來講，我更喜歡Gemini 3 Pro的解讀，但是太過於鼓吹，ChatGPT-5.1能發現小榜還有所不足，更客觀真實。
最後是代碼能力，也是目前所有大模型最關注的一塊。
我選的項目是GitHub上最近星數非常高的項目，叫做LightRAG。這是通過整合圖結構來增強上下文感知和高效信息檢索，從而改進檢索增強生成，實現了更高的準確性和更快的響應時間。項目地址https://github.com/HKUDS/LightRAG
提示詞：跟我說說這個項目如何
GPT-5.1
Gemini 3 Pro
同時，Gemini 3 Pro也獲得了業內人士的高度評價。
02
雖然Gemini 3 Pro發佈的非常低調，但實際上谷歌已經為Gemini 3 Pro預熱了很久。
在谷歌第三季度財報電話會上，谷歌CEO皮查伊說了這麼一句話：“Gemini 3 Pro將在2025年內發佈。”沒有具體日期，沒有更多細節，卻拉開了科技行業一場營銷大戲的序幕。
谷歌不斷釋放信號，讓整個AI社區保持高度關注，卻始終拒絕給出任何確定的發佈時間表。
從10月開始，各種“意外洩露”接踵而至。10月23日開始流傳一份日曆，在其11月12日“Gemini 3 Pro Release”的內部日曆截圖瘋傳。
而且眼尖的開發者還在Vertex AI的API文檔中發現了“gemini-3-pro-preview-11-2025”的字樣。
緊接著，Reddit 和 X上開始出現各種截圖。有用戶聲稱在 Gemini Canvas 工具中看到了新模型的身影，有人在移動應用的某些版本中發現了異常的模型標識。
然後就是，下面這張測試數據開始在社交媒體流傳。
這些“洩露”看似偶然，實則構成了一場精心編排的預熱。
每一次洩露都恰到好處地展示了Gemini 3 Pro 的某項核心能力，每一次討論都將期待值推向新的高度。而 谷歌官方賬號的態度則耐人尋味，他們會轉發社區的討論，會用“即將到來”這樣的措辭吊胃口，甚至谷歌AI實驗室的高層，還在關於發佈日期預測的推文下回復了兩個“思考”表情符號，但就是不肯說出一個準確日期。
預熱了將近1個月，谷歌終於將新鮮的Gemini 3 Pro端了上來。然而Gemini 3 Pro性能雖然強勁，但是谷歌的更新頻率多少讓人有點著急。
早在今年3月份的時候，谷歌就發佈了Gemini 2.5 Pro的預覽版本，後續又陸續推出了Gemini 2.5 Flash預覽版等衍生預覽版本。直至Gemini 3 Pro問世，Gemini系列在此期間無任何版本號升級。
可谷歌的對手們並不會等待Gemini。
OpenAI在8月7日推出了GPT-5，並在11月12日進一步升級到 GPT-5.1。而且這段時間裡，OpenAI還推出了自己的AI瀏覽器Atlas，直指谷歌腹地。
Anthropic 的迭代速度更為密集:2月24日發佈 Claude 3.7 Sonnet(首個混合推理模型)，5月22日推出 Claude Opus 4 和 Sonnet 4，8月5日發佈 Claude Opus 4.1，9月29日推出 Claude Sonnet 4.5，10月15日又發佈了 Claude Haiku 4.5。
這一系列攻勢打得谷歌有些措手不及，不過目前來看，谷歌頂住了。
03
谷歌之所以耗時8個月才更新Gemini 3 Pro，最大的原因可能來自於人員上的變更。
2025年7月至8月前後，微軟對谷歌發起了一波猛烈的人才攻勢，成功招募了超過20名DeepMind的核心專家和高管。
這其中就包括DeepMind高級產品總監（Senior Director of Product）戴夫·希創（Dave Citron），負責其核心AI產品的落地。以及Gemini的工程副總裁 (VP of Engineering)阿瑪爾·蘇布拉馬尼亞（Amar Subramanya），他是 Google最重要模型Gemini的核心工程負責人之一。
另外一方面，谷歌Nano Banana團隊曾表示，谷歌在發佈Gemini 2.5 Pro後很長一段時間裡，都在糾結AI生圖領域，進而放緩了基座模型的更新。
谷歌認為，只有攻克了角色一致性 (Character Consistency)、語境編輯(In-context Editing)、文字亂碼(Text Rendering)這三個生成圖片領域的難關後，才能讓基座模型的表現更好。
Nano Banana團隊表示，模型不僅能“畫得好看”，更重要的是能“聽懂人話”並“受人控制”，從而讓 AI 生圖真正進入商業落地階段。
這時回頭來看Gemini 3 Pro，它是一份合格的答卷，但在這個只爭朝夕的 AI 戰場，及格早已不夠。
谷歌既然選擇了在此時此刻交卷，就必須準備好面對最苛刻的閱卷人，那些已經被競品“喂刁”了口味的用戶和開發者。接下來的幾個月，將不是模型參數的比拼，而是生態整合能力的肉搏。谷歌這頭大象不僅要學會跳舞，還得跳得比所有人都快。
