Google Gemini 3完全指南：功能、性能与使用方法详解

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Gemini 3是Google和DeepMind于2025年11月18日联合发布的最新一代多模态大语言模型，代表了人工智能领域的重大突破。根据Google官方博客，这款模型在LMArena排行榜上获得1501 Elo，排名第一，在19项主流基准测试的20项中超越了GPT-5.1。Gemini 3的上下文窗口扩展至100万token，是GPT-4 Turbo（128K）的7.8倍，具备最先进的推理能力和原生多模态理解（文本、图像、视频、音频、代码）。

无论你是AI开发者、企业技术决策者还是对AI技术感兴趣的用户，这份完整指南将帮助你深入了解Gemini 3的核心功能、使用方法、定价结构以及与主流竞品的对比。我们将基于Google官方文档和权威测试数据，为你提供准确、实用的信息和可操作的建议。

Gemini 3是什么？核心概念解析

Gemini 3是Google和DeepMind于2025年11月18日联合发布的最新一代多模态大语言模型。它是Gemini系列的第三代产品，具有最先进的推理能力、原生多模态理解（支持文本、图像、视频、音频和代码）和强大的代理能力。相比前代，Gemini 3的上下文窗口扩展至100万token（输入）和64K token（输出），在19项主流基准测试中的20项中超越了GPT-5.1，其中LMArena Elo达到1501，排名第一。在GPQA Diamond测试中，Gemini 3获得91.9%的得分，显著高于GPT-5.1的88.1%。

作为Google AI生态系统的核心，Gemini 3不仅是一款技术产品，更是Google"将AI融入所有产品"战略的基石。Google CEO Sundar Pichai表示："Gemini 3是我们最智能的模型，结合了Gemini的所有能力，让你可以实现任何想法。它在推理方面达到了最先进水平，能够理解深度和细微差别。"

Gemini系列演变历程

Gemini系列的发展历程体现了Google在AI领域的持续创新。Gemini 1.0于2023年首次发布，标志着Google正式进军多模态大语言模型领域。随后的Gemini 2.0和2.5版本逐步改进了模型性能，扩展了上下文窗口，并增强了推理能力。

Gemini 3代表了一次革命性突破。与前代相比，它在多个维度实现了质的飞跃：性能方面，在19/20项基准测试中超越所有竞品；能力方面，新增Deep Think深度推理模式、Vibe Coding代码生成和增强的代理能力；规模方面，上下文窗口从2.5 Pro的100万token扩展到更稳定的100万输入/64K输出配置。

值得注意的是，Gemini系列的品牌演变也反映了Google的战略调整。从最初的Bard聊天机器人到统一的Gemini品牌，Google正在构建一个全面的AI产品生态系统，涵盖消费者应用、开发者工具和企业解决方案。

Gemini 3的核心定位

Gemini 3的目标用户群体非常广泛，主要包括：

AI开发者和工程师：可以通过Google AI Studio、Vertex AI和Gemini API访问模型，构建各类AI应用。100万token上下文窗口和丰富的API参数（thinking_level、media_resolution等）为开发者提供了极大的灵活性。

企业技术决策者：Gemini Enterprise平台提供了安全、可治理的AI代理工具包，支持访问内部数据（CRM、邮件、数据库）并集成Google和第三方工具。企业客户如Box、Presentations.AI、Figma等已在生产环境中部署Gemini 3。

AI研究人员：Gemini 3在多项学术基准测试中取得突破性成绩，包括GPQA Diamond（91.9%）、Video-MMMU（87.6%）、AIME 2025数学竞赛（95-100%），为研究人员提供了强大的实验工具。

普通消费者：通过Gemini App（网页和移动端），用户可以免费访问Gemini 3 Pro的基础功能，获得智能助手、内容创作和信息查询等服务。

在Google AI生态中，Gemini 3扮演着核心引擎的角色。它不仅为Google搜索、Gmail、Docs、Maps等产品提供AI能力，还通过Google Cloud平台服务全球企业客户。与竞品相比，Gemini 3的差异化优势在于：与Google生态的深度集成、业界最大的上下文窗口、全面的多模态支持（包括原生视频和音频处理）以及强大的代理能力。

Gemini 3核心概念图 - 多模态AI模型性能第一超大上下文窗口Deep Think深度推理Vibe Coding代码生成 — Gemini 3核心概念解析：五大核心特性一览

Gemini 3的核心功能与特性

Gemini 3集成了多项突破性技术，代表了当前多模态AI的最高水平。以下是其核心功能的详细解析：

Gemini 3功能特性图 - 多模态理解Deep Think推理超大上下文Vibe Coding代码生成代理能力 — Gemini 3核心功能与特性：五大突破性技术详解

多模态理解能力详解

Gemini 3的多模态能力是其最显著的技术优势之一。它能够原生处理文本、图像、视频、音频和代码，并进行跨模态推理。

文本理解能力：Gemini 3在长文本处理方面表现卓越。100万token的输入窗口意味着它可以一次性处理约750,000个英文单词或约500,000个中文字符，相当于一整本书、一个完整的代码库或数小时的视频转录文本。这使得它能够进行深度语义分析、跨文档推理和复杂问题解答。

图像分析能力：通过media_resolution参数，开发者可以精确控制图像处理的精细度。media_resolution_high配置为每张图像分配1120个token，支持高精度的视觉理解。在MMMU-Pro（复杂图像推理）测试中，Gemini 3获得81.0%的得分。实际应用中，它能够识别图像中的物体、场景、文字（OCR），并进行视觉推理。

视频理解能力：Gemini 3在视频理解方面取得了突破性进展。根据权威测试数据，它在Video-MMMU基准测试中获得87.6%的得分，显著高于GPT-5.1的80.4%。media_resolution_low配置为每帧视频分配70个token，适合长视频处理。这使得Gemini 3能够分析视频内容、识别动作、理解场景变化，并生成准确的视频摘要。

音频处理能力：Gemini 3支持原生音频输入，能够进行语音识别、音频转录和声音理解。它可以处理播客、会议录音、音乐等多种音频内容，并提取关键信息。

代码理解和生成：在SWE-bench Verified测试中，Gemini 3获得76.2%的得分，略低于Claude 4.5的77.2%，但在WebDev Arena（网页开发）排行榜上以1487 Elo排名第一。它能够理解多种编程语言（Python、JavaScript、Java、Go等），生成完整的代码片段，并进行代码审查和调试。

跨模态推理能力：Gemini 3最强大的特性之一是跨模态推理。例如，它可以分析一张物理实验的照片，理解实验设置，并用代码生成模拟该实验的物理仿真。或者分析一段产品演示视频，提取关键功能点，并生成详细的技术文档。

Deep Think深度推理模式

Deep Think是Gemini 3的增强推理模式，通过延长内部思考时间来提升复杂问题的解决能力。根据Google官方博客，Deep Think模式在GPQA Diamond测试中将得分从标准模式的91.9%提升至93.8%，显著增强了模型的推理深度。

工作原理：Deep Think模式允许模型在生成答案之前进行更长时间的内部推理。类似于人类在解决复杂问题时需要深思熟虑，Deep Think模式为模型提供了更多的"思考时间"，使其能够探索多种解决路径、验证中间步骤、并选择最优答案。这种机制在需要多步骤推理、复杂逻辑或创意思考的任务中尤为有效。

性能提升：在多项基准测试中，Deep Think模式展现出显著优势。在AIME 2025数学竞赛中，它的得分达到95-100%（启用代码执行时可达100%），远超标准模式。在ARC-AGI-2（最难的推理测试）中，Deep Think模式获得41.0%的得分，代表了当前AI推理能力的最高水平。

使用场景：Deep Think模式特别适合以下任务：

复杂数学问题求解：如高级代数、微积分、概率论等需要多步骤推导的问题
科学研究推理：如物理学、化学、生物学中的假设验证和实验设计
多步骤逻辑推理：如法律案例分析、战略规划、复杂决策支持
创意问题解决：如新产品设计、创新方案构思
需要深度分析的任务：如大规模数据分析、复杂系统建模

启用方法：目前，Deep Think模式仅限Google AI Ultra订阅者（$249.99/月）访问，处于预览阶段。Google计划在未来几个月内全面推出该功能。使用时，用户可以在Gemini App中选择"Deep Think"模式，或通过API设置相应参数。需要注意的是，Deep Think模式可能会增加响应时间（通常延长几秒到几十秒），但能够显著提升答案质量，特别是在复杂任务中。

与普通模式的区别：

对比维度	标准模式	Deep Think模式
响应速度	快速（1-3秒）	较慢（5-30秒）
推理深度	标准	增强（+2-5%性能）
适用场景	一般问答、内容生成	复杂推理、科学计算
成本	标准API定价	需AI Ultra订阅
准确性	高（91.9% GPQA）	极高（93.8% GPQA）

超大上下文窗口优势

Gemini 3的100万token上下文窗口是其最具竞争力的特性之一，远超所有主流竞品。

技术规格：Gemini 3支持1,000,000 token的输入和64,000 token的输出。相比之下，GPT-4 Turbo提供128K输入/4K输出，Claude 2.1提供200K输入/4K输出。Gemini 3的输入容量是GPT-4的7.8倍，是Claude的5倍，输出容量更是远超竞品。

竞品对比：

模型	输入上下文	输出上下文	上下文优势
Gemini 3 Pro	1,000,000 tokens	64,000 tokens	业界最大
GPT-4 Turbo	128,000 tokens	4,096 tokens	-
Claude 2.1	200,000 tokens	4,096 tokens	-
GPT-5.1	128,000 tokens	16,384 tokens	-

实际应用场景：

完整书籍分析：100万token足以摄取一本完整的长篇小说（约750页）或技术手册，进行全文分析、主题提取和内容总结。例如，分析一本法律教科书并生成关键概念索引。
长代码库理解：处理包含数万行代码的完整项目，理解系统架构、识别潜在bug、建议优化方案。例如，分析一个完整的Web应用代码库并生成技术文档。
数小时视频处理：通过视频转录，Gemini 3可以处理长达数小时的视频内容（如在线课程、会议录像），提取关键信息并生成结构化摘要。
法律合同审查：一次性摄取长达500页的法律合同、并购协议或政策文件，识别关键条款、潜在风险点和合规问题。
学术研究综述：分析数十篇学术论文，提取研究方法、实验结果和关键发现，生成系统化的文献综述。

这种超大上下文能力使得Gemini 3能够处理以往需要分段处理的复杂任务，显著提升了效率和准确性。开发者无需实现复杂的文档分块和检索逻辑，可以直接将完整数据输入模型，获得全局性的分析结果。

Vibe Coding代码生成能力

Vibe Coding是Gemini 3引入的革命性功能，能够将高级自然语言提示转换为完整的应用程序或交互式网页。

定义与能力：根据Google官方文档，Vibe Coding允许用户通过简单的自然语言描述，生成功能完整的Web应用、交互式可视化工具、游戏和模拟器。这不仅仅是代码片段生成，而是包含完整前端（HTML/CSS/JavaScript）和业务逻辑的可运行应用。

性能指标：在WebDev Arena排行榜上，Gemini 3以1487 Elo排名第一，超越所有竞品。这表明它在实际网页开发任务中的表现优于其他模型，包括代码质量、功能完整性和用户体验。

支持的生成类型：

交互式网页：生成包含用户界面、交互逻辑和数据处理的完整网页应用。例如，用户输入"创建一个任务管理应用，支持添加、编辑和删除任务"，Gemini 3可生成完整的HTML/CSS/JS代码。
完整应用原型：快速生成应用原型，用于概念验证或客户演示。例如，"创建一个电商商品展示页面，包含图片轮播、价格筛选和购物车功能"。
数据可视化工具：生成交互式图表、仪表板和数据分析工具。例如，"创建一个股票价格趋势图，支持实时数据更新和多股票对比"。
游戏和模拟器：生成简单的游戏（如俄罗斯方块、2048）或物理模拟器（如三体问题模拟、天体运动可视化）。Google在发布会上演示了一个通过自然语言生成的等离子体流动模拟器（tokamak plasma flow）。

实际应用示例：在Google AI Studio的Build模式中，开发者可以输入高层次的应用描述，模型将自动生成完整的代码并提供可交互的预览。例如，输入"创建一个贷款计算器，包含本金、利率、期限输入，并实时显示月供和总利息"，Gemini 3将生成包含表单、计算逻辑和结果展示的完整应用。

Vibe Coding极大地降低了应用开发的门槛，使得非技术人员也能够快速创建功能性原型，同时为专业开发者提供了高效的代码生成工具，显著提升开发效率。

代理能力（Agentic Capabilities）

Gemini 3被Google称为"最强大的代理模型"，具备规划、执行多步骤任务和自主使用工具的能力。

多步骤任务执行：代理能力意味着Gemini 3不仅能回答问题，还能主动执行一系列步骤来完成复杂任务。例如，当用户请求"规划一次去罗马的三日游"时，模型可以自动：搜索航班和酒店信息、查询景点开放时间、规划每日行程、生成地图路线，并整理成结构化的旅行计划。

Gemini Agent介绍：Gemini Agent是一个实验性的多步骤任务助手，目前在Gemini App（网页版）以Beta形式向美国Ultra订阅者（18岁以上）开放。它可以跨Google服务（Gmail、Calendar、搜索）自主完成任务，同时在关键操作前寻求用户确认，确保透明度和控制权。

Antigravity IDE集成：Google新推出的Antigravity是一个"代理优先"的开发IDE，处于公开预览阶段（免费使用）。Antigravity允许开发者生成多个Gemini代理，这些代理可以并行工作，访问编辑器、终端、浏览器和其他工具。它提供两种视图：

Editor View（编辑器视图）：传统IDE布局，侧边面板显示代理助手
Manager View（管理视图）："任务控制中心"，用于协调多个并行工作的代理

Antigravity还支持混合使用多种模型（Gemini 3、Claude Sonnet 4.5、OpenAI GPT），并生成"工件"（任务列表、代码片段、截图、浏览器录制）以验证每个步骤的正确性。

实际应用场景：

Gmail和Calendar集成旅行规划：用户说"帮我规划下周去旧金山的商务旅行"，Gemini Agent可以检查日历空档、搜索航班、预订酒店、在Gmail中起草确认邮件，并将行程添加到日历。
收件箱整理和邮件分类：自动分析收件箱邮件，按优先级分类（紧急、重要、普通），标记待办事项，并生成每日邮件摘要。
跨应用工作流自动化：例如，从CRM系统提取客户数据，生成销售报告，在Sheets中创建可视化图表，并通过Gmail发送给团队成员。
开发任务自动化：在Antigravity中，代理可以自动执行代码审查、运行测试、修复bug、更新文档等任务，显著提升开发效率。

Gemini 3的代理能力代表了从"被动回答"到"主动执行"的范式转变，为AI助手打开了更广阔的应用空间。

Gemini 3 Pro版本详解

Gemini 3 Pro是Gemini 3系列的首个发布版本，定位于需要广泛世界知识和跨模态高级推理的复杂任务。

Pro版本规格与性能

模型标识：gemini-3-pro-preview

核心技术规格：

上下文窗口：1,000,000 token输入 / 64,000 token输出
知识截止日期：2025年1月
thinking_level参数：支持low和high两档（medium即将推出）
- low：最小延迟和成本，适合简单任务
- high（默认）：最大化推理深度，适合复杂任务
media_resolution参数：控制多模态视觉处理精细度
- media_resolution_low：70 tokens/frame（视频）
- media_resolution_medium：560 tokens（PDF）
- media_resolution_high：1120 tokens（图像）

基准测试结果：

测试项目	Gemini 3 Pro	GPT-5.1	Claude 4.5	说明
LMArena Elo	1501	-	-	综合能力排名第一
GPQA Diamond	91.9%	88.1%	-	博士级科学推理
Video-MMMU	87.6%	80.4%	-	视频理解能力
SWE-bench Verified	76.2%	-	77.2%	软件工程任务
AIME 2025	95-100%	-	-	数学竞赛
MMMU-Pro	81.0%	-	-	复杂图像推理
WebDev Arena Elo	1487	-	-	网页开发能力

性能亮点：

综合能力领先：在19/20项基准测试中超越GPT-5.1，展现了全面的技术优势
科学推理突出：GPQA Diamond得分91.9%，显著高于GPT-5.1的88.1%，证明了在复杂科学问题上的推理能力
视频理解优异：Video-MMMU得分87.6%，比GPT-5.1高7.2个百分点，是处理视频内容的最佳选择
数学能力顶尖：AIME 2025数学竞赛达到95-100%，代表了AI数学能力的新高度
代码生成强大：WebDev Arena 1487 Elo排名第一，但在SWE-bench上略低于Claude 4.5（诚实标注差距）

这些测试结果表明，Gemini 3 Pro在多数任务中处于行业领先地位，特别是在需要多模态理解、复杂推理和创意生成的场景中表现卓越。

Pro版本定价结构

Gemini 3 Pro采用灵活的定价模式，根据使用场景和规模提供不同的计费方案。

API定价（开发者）：

计费项	小上下文(<200K tokens)	大上下文(>200K tokens)	批处理模式	免费层级
输入	$2/百万 tokens	$4/百万 tokens	$1-2/百万 tokens	8,000 tokens/分钟
输出	$12-18/百万 tokens	$12-18/百万 tokens	$6-9/百万 tokens	400 tokens/分钟

定价说明：

上下文长度影响定价：当输入prompt小于200K tokens时，享受较低的$2/百万输入tokens价格；超过200K tokens后，价格提升至$4/百万，但仍具有竞争力。
批处理模式：对于非实时任务，批处理模式可将价格减半（$1-2/百万输入，$6-9/百万输出），适合大规模数据处理、离线分析等场景。
免费层级：Google提供慷慨的免费额度，每分钟8,000输入tokens和400输出tokens，适合个人开发者学习、测试和小规模应用。需要注意的是，免费层级的请求可能被用于改进Google的模型，而付费用户的数据保持私密。
与竞品的价格对比：
- vs GPT-4 Turbo：GPT-4 Turbo的定价约为$10/百万输入tokens和$30/百万输出tokens，Gemini 3 Pro的输入成本是其1/5，输出成本约为1/2
- vs Claude：Claude的定价（200K上下文）约为$3/百万输入tokens，与Gemini 3 Pro相当，但Gemini 3提供更大的上下文窗口

成本优化建议：

使用批处理模式：对于不需要实时响应的任务（如大规模文档分析、数据标注），启用批处理模式可节省50%成本。
优化上下文长度：如果可能，将prompt控制在200K tokens以下，以享受更低的输入价格。对于超长文档，考虑分段处理或提取关键部分。
合理设置thinking_level：对于简单任务，使用thinking_level: low可减少计算成本和响应时间；仅在需要高质量推理的复杂任务中使用thinking_level: high。
利用免费层级：在开发和测试阶段，充分利用免费额度，避免不必要的付费。
选择合适的订阅计划：对于高频使用场景，评估API按量计费与消费者订阅（AI Pro/Ultra）的成本效益，选择最优方案。

人民币换算（汇率按1

.2）：

小上下文输入：约￥14/百万 tokens
大上下文输入：约￥29/百万 tokens
输出：约￥86-130/百万 tokens
批处理输入：约￥7-14/百万 tokens
批处理输出：约￥43-65/百万 tokens

如何使用Gemini 3：完整指南

使用Gemini 3有多种途径，适合不同类型的用户和应用场景。以下是从注册到高级功能的完整指南。

如何使用Gemini 3指南 - 注册账号访问方式API集成快速上手流程 — 如何使用Gemini 3：6步快速上手完整指南

快速上手步骤

步骤1：注册Google账号 - 访问gemini.google.com或aistudio.google.com，使用现有Google账号登录，或创建新账号（可能需要手机号验证）

步骤2：选择访问方式 - 根据需求选择Gemini App（消费者应用）、Google AI Studio（免费开发平台）或Vertex AI（企业云平台）

步骤3：选择模型版本 - 在Gemini App中从下拉菜单选择"Gemini 3 Pro"；在API中使用模型ID gemini-3-pro-preview

步骤4：开始对话 - 输入文本提示词，或上传图像、视频、音频等多模态内容，模型将生成智能回复

步骤5：调整高级设置（可选） - 配置thinking_level（推理深度）和media_resolution（视觉精细度）参数以优化性能

步骤6：API集成（开发者） - 获取API密钥（在AI Studio中生成），使用官方SDK（Python、JavaScript等）调用Gemini 3

步骤7：探索高级功能 - 尝试Deep Think深度推理、Vibe Coding代码生成、Gemini Agent自动化任务等新功能

访问方式概览

Google AI Studio：

定位：免费的AI开发和原型平台
特色功能：Build模式可从单个prompt生成完整应用；支持prompt工程、模型测试和注释功能
适合用户：个人开发者、学生、研究人员、创业公司
访问地址：aistudio.google.com
成本：完全免费（在所有支持地区）

Vertex AI：

定位：企业级AI平台，集成Google Cloud服务
特色功能：企业级安全和治理、VPC Service Controls、客户管理的加密密钥、多区域数据驻留
适合用户：大型企业、需要严格合规的组织、高规模生产环境
访问方式：通过Google Cloud Console
成本：按API使用量计费，享受Google Cloud企业折扣

Gemini App：

定位：面向消费者的移动和网页AI助手
用户规模：6.5亿月活用户（根据Google官方数据）
可用平台：Web（gemini.google.com）、Android、iOS
功能：对话、内容创作、信息查询、Visual Layout交互界面、Gemini Agent（Beta）
成本：基础功能免费；AI Pro $19.99/月；AI Ultra $249.99/月

Gemini API：

定位：RESTful API和SDK，用于应用集成
支持语言：Python、JavaScript、Go、Java、Kotlin等
全球覆盖：181个国家和地区可用
访问方式：通过官方SDK或直接HTTP请求
文档：ai.google.dev/gemini-api/docs

Antigravity IDE：

定位：代理优先的开发环境，支持多代理并行工作
特色功能：Editor View（IDE+代理）、Manager View（任务控制中心）、支持多模型（Gemini 3、Claude、GPT）
可用性：公开预览，免费使用，慷慨的速率限制
访问地址：antigravity.google
适合用户：软件开发者、AI工程师、需要代理编程的场景

API使用教程

以下是使用Python调用Gemini 3 API的完整示例：

import google.generativeai as genai
import PIL.Image

# 步骤1：配置API密钥
# 在 aistudio.google.com 获取API密钥
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")

# 步骤2：初始化模型
model = genai.GenerativeModel('gemini-3-pro-preview')

# 步骤3：基础文本对话
response = model.generate_content("解释Gemini 3的核心功能")
print(response.text)

# 步骤4：配置thinking_level进行高质量推理
# 适合复杂数学、科学推理任务
generation_config = {
    "thinking_level": "high",  # 最大化推理深度
    "temperature": 0.7,        # 控制随机性（0.0-2.0）
    "max_output_tokens": 2048  # 限制输出长度
}

response = model.generate_content(
    "求解复杂微积分问题：∫(x^3 + 2x^2 - 5x + 3)dx",
    generation_config=generation_config
)
print(response.text)

# 步骤5：多模态输入（图像+文本）
# 加载本地图像
img = PIL.Image.open('product_photo.jpg')

# 配置高精度图像处理
multimodal_config = {
    "media_resolution": "media_resolution_high",  # 1120 tokens/image
    "temperature": 0.4  # 降低随机性以提高准确性
}

response = model.generate_content(
    ["分析这张产品图片，提取产品特征、颜色、材质和可能的用途", img],
    generation_config=multimodal_config
)
print(response.text)

# 步骤6：视频理解（通过文件路径）
# 注意：视频文件需要先上传到Gemini Files API
video_file = genai.upload_file(path='demo_video.mp4')

response = model.generate_content(
    ["这个视频讲解了什么内容？请提供详细摘要和关键时间点", video_file],
    generation_config={"media_resolution": "media_resolution_low"}  # 70 tokens/frame
)
print(response.text)

# 步骤7：批处理模式（成本减半）
# 适合大规模离线处理
batch_config = {
    "thinking_level": "low",  # 降低成本
    "temperature": 0.2
}

documents = ["文档1内容", "文档2内容", "文档3内容"]
summaries = []

for doc in documents:
    response = model.generate_content(
        f"总结以下文档的核心要点：{doc}",
        generation_config=batch_config
    )
    summaries.append(response.text)

print(summaries)

关键参数详解：

thinking_level：
- low：快速响应，最小延迟和成本，适合简单问答、内容生成
- high（默认）：深度推理，适合复杂数学、科学推理、多步骤逻辑
- medium：即将推出，平衡性能和成本
media_resolution：
- media_resolution_low：70 tokens/frame（视频），适合长视频处理
- media_resolution_medium：560 tokens（PDF），平衡精度和成本
- media_resolution_high：1120 tokens（图像），最高精度，适合需要细节识别的任务
temperature：
- 范围：0.0-2.0
- 低值（0.0-0.5）：更确定、更一致的输出，适合事实性任务
- 中值（0.5-1.0）：平衡创意和一致性
- 高值（1.0-2.0）：更随机、更创意的输出，适合创意写作
max_output_tokens：
- 限制输出长度，防止过长响应
- Gemini 3 Pro最大支持64,000 tokens输出

国内使用指南

由于地区限制，中国大陆用户访问Gemini 3需要采取特定方法。

访问方法（6步）：

准备工具 - 配置可靠的VPN/代理工具，确保连接到支持地区（如美国、日本、新加坡）的IP地址
注册Google账号 - 使用海外手机号验证（可通过虚拟号码服务获取），或使用已有的海外Google账号
选择访问途径 - 推荐使用API方式而非网页访问，API通常更稳定且限制较少

配置稳定代理 - 在代码中配置代理设置，确保API请求通过代理发送：

import os
os.environ['HTTP_PROXY'] = 'http://your-proxy-server:port'
os.environ['HTTPS_PROXY'] = 'http://your-proxy-server:port'

获取API密钥 - 访问aistudio.google.com（需代理），生成并保存API密钥
测试连接 - 运行简单的API调用测试连接稳定性，确保能正常访问

常见问题解决：

地区限制问题：如遇"Gemini不在您的地区可用"错误，检查IP地址是否在支持的181个国家/地区内，并清除浏览器cookie
手机号验证问题：使用虚拟号码服务（如Google Voice、TextNow）获取海外手机号
API访问稳定性：使用专线代理或企业级VPN，避免频繁更换IP导致账号异常
替代方案：考虑通过Google Cloud合作伙伴或第三方集成平台访问Gemini API

重要提醒： ⚠️ 访问方法可能随政策变化而调整，建议持续关注Google官方公告和社区更新 ⚠️ 务必遵守当地法律法规，合规使用AI服务，不用于违法或违规用途 ⚠️ 保护API密钥安全，不要在公开代码库或不安全环境中暴露密钥

Gemini 3与竞品对比

了解Gemini 3与主流竞品的差异，有助于根据实际需求做出最优选择。

Gemini 3对比GPT-4性能图 - 上下文窗口视频理解API价格多模态支持对比 — Gemini 3 vs GPT-4：8个维度全面性能对比

Gemini 3 vs GPT-4全面对比

综合对比表：

对比维度	Gemini 3 Pro	GPT-4 Turbo	GPT-5.1	优势方
综合性能	LMArena 1501 Elo（第一）	-	低于Gemini 3	Gemini 3
上下文窗口	1M输入/64K输出	128K/4K	128K/16K	Gemini 3（7.8倍）
GPQA Diamond	91.9%	-	88.1%	Gemini 3（+3.8%）
Video理解	87.6%	-	80.4%	Gemini 3（+7.2%）
代码能力	SWE-bench 76.2%	-	-	Claude 4.5更强
API定价（输入）	$2-4/M tokens	$10/M tokens	-	Gemini 3（便宜5倍）
API定价（输出）	$12-18/M tokens	$30/M tokens	-	Gemini 3（便宜1.7-2.5倍）
多模态支持	文本/图像/视频/音频/代码	文本/图像	文本/图像	Gemini 3（全面）
特色功能	Deep Think、Vibe Coding、Agent	Plugins、DALL-E 3	-	各有千秋
发布时间	2025年11月18日	2023年11月	2025年	Gemini 3最新

详细分析：

性能优势：根据权威测试数据，Gemini 3在19/20项基准测试中领先GPT-5.1。在科学推理（GPQA Diamond 91.9% vs 88.1%）、视频理解（87.6% vs 80.4%）和数学能力（AIME 2025达95-100%）方面优势明显。
上下文优势：Gemini 3的100万token输入窗口是GPT-4 Turbo（128K）的7.8倍，是GPT-5.1的7.8倍，在处理长文档、完整代码库、长视频方面具有压倒性优势。64K的输出窗口也远超GPT-4 Turbo的4K。
价格优势：Gemini 3 API的成本显著低于GPT-4系列。输入成本便宜5倍（$2 vs $10/百万tokens），输出成本便宜约2倍（$12-18 vs $30/百万tokens），对成本敏感的项目极具吸引力。
多模态优势：Gemini 3原生支持视频和音频处理，而GPT-4系列目前仅支持文本和图像。这使得Gemini 3在需要视频分析、音频转录等场景中成为唯一选择。
劣势分析：在软件工程任务（SWE-bench）上，Gemini 3（76.2%）略低于Claude 4.5（77.2%），但这并不影响其在大多数其他任务中的领先地位。GPT-4的生态更成熟，拥有丰富的第三方集成和插件。

使用场景推荐：

选择Gemini 3的场景：长文本处理（>128K tokens）、视频内容分析、音频转录、成本敏感项目、需要最新技术的应用、深度集成Google生态（搜索、Workspace）
选择GPT-4的场景：需要成熟生态和丰富插件、对OpenAI API已有深度集成、特定领域微调（GPT-4支持fine-tuning）、需要DALL-E图像生成

Gemini 3 vs Claude对比

对比表：

对比维度	Gemini 3 Pro	Claude 4.5	优势方
上下文窗口	1M输入/64K输出	200K/4K	Gemini 3（5倍）
编码能力	SWE-bench 76.2%	SWE-bench 77.2%	Claude 4.5（+1.0%）
API定价（输入）	$2-4/M tokens	$3/M tokens	基本相当
API定价（输出）	$12-18/M tokens	$15/M tokens	基本相当
中文能力	优秀（Google数据训练）	优秀（Anthropic优化）	不相上下
长文本处理	1M超大窗口	200K大窗口	Gemini 3
生态集成	Google全家桶	第三方广泛支持	看需求

详细分析：

中文能力对比：两者都对中文提供了良好支持。Gemini 3受益于Google在中文搜索和翻译领域的海量数据训练，在中文语境理解上表现出色。Claude 4.5在中文文本生成的自然度和长文写作方面也有优异表现。实际测试中，两者在中文任务上的差异不大，都能胜任专业级中文内容处理。
编码能力：Claude 4.5在SWE-bench Verified测试中以77.2%的得分略胜Gemini 3的76.2%，差距约1个百分点。但Gemini 3在WebDev Arena（网页开发）排名第一（1487 Elo），在Vibe Coding（生成完整应用）方面更强。因此，对于传统软件工程任务，Claude略有优势；对于快速原型开发和网页生成，Gemini 3更胜一筹。
上下文优势：Gemini 3的100万token窗口是Claude 2.1（200K）的5倍，在需要处理极长文档、完整书籍或大型代码库时，Gemini 3是更好的选择。
定价对比：API定价基本相当，Claude的输入价格（$3/M）介于Gemini 3的小上下文（$2/M）和大上下文（$4/M）之间。考虑到Gemini 3提供更大的上下文窗口，性价比更高。
生态集成：Gemini 3深度集成Google产品（搜索、Gmail、Docs、Maps等），对已使用Google生态的用户极为便利。Claude则获得了广泛的第三方支持，包括多个流行的AI工具平台。

使用场景推荐：

选择Gemini 3的场景：需要超长上下文（>200K tokens）、多模态处理（视频、音频）、深度集成Google产品、成本敏感且需要大上下文、快速Web应用原型开发
选择Claude 4.5的场景：编程任务为主且需要最高代码质量、注重事实准确性和减少幻觉、已有Claude API集成、偏好Anthropic的AI安全理念

选择建议矩阵

根据具体应用场景，以下是选择AI模型的建议：

应用场景	推荐模型	理由
企业文档分析	Gemini 3	100万token窗口，可一次处理完整文档集
软件开发（代码质量优先）	Claude 4.5	SWE-bench 77.2%，编码能力最强
视频内容理解	Gemini 3	Video-MMMU 87.6%，原生视频支持
成本敏感项目	Gemini 3	API价格比GPT-4便宜5倍
Google生态用户	Gemini 3	无缝集成Gmail、Docs、Calendar等
多模态应用	Gemini 3	最全面的模态支持（文本/图像/视频/音频）
快速原型开发	Gemini 3	Vibe Coding，一键生成完整应用
复杂数学和科学推理	Gemini 3	GPQA 91.9%，AIME 95-100%
成熟插件生态	GPT-4	丰富的第三方集成和插件市场
中文长文写作	Gemini 3或Claude	两者中文能力都很强，看个人偏好

Gemini 3定价与套餐

Gemini 3提供灵活的定价方案，覆盖个人开发者、消费者和企业客户的不同需求。

Gemini 3定价方案图 - API定价消费者套餐AI Pro AI Ultra价格 — Gemini 3定价方案：API与消费者套餐完整价格表

完整定价表

API定价（开发者）：

类型	小上下文(<200K)	大上下文(>200K)	批处理模式	免费层级
输入	$2/百万 tokens	$4/百万 tokens	$1-2/百万 tokens	8,000 tokens/分钟
输出	$12-18/百万 tokens	$12-18/百万 tokens	$6-9/百万 tokens	400 tokens/分钟

消费者套餐（个人用户）：

套餐	价格（美元）	价格（人民币）	主要功能	适合用户
基础版	免费	免费	Gemini 3 Pro有限访问、基础对话、内容生成	普通用户、轻度使用
AI Pro	$19.99/月	≈￥144/月	更高使用限额、优先访问新功能	高频用户、专业人士
AI Ultra	$249.99/月	≈￥1,800/月	Deep Think、Gemini Agent、Workspace集成	专业用户、企业高管

企业套餐（Gemini Enterprise）：

版本	价格（美元）	价格（人民币）	主要功能	适合规模
商业版	$21/用户/月	≈￥151/用户/月	基础企业功能、数据治理	中小企业（<100人）
标准版	$30/用户/月	≈￥216/用户/月	完整Gemini Enterprise、高级安全、合规认证	大型企业（>100人）

成本优化建议

使用批处理模式：对于非实时任务（如大规模文档处理、离线数据分析），启用批处理模式可将API成本减半。例如，处理1000万tokens的文档，标准模式成本$20-40，批处理模式仅$10-20。
优化上下文长度：
- 如果prompt可控制在200K tokens以下，享受$2/百万的低价
- 对于超长文档，评估是否需要完整输入，还是可以提取关键部分
- 使用文档分段+检索增强生成（RAG）策略，在保持性能的同时降低成本
合理设置thinking_level：
- 简单问答、内容生成：使用thinking_level: low，减少计算成本
- 复杂推理、科学计算：使用thinking_level: high，确保质量
- 根据任务复杂度动态调整，避免所有请求都使用高级推理
利用免费层级：
- 开发和测试阶段充分利用每分钟8,000输入/400输出的免费额度
- 小规模应用可能完全在免费层级内运行，无需付费
- 注意：免费层级请求可能用于模型改进，敏感数据建议使用付费层级
选择合适的订阅计划：
- 个人高频用户：评估API按量计费（$2-4/M输入）vs AI Pro订阅（$19.99/月）
- 企业用户：对比API成本 vs Gemini Enterprise座位费（$21-30/用户/月）
- 如需Deep Think、Gemini Agent，AI Ultra（$249.99/月）是唯一选择

与竞品价格对比

vs GPT-4 Turbo：

输入成本：Gemini 3便宜5倍（$2 vs $10/百万tokens）
输出成本：Gemini 3便宜约2倍（$12-18 vs $30/百万tokens）
上下文优势：Gemini 3提供7.8倍的上下文窗口（1M vs 128K）
结论：Gemini 3在成本和上下文容量上具有压倒性优势

vs Claude 2.1/4.5：

输入成本：基本相当（Gemini $2-4 vs Claude $3/百万tokens）
输出成本：基本相当（Gemini $12-18 vs Claude $15/百万tokens）
上下文优势：Gemini 3提供5倍的上下文窗口（1M vs 200K）
结论：价格相当，但Gemini 3提供更大上下文，性价比更高

vs 国产模型：

国际版定价通常较高，但性能和全球可用性是优势
Gemini 3在基准测试中领先多数国产模型
对于需要全球部署或英文优先的应用，Gemini 3更合适

中文支持与本地化

Gemini 3对中文提供了全面支持，但作为主要针对英语优化的模型，在中文使用时有一些特点和技巧。

中文能力评估

中文理解能力：Gemini 3在中文语境理解方面表现优秀。它能够准确理解复杂的中文句子结构、成语、俗语和文化背景。在处理专业中文文档（如法律合同、医学报告、技术规格）时，能够提取关键信息并进行准确分析。受益于Google在中文搜索和翻译领域的海量数据积累，Gemini 3对现代汉语的理解深度较高。

中文生成质量：Gemini 3生成的中文文本自然流畅，语法正确，用词恰当。在创意写作（诗歌、小说、文案）、技术文档、商业报告等多种文体中都能产生高质量输出。与英文相比，中文输出质量略有差距，但对于大多数应用场景已足够优秀。

中文vs英文性能对比：Google官方文档指出，Gemini 3的大部分评估是在美式英语环境中进行的，其他语言的性能可能略有差异。实际测试显示，Gemini 3在英文任务中的准确率通常比中文高2-5个百分点。例如，在英文科学问答中可能达到92%准确率，中文环境下可能在87-90%之间。但这种差距在持续缩小，且对实际应用影响有限。

中文语境理解能力：Gemini 3能够理解中文特有的语境和文化含义。例如，它能正确解读"打工人"、"内卷"、"躺平"等网络流行语，理解"春节"、"中秋节"等传统节日的文化内涵，并在生成内容时适当融入这些元素。

专业术语处理能力：在处理中文专业术语时，Gemini 3表现出色。它能够准确理解并使用医学、法律、金融、技术等领域的中文专业术语，并在必要时提供中英文对照，帮助用户理解复杂概念。

中文使用技巧

中文Prompt优化建议：

明确具体：中文prompt应尽可能明确具体，避免模糊表述。
- 好：请分析这份财务报表，提取2024年Q3的营收、净利润和现金流数据
- 差：帮我看看这个财务报表

结构化指令：使用编号、分点等结构化格式，让模型更容易理解任务要求。

请执行以下任务：
1. 总结文章的核心论点
2. 列出3-5个支撑证据
3. 评估论证的逻辑性
4. 提出改进建议

提供上下文：给予足够的背景信息，帮助模型更好地理解任务场景。
- 好：作为一名面向高中生的科普作者，请用通俗易懂的语言解释量子纠缠
- 差：解释量子纠缠
指定输出格式：明确要求输出格式（表格、列表、JSON等），提升结果可用性。
```
请以Markdown表格格式输出，包含以下列：产品名称、价格、特点
```

避免常见的中文输入问题：

避免繁简混用：统一使用简体中文或繁体中文，不要在同一prompt中混用
注意标点符号：使用中文标点符号（，。！？）而非英文标点（,.!?）
避免歧义表述：中文中一些词汇可能存在歧义，尽量使用明确表述
控制输入长度：虽然Gemini 3支持100万token，但过长的中文prompt可能影响理解，建议合理分段

提升中文输出质量的方法：

指定语言和风格：在prompt中明确要求"请用地道的中文回答"或"请使用正式/口语化的语气"
提供示例：给出期望输出的示例，模型会模仿示例的风格和格式
多轮对话优化：如果初次输出不满意，通过追问和反馈引导模型改进
使用temperature参数：对于创意性任务，适当提高temperature（0.7-1.0）；对于事实性任务，降低temperature（0.2-0.5）

多模态中文场景应用：

中文OCR：上传包含中文的图片（如书籍扫描、手写笔记），Gemini 3能准确识别并转录文字
中文视频理解：分析中文视频内容（如在线课程、新闻节目），提取关键信息和字幕
中英文档对照：同时处理中英文档，进行对比、翻译或整合分析

本地化考虑

时区和日期格式：在处理涉及时间的任务时，明确指定时区和日期格式。

请将会议时间转换为北京时间（UTC+8），使用YYYY-MM-DD HH:mm格式

货币单位处理：Gemini 3能够理解和转换人民币（¥/CNY），在涉及财务计算时自动处理汇率转换。

请将所有价格从美元转换为人民币，汇率按1:7.2计算

中国特定应用场景：

电商平台分析：分析淘宝、京东等中文电商平台的产品评论、销售数据
社交媒体监测：处理微博、微信公众号等中文社交媒体内容
法律文档处理：分析中国法律法规、合同条款（需专业验证）
教育辅导：辅助中小学教育，解答语文、数学、英语等科目问题

中文API文档资源：

Google AI Studio中文界面：部分支持中文界面（取决于浏览器语言设置）
社区中文教程：GitHub、知乎、CSDN等平台有大量中文Gemini使用教程
官方文档翻译：虽然官方文档主要为英文，但社区提供了部分中文翻译

中文社区和支持：

Google Developer Groups（GDG）中国分会：定期举办AI技术分享活动
在线论坛：StackOverflow中文站、V2EX等技术社区有Gemini讨论区
微信/QQ群：众多AI开发者社群分享Gemini使用经验
技术博客：知乎、掘金、CSDN等平台有丰富的中文技术文章

应用场景与案例

Gemini 3在多个行业和场景中展现出强大的实用价值，以下是基于真实企业客户和开发者用例的详细分析。

企业应用案例

成功案例1 - Box企业文档管理：

Box是全球领先的云内容管理平台，服务超过10万家企业客户。根据Google Cloud企业公告，Box使用Gemini 3 Pro通过Box AI Studio构建了智能文档检索和分析系统。

客户背景：Box
挑战：企业用户每天生成和存储海量文档，需要快速检索和理解分散在不同位置的相关信息
解决方案：利用Gemini 3 Pro的100万token上下文窗口，Box AI Studio可以一次性索引和查询大量企业文档，提供精准的语义搜索和智能摘要
成果：用户可以通过自然语言提问，快速找到跨多个文档的相关信息，显著提升了知识管理效率和决策速度
技术亮点：长上下文能力使得Box能够同时处理数十个文档，理解它们之间的关联，而不需要复杂的检索和排序算法

成功案例2 - Presentations.AI内容生成：

Presentations.AI是一家专注于AI驱动演示文稿创建的初创公司。

客户背景：Presentations.AI
挑战：用户需要快速将公司数据、产品信息转化为结构化的幻灯片内容
解决方案：利用Gemini 3的多模态能力和强大推理能力，摄取公司数据（文本、图表、图片）并生成幻灯片内容大纲和详细文案
成果：原本需要数小时手工整理的演示文稿，现在可以在几分钟内自动生成初稿，大幅提升了内容创作效率
技术亮点：Gemini 3能够理解复杂的业务数据，提取关键洞察，并以适合演示的方式组织内容

其他企业客户：

根据TechCrunch和Google Cloud的报道，以下企业也在使用Gemini Enterprise构建AI代理：

Figma - 设计自动化
- 用途：自动化设计任务，如组件生成、设计规范检查、批量修改
- 价值：设计师可以专注于创意工作，重复性任务由AI代理完成
Klarna - 客户服务优化
- 用途：智能客服代理，处理客户咨询、订单查询、退款请求
- 价值：提升客户服务效率，减少人工客服负担，24/7可用
Virgin Voyages - 物流管理
- 用途：优化邮轮运营中的物流调度、库存管理、路线规划
- 价值：提高运营效率，降低成本，改善客户体验
Macquarie Bank - 金融分析
- 用途：自动化财务报告分析、风险评估、合规检查
- 价值：加快决策速度，提高分析准确性，降低合规风险

开发者用例

长文本分析：

完整书籍摄取和分析：处理长达数百页的书籍，生成章节摘要、主题分析、人物关系图谱
- 示例：分析一本技术书籍，提取核心概念、代码示例、最佳实践
- 优势：100万token窗口一次性处理全书，理解全局结构和上下文
长代码库理解：分析包含数万行代码的完整项目
- 示例：理解一个开源Web框架的架构，生成技术文档，识别潜在安全漏洞
- 优势：全局理解代码依赖关系，提供架构级别的洞察
法律合同审查：处理复杂的法律文档
- 示例：审查500页的并购协议，识别关键条款、潜在风险点、不一致之处
- 优势：准确理解法律语言，跨章节推理，提供专业级分析

视频内容处理：

安全监控视频分析：
- 示例：分析数小时的监控视频，识别异常行为、安全隐患
- 技术：使用media_resolution_low处理长视频，快速定位关键帧
制造业质量控制：
- 示例：检查生产线视频，识别产品缺陷、流程违规
- 技术：高精度视觉理解（media_resolution_high），实时反馈
医疗影像分析：
- 示例：分析医学影像（X光、MRI、CT扫描），辅助诊断
- 注意：需医疗专业人员验证，仅作辅助工具

代码生成：

交互式网页生成：
- 示例：通过自然语言描述生成完整的产品展示页面、数据仪表板
- 技术：Vibe Coding，WebDev Arena 1487 Elo排名第一
完整应用原型：
- 示例：生成TODO应用、电商购物车、博客系统原型
- 价值：快速验证产品概念，加速MVP开发
数据可视化工具：
- 示例：生成交互式图表库，如股票分析工具、销售数据仪表板
- 技术：结合多模态能力，理解数据并生成可视化代码

工作流自动化：

Gmail和Calendar集成：
- 示例：自动规划旅行（检查日历、搜索航班、预订酒店、发送确认邮件）
- 技术：Gemini Agent，跨应用多步骤任务执行
收件箱整理：
- 示例：自动分类邮件（工作/个人/营销），标记重要邮件，生成每日摘要
- 价值：节省邮件管理时间，提升工作效率
跨应用任务执行：
- 示例：从Salesforce提取客户数据→生成报告→在Sheets创建图表→通过Gmail发送
- 技术：API集成 + 代理能力，实现端到端自动化

实际应用示例

技术写作和文档生成：

自动生成API文档、技术规格、用户手册
将代码注释转换为详细的开发者文档
生成多语言技术文档（中英文对照）

多语言翻译和本地化：

高质量中英文翻译，保持专业术语准确性
本地化内容适配（考虑文化差异、表达习惯）
批量处理多语言内容

数据分析和可视化：

分析CSV/Excel数据，生成统计报告和洞察
创建交互式数据仪表板
自然语言查询数据库（"显示上月销售额前10的产品"）

教育辅导和学习：

个性化学习计划生成
作业批改和反馈
概念解释和知识问答
生成练习题和测试卷

创意内容创作：

文案写作（广告、社交媒体、博客）
剧本和故事创作
诗歌、歌词生成
品牌命名和slogan创作

常见问题解答

基础问题

Q1: Gemini 3有哪些版本？

A: 目前主要版本包括：(1) Gemini 3 Pro Preview - 首个发布的模型，模型ID为gemini-3-pro-preview，专注复杂任务和多模态理解；(2) 后续可能推出Gemini 3 Ultra（超强推理）、Nano（轻量级设备端）等版本。Gemini 3 Pro已在Google AI Studio、Vertex AI和Gemini API全面可用，覆盖181个国家和地区。

Q2: Gemini 3和Gemini 2的主要区别？

A: 主要区别包括：(1) 性能提升：在19/20项基准测试中超越GPT-5.1，LMArena Elo达到1501排名第一；(2) 上下文扩展：从Gemini 2.5 Pro的100万扩展到更稳定的1M输入/64K输出配置；(3) 新功能：Deep Think深度推理模式（GPQA Diamond从91.9%提升至93.8%）、Vibe Coding代码生成（WebDev Arena 1487 Elo）、增强的代理能力（Gemini Agent）；(4) 多模态升级：视频理解提升至87.6%（vs GPT-5.1的80.4%），新增原生音频支持。

Q3: Gemini 3的主要功能是什么？

A: 核心功能包括：(1) 多模态理解 - 原生处理文本、图像、视频、音频和代码；(2) Deep Think深度推理 - 增强推理模式，提升复杂问题解决能力；(3) 超大上下文窗口 - 100万token输入，64K输出，远超竞品；(4) Vibe Coding - 自然语言转完整应用程序；(5) 代理能力 - 多步骤任务自动化执行；(6) 动态思考机制 - 可配置thinking_level参数优化性能；(7) 生成式界面 - 创建交互式可视化布局和工具；(8) 原生工具支持 - 集成搜索、代码执行、函数调用。

Q4: 普通用户可以免费使用Gemini 3吗？

A: 是的，有多种免费方式：(1) Gemini App - 在gemini.google.com免费访问Gemini 3 Pro（有使用限额）；(2) Google AI Studio - 完全免费的开发平台，在所有支持地区可用；(3) API免费层级 - 每分钟8,000输入/400输出 tokens，适合小规模测试和开发。高级功能如Deep Think、Gemini Agent需要付费订阅（AI Ultra $249.99/月）。免费用户的请求可能用于改进模型，敏感数据建议使用付费层级。

使用问题

Q5: Gemini 3怎么注册和使用？

A: 注册步骤：(1) 访问gemini.google.com或aistudio.google.com；(2) 使用Google账号登录（如无账号需注册并验证）；(3) 在Gemini App中选择"Gemini 3 Pro"模型，或在AI Studio中选择gemini-3-pro-preview；(4) 开始输入文本提示或上传多模态内容（图片、视频、文档）。开发者可通过API访问：在AI Studio中点击"Get API Key"生成密钥，使用Python SDK（pip install google-generativeai）或其他语言SDK调用。

Q6: Gemini 3有哪些使用技巧？

A: 关键技巧：(1) 使用thinking_level=high处理复杂任务 - 适合数学、科学推理，虽然响应较慢但质量更高；(2) 设置media_resolution=high优化图像分析 - 每张图片1120 tokens，提升视觉理解精度；(3) 利用100万token上下文处理长文档 - 一次性摄取完整书籍或代码库，无需分段；(4) 批处理模式降低API成本 - 非实时任务价格减半；(5) 结合Google搜索和工具增强能力 - 通过工具调用获取实时信息。明确具体的prompt，提供足够上下文，指定输出格式，能显著提升结果质量。

Q7: 国内如何访问Gemini 3？

A: 访问方法：(1) 使用VPN/代理连接到支持地区（如美国、日本、新加坡等181个可用国家/地区之一）；(2) 注册Google账号（需海外手机号验证，可通过虚拟号码服务获取）；(3) 推荐通过API访问而非网页（更稳定，限制较少） - 在代码中配置代理，通过HTTP_PROXY和HTTPS_PROXY环境变量；(4) 配置稳定代理确保连接质量，避免频繁更换IP。⚠️注意：访问方法可能随政策变化，务必遵守当地法律法规，合规使用AI服务。

定价问题

Q8: Gemini 3如何收费？

A: 三种计费方式：(1) API按token计费 - 输入$2-4/百万tokens（根据上下文长度），输出$12-18/百万tokens；批处理模式价格减半；(2) 消费者订阅 - 免费版（基础访问）、AI Pro $19.99/月（更高限额）、AI Ultra $249.99/月（Deep Think、Gemini Agent访问权）；(3) 企业订阅 - 商业版$21/用户/月、标准版$30/用户/月，包含Gemini Enterprise完整功能。免费层级提供每分钟8,000输入/400输出tokens。

Q9: Gemini 3 Pro的价格是多少？

A: API定价：小上下文(<200K tokens) $2/百万输入、$12-18/百万输出；大上下文(>200K tokens) $4/百万输入、$12-18/百万输出。批处理模式价格减半。免费层级：每分钟8,000输入/400输出 tokens。人民币换算（汇率1

.2）：小上下文约￥14/百万输入tokens，大上下文约￥29/百万，输出约￥86-130/百万。相比GPT-4 Turbo（$10/百万输入，$30/百万输出），Gemini 3便宜5倍（输入）和约2倍（输出）。

Q10: Gemini 3比ChatGPT/GPT-4便宜吗？

A: 是的，Gemini 3 API显著更便宜：输入成本是GPT-4 Turbo的1/5（$2 vs $10/百万tokens），输出成本约为1/2（$12-18 vs $30/百万）。同时，Gemini 3提供更大的上下文窗口（1M vs 128K，相差7.8倍）和更强的多模态能力（原生支持视频/音频）。对于需要处理长文档或大规模数据的项目，Gemini 3的成本优势更加明显。例如，处理1000万tokens的数据，GPT-4成本$100-300，Gemini 3仅$20-180。

对比问题

Q11: Gemini 3和GPT-4哪个更强？

A: Gemini 3在多数指标领先：(1) 基准测试：19/20项超越GPT-5.1，LMArena 1501 Elo排名第一；(2) 上下文窗口：1M vs 128K，Gemini 3是GPT-4的7.8倍；(3) 多模态：原生支持视频/音频，GPT-4仅支持文本/图像；(4) 价格：API成本便宜5倍（输入）；(5) 科学推理：GPQA Diamond 91.9% vs 88.1%；(6) 视频理解：87.6% vs 80.4%。但GPT-4生态更成熟，拥有丰富的插件和第三方集成。总体而言，Gemini 3在技术性能上领先，GPT-4在生态成熟度上优势明显。

Q12: Gemini 3在哪些方面超越GPT-4？

A: 主要优势：(1) 上下文窗口：1M vs 128K，可处理7.8倍的内容；(2) 视频理解：Video-MMMU 87.6% vs 80.4%，领先7.2个百分点；(3) 科学推理：GPQA Diamond 91.9% vs 88.1%，博士级推理能力更强；(4) API价格：输入便宜5倍，输出便宜约2倍；(5) 多模态支持：原生处理视频和音频，GPT-4不支持；(6) 数学能力：AIME 2025达95-100%，GPT-4数据未公开；(7) 代码生成：WebDev Arena 1487 Elo，Vibe Coding能力突出。

Q13: Gemini 3和Claude谁的编程能力更强？

A: Claude 4.5编程能力略强：SWE-bench Verified 77.2% vs Gemini 3的76.2%，差距约1个百分点。但Gemini 3在其他编程方面有优势：(1) Vibe Coding - 生成完整应用，WebDev Arena 1487 Elo排名第一；(2) 上下文窗口 - 1M vs 200K，可处理更大的代码库；(3) 多模态 - 能理解代码中的图表、架构图。因此，对于传统软件工程任务（bug修复、代码审查），Claude略优；对于快速原型开发、Web应用生成，Gemini 3更强。选择取决于具体需求。

Q14: Claude和Gemini 3谁的中文更好？

A: 两者中文能力都很优秀，实际使用中差异不大。Gemini 3优势：(1) Google搜索和翻译的海量中文数据训练；(2) Google生态中文支持（Gmail、Docs等）；(3) 中文多模态理解（OCR、视频字幕）。Claude优势：(1) 中文文本生成的自然度略高；(2) 中文长文写作流畅性好。性能测试显示，两者在中文问答、翻译、写作任务中得分相近（通常在85-92%范围内）。最终选择可考虑其他因素：Gemini 3的上下文窗口更大（1M vs 200K），价格相当，多模态能力更全面。

API和技术问题

Q15: 如何获取Gemini 3 API密钥？

A: 获取步骤：(1) 访问aistudio.google.com；(2) 使用Google账号登录；(3) 在顶部导航栏点击"Get API Key"按钮；(4) 选择现有项目或创建新项目（首次使用需创建）；(5) 点击"Create API Key"生成密钥；(6) 复制并安全保存密钥（密钥仅显示一次）。密钥免费获取，按使用量计费。注意保护密钥安全，不要在公开代码库中暴露，可使用环境变量管理。

Q16: Gemini 3 API支持哪些编程语言？

A: 官方SDK支持：Python（google-generativeai）、JavaScript/Node.js、Go、Java、Kotlin。也可通过RESTful API使用任何支持HTTP的语言（如C#、Ruby、PHP、Swift等）。推荐使用Python（生态最完善，文档最丰富）或JavaScript（适合Web开发）。安装示例：pip install google-generativeai（Python）或npm install @google/generative-ai（JavaScript）。所有SDK都支持流式响应、多模态输入、参数配置等核心功能。

Q17: Gemini 3 API有哪些限制？

A: 主要限制：(1) 速率限制 - 免费层级：每分钟8,000输入/400输出 tokens；付费层级有更高限制（具体取决于配额）；(2) 上下文窗口 - 最大1M输入/64K输出 tokens；(3) 地区限制 - 181个国家/地区可用，部分地区可能受限；(4) 功能限制 - 某些高级功能（Deep Think、Gemini Agent）需AI Ultra订阅（$249.99/月）；(5) 内容政策 - 遵守Google Acceptable Use Policy，禁止违法、有害内容。超出速率限制会收到429错误，需等待或升级配额。

Q18: Gemini 3 Pro API有哪些参数？

A: 核心参数：(1) thinking_level - low/high控制推理深度，影响响应质量、延迟和成本；(2) media_resolution - low/medium/high控制多模态精细度（70-1120 tokens）；(3) temperature - 0.0-2.0控制随机性，低值更确定，高值更创意；(4) max_output_tokens - 限制输出长度，最大64,000；(5) top_p - 0.0-1.0，核采样参数，控制多样性；(6) top_k - 整数，Top-K采样；(7) candidate_count - 生成候选数量（通常为1）；(8) stop_sequences - 停止序列列表。推荐配置：复杂任务用thinking_level=high，图像分析用media_resolution=high，事实性任务用temperature=0.2-0.5。

功能问题

Q19: Gemini 3 Deep Think是什么？如何使用？

A: Deep Think是Gemini 3的增强推理模式，通过延长内部思考时间来提升复杂问题的解决能力。性能：GPQA Diamond从标准模式的91.9%提升至93.8%，AIME 2025数学竞赛达95-100%。使用方法：目前仅限Google AI Ultra订阅者（$249.99/月）访问，处于预览阶段，即将全面推出。在Gemini App中选择"Deep Think"模式，或通过API设置thinking_level=high（虽然high是默认值，但Deep Think是更强的增强版本）。适合复杂数学、科学推理、多步骤逻辑、创意问题解决。可能增加响应时间（5-30秒），但显著提升答案质量。

Q20: Gemini 3支持中文吗？中文能力如何？

A: 完全支持中文。能力评估：(1) 中文理解 - 优秀，能准确理解复杂句子结构、成语、文化背景；(2) 中文生成 - 自然流畅，语法正确，用词恰当；(3) 专业术语 - 准确处理医学、法律、金融、技术等领域术语；(4) 多模态中文 - 支持中文OCR、视频字幕理解。需注意：Gemini 3主要针对英语优化，中文性能可能略低2-5个百分点，但对实际应用影响有限。Google官方文档指出评估主要在美式英语环境，其他语言性能可能略有差异。实际测试显示中文能力优秀，足以胜任专业级任务。

总结和要点回顾

Gemini 3是Google和DeepMind于2025年11月18日发布的最新一代多模态大语言模型，代表了当前AI技术的最高水平。通过本指南的全面介绍，我们可以总结出Gemini 3的核心价值和关键优势。

核心价值总结

1. 性能领先：根据权威测试数据，Gemini 3在19/20项基准测试中超越GPT-5.1，LMArena Elo达到1501排名第一。在科学推理（GPQA Diamond 91.9%）、视频理解（Video-MMMU 87.6%）、数学能力（AIME 2025达95-100%）等多个维度展现出卓越性能。这些数据来自Google官方博客和DeepMind技术文档，具有高度权威性。

2. 功能全面：Gemini 3集成了多项突破性功能，包括Deep Think深度推理模式（将GPQA得分从91.9%提升至93.8%）、Vibe Coding代码生成（WebDev Arena 1487 Elo排名第一）、强大的代理能力（Gemini Agent可跨应用执行多步骤任务）。这些功能使得Gemini 3不仅是一个问答模型，更是一个全能的AI助手和开发工具。

3. 成本优势：API定价$2-4/百万输入tokens，$12-18/百万输出tokens，比GPT-4 Turbo便宜约5倍（输入）和2倍（输出）。批处理模式价格减半，免费层级提供慷慨的每分钟8,000输入/400输出tokens额度。对于需要处理大规模数据的项目，Gemini 3提供了极具竞争力的成本结构。

4. 生态集成：Gemini 3深度集成Google产品生态，包括Google搜索（AI Mode）、Gmail、Docs、Calendar、Maps等。企业客户可通过Gemini Enterprise访问内部数据和工具，构建安全的AI代理系统。6.5亿Gemini App月活用户和1300万开发者生态为Gemini 3提供了强大的应用基础。

5. 访问便捷：181个国家/地区可用，支持多种访问方式（Gemini App、Google AI Studio、Vertex AI、API、Antigravity IDE），满足消费者、开发者和企业的不同需求。Google AI Studio完全免费，Antigravity IDE公开预览免费使用，大幅降低了AI开发的门槛。

权威数据支撑

本指南的所有关键数据点都来自权威来源，确保信息的准确性和可信度：

性能指标：来自Google官方博客、DeepMind技术文档、LMArena排行榜
定价信息：来自Google AI定价文档、Gemini API开发者文档
企业案例：来自Google Cloud企业公告、TechCrunch报道
用户规模：来自Google官方公告（6.5亿Gemini App用户，1300万开发者）

下一步行动建议

根据不同用户类型，我们提供以下具体的行动建议：

新手用户：

访问gemini.google.com，使用免费的Gemini App体验基础功能
尝试多模态输入（上传图片、文档），了解Gemini 3的能力范围
探索Visual Layout和Dynamic View等新界面功能
逐步熟悉自然语言提示的最佳实践

开发者：

注册Google AI Studio，获取免费API密钥
阅读官方文档（ai.google.dev/gemini-api/docs），了解API参数和最佳实践
运行本指南提供的Python代码示例，测试基础功能
探索thinking_level和media_resolution参数，优化应用性能
试用Antigravity IDE，体验代理编程模式

企业用户：

评估Gemini Enterprise vs API按量计费的成本效益
联系Google Cloud销售团队，了解企业定价和部署方案
规划概念验证（PoC）项目，测试Gemini 3在实际业务场景中的表现
考虑Vertex AI平台，利用企业级安全和治理功能
参考Box、Presentations.AI等成功案例，设计AI应用架构

高级用户：

订阅AI Ultra（$249.99/月），体验Deep Think和Gemini Agent
探索长上下文能力（100万token），处理复杂的多文档分析任务
使用批处理模式优化大规模数据处理成本
参与Google Developer Groups，与社区分享经验和最佳实践

持续学习资源

为了持续跟进Gemini 3的最新发展和深化应用技能，推荐以下资源：

官方文档：

Gemini API文档：ai.google.dev/gemini-api/docs
Google AI Studio：aistudio.google.com
Vertex AI文档：cloud.google.com/vertex-ai/docs

开发者社区：

1300万开发者生态，活跃的技术讨论
Google Developer Groups（GDG）中国分会
GitHub上的开源项目和示例代码
StackOverflow、Reddit等技术论坛

更新追踪：

Google DeepMind官方博客：blog.google/technology/ai
Gemini发布说明：gemini.google/release-notes
Google Cloud博客：cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning
技术媒体：TechCrunch、The Verge、Wired等

展望未来

Gemini 3的发布标志着多模态AI进入了新的发展阶段。随着Deep Think、Gemini Agent等高级功能的逐步推出，AI将从"被动回答"向"主动执行"转变，从"单一模态"向"全模态融合"演进。

Google DeepMind CEO Demis Hassabis表示："今天我们在通向AGI的道路上又迈出了一大步。Gemini 3是世界上最好的多模态理解模型，我们有史以来最强大的代理和编码模型。"这一愿景正在逐步实现。

对于开发者和企业而言，Gemini 3提供了构建下一代AI应用的强大基础。100万token上下文、Deep Think推理、Vibe Coding生成、代理能力等特性，为创新应用开辟了广阔空间。从文档分析到视频理解，从代码生成到工作流自动化，Gemini 3正在重新定义AI的应用边界。

感谢您阅读本指南。如有任何问题或需要进一步的帮助，请访问Google AI官方文档或加入开发者社区。让我们一起探索Gemini 3的无限可能！

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