Gemini 3 Pro 預覽版上線那一刻，很多人心裏的第一反應可能是：終於來了。
遛了將近一個月，這裏暗示那裏路透：參數更強一點、推理更聰明一點、出圖更花一點，大家已經看得心癢癢了。再加上 OpenAI、Gork 輪番出來狙擊，更加是證實了 Gemini 3 將是超級大放送。
這次 Gemini 3 的主打賣點也很熟悉：更強的推理、更自然的對話、更原生的多模態理解。官方號稱，在一堆學術基準上全面超越了 Gemini 2.5。
但如果只盯着這些數字，很容易忽略一個更關鍵的變化：
Gemini 3 不太像一次模型升級，更像一次圍繞它的 Google 全家桶「系統更新」。
模型升級這一塊的，Google 已經把話説得很滿了
先快速把「硬指標」過一遍，免得大家心裏沒數：
-推理能力：官方強調 Gemini 3 Pro 在 Humanity’s Last Exam、GPQA Diamond、MathArena 等一堆高難度推理和數學基準上，全部刷出了新高分，定位就是「博士級推理模型」。
-多模態理解：不僅看圖、看 PDF，甚至還能在長視頻、多模態考試（MMMU-Pro、Video-MMMU）上拿到行業領先成績，説看圖説話、看視頻講重點的能力，提升了一檔。
-Deep Think 模式： ARC-AGI 這類測試證明：打開 Deep Think 後，它在解決新類型問題上的表現會有可見提升。
從這些層面看，很容易把 Gemini 3 歸類為：「比 2.5 更聰明的一代通用模型」。但如果只是這樣，它也就只是排行榜上的新名字。連 Josh Woodward 出來接受採訪都説，這些硬指標只能是作為參考。
換句話説，「跑了多少分」只是一種相對直觀的表現手法，真正有意思的地方在於 Google 把它塞進了哪些地方，以及打算用它把什麼東西連起來。在這一個版本的更新中，「原生多模態」顯然是重中之重。在這一次的大更新中，「原生多模態」顯然是重中之重。
如果要為當下的大模型找一個分水嶺，那就是：它究竟只是「支持多模態」，還是從一開始就被設計成「原生多模態」。
這是 Google 在 2023 年，即 Gemini 1 時期就提出來的概念，也是一直以來他們的策略核心：在預訓練數據裏一開始就混合了文本、代碼、圖片、音頻、視頻等多種模態，而不是先訓一個文本大模型，再外掛視覺、語音子模型。
後者的做法，是過去很多模型在面對多模態時的策略，本質還是「管線式」的：語音要先丟進 ASR，再把轉好的文本丟給語言模型；看圖要先走一個獨立的視覺編碼器，再把特徵接到語言模型上。
Gemini 3 則試圖把這條流水線摺疊起來：同一套大型 Transformer，在預訓練階段就同時看到文本、圖像、音頻乃至視頻切片，讓它在同一個表徵空間裏學習這些信號的共性和差異。
少一條流水線，就少一層信息損耗。對模型來説，原生多模態不僅僅是「多學幾種輸入格式」，這背後的意義是，少走幾道工序。少掉那幾道工序，意味着更完整的語氣、更密集的畫面細節、更準確的時間順序可以被保留下來。
更重要的是，這對應用層有了革命性的影響：當一個模型從一開始就假定「世界就是多模態的」，它做出來的產品，與單純的問答機器人相比，更像是一種新的交互形式。
從 Search 到 Antigravity，新總線誕生
這次 Gemini 3 上線，Google 同步在搜索欄的 AI Mode 更新了，在這個模式下，你看到的不再是一排藍色鏈接，而是一整塊由 Gemini 3 生成的動態內容區——上面可以有摘要、結構化卡片、時間軸，雖然是有條件觸發，但是模型發佈的同時就直接讓搜索跟上，屬實少見。
更特別的是，AI 模式支持使用 Gemini 3 來實現新的生成式 UI 體驗，例如沉浸式視覺佈局、交互式工具和模擬——這些都是根據查詢內容即時生成的。
這個思路將一系列 Google 系產品中發揚光大，官方的説法是更像「思考夥伴」，給出的回答更直接，更少套話，更有「自己看法」，更能「自己行動」。
配合多模態能力，你可以讓它看一段打球視頻，幫你挑出動作問題、生成訓練計劃；聽一段講座音頻，順手出一份帶小測題的學習卡片；把幾份手寫筆記、PDF、網頁混在一起，集中整理成一個圖文並茂的摘要。
這部分更多是「超級個人助理」的敍事：Gemini 3 塞進 App 之後，試圖覆蓋學習、生活、輕辦公的日常用例，風格是「你少操點心，我多幹點活」。
而在 API 側，Gemini 3 Pro 被官方明確掛在「最適合 agentic coding 和 vibe coding」這一檔上：也就是既能寫前端、搭交互，又能在複雜任務裏調工具、按步驟實現開發任務。
這一次最令人驚豔的也是 Gemini 在「整裝式」生成應用工具的能力上。
這也就來到了這次發佈的新 IDE 產品：Antigravity。在官方的設想中，這是一個「以 AI 為主角」的開發環境。具體實現起來的方式包括：
-多個 AI agent 可以直接訪問編輯器、終端、瀏覽器；
-它們會分工：有人寫代碼，有人查文檔，有人跑測試；
-所有操作會被記錄成 Artifacts：任務列表、執行計劃、網頁截圖、瀏覽器錄屏……方便人類事後檢查「你到底幹了啥」。
在一個油管博主連線 Gemini 產品負責人的測試中，任務是設計一個招聘網站，而命令簡單到只是複製、複製、全部複製，什麼都不修改，直接粘貼。
最終 Gemini 獨立完成對混亂文本的分析，真的做了一個完整的網站出來，前前後後所有的素材配置、部署，都是它自己解決的。
從這個角度看，Gemini 3 不只是一個「更聰明的模型」，而是 Google 想用來粘住 Search、App、Workspace、開發者工具的那條新總線。
回到最直覺的感受上：Gemini 3 和上一代相比，最明顯的差別其實是——它更願意、也更擅長「幫你一起協作」。這也是 Google 對它賦予的期待。
壓力給到各方
跳出 Google 自身，Gemini 3 的 Preview 版本實際上給整個大模型行業，打開了一局新遊戲：多模態能力應用的爆發勢在必行。
在此之前，多模態（能看能聽）是加分項；在此之後，“原生多模態”將基本配置——還不能是瞎糊弄的那種。Gemini 3 這種端到端的視聽理解能力，將迫使 OpenAI、Anthropic（Claude）以及開源社區加速淘汰舊範式。對於那些還在依賴「截圖+OCR」來理解畫面的模型廠商來説，技術倒計時已經開始。
「套殼」與中間層也會感到壓力山大，Gemini 3 展現出的強大 Agent 規劃能力，是對當前市場上大量 Agentic Workflow（智能體工作流） 創業公司的直接擠壓。當基礎模型本身就能完美處理「意圖拆解-工具調用-結果反饋」的閉環時，「模型即應用」的現實就又靠近了一點。
另外，手機廠商可能也能感到一絲風向的變化，Gemini 3 的輕量化和響應速度反映的是 Google 正在為端側模型蓄力，結合之前蘋果和幾家不同的模型大廠建立合作，可以猜測行業競爭將從單純比拼雲端參數的「算力戰」，轉向比拼手機、眼鏡、汽車等終端落地能力的“體驗戰”。
誰最強已經沒那麼重要了，誰「始終在手邊」才重要
在大模型競爭的上半場，大家還在問：「誰的模型更強？」，參數、分數、排行榜，爭的是「天賦」。到了 Gemini 3 這一代，問題慢慢變成：「誰的能力真正長在產品上、長在用户身上？」
Google 這次給出的答案，是一條相對清晰的路徑：從底層的 Gemini 3 模型，往上接工具調用和 agentic 架構，再往上接 Search、Gemini App、Workspace 和 Antigravity 這些具體產品界面。
你可以把它理解成 Google 用 Gemini 3 將以原生多模態為全新的王牌，並且給自己旗下生態中的所有產品，焊上一條新的「智能總線」，讓同一套能力，在各個層面都得以發揮。
至於它最終能不能改變你每天用搜索、寫東西、寫代碼的方式，答案不會寫在發佈會裏，而是寫在接下來幾個月——看有多少人，會在不經意間，把它留在自己的日常工作流中。
如果真到了那一步，排行榜上誰第一，可能就沒那麼重要了。
資料來源：愛範兒（ifanr）
遛了將近一個月，這裏暗示那裏路透：參數更強一點、推理更聰明一點、出圖更花一點，大家已經看得心癢癢了。再加上 OpenAI、Gork 輪番出來狙擊，更加是證實了 Gemini 3 將是超級大放送。
這次 Gemini 3 的主打賣點也很熟悉：更強的推理、更自然的對話、更原生的多模態理解。官方號稱，在一堆學術基準上全面超越了 Gemini 2.5。
但如果只盯着這些數字，很容易忽略一個更關鍵的變化：
Gemini 3 不太像一次模型升級，更像一次圍繞它的 Google 全家桶「系統更新」。
模型升級這一塊的，Google 已經把話説得很滿了
先快速把「硬指標」過一遍，免得大家心裏沒數：
-推理能力：官方強調 Gemini 3 Pro 在 Humanity’s Last Exam、GPQA Diamond、MathArena 等一堆高難度推理和數學基準上，全部刷出了新高分，定位就是「博士級推理模型」。
-多模態理解：不僅看圖、看 PDF，甚至還能在長視頻、多模態考試（MMMU-Pro、Video-MMMU）上拿到行業領先成績，説看圖説話、看視頻講重點的能力，提升了一檔。
-Deep Think 模式： ARC-AGI 這類測試證明：打開 Deep Think 後，它在解決新類型問題上的表現會有可見提升。
從這些層面看，很容易把 Gemini 3 歸類為：「比 2.5 更聰明的一代通用模型」。但如果只是這樣，它也就只是排行榜上的新名字。連 Josh Woodward 出來接受採訪都説，這些硬指標只能是作為參考。
換句話説，「跑了多少分」只是一種相對直觀的表現手法，真正有意思的地方在於 Google 把它塞進了哪些地方，以及打算用它把什麼東西連起來。在這一個版本的更新中，「原生多模態」顯然是重中之重。在這一次的大更新中，「原生多模態」顯然是重中之重。
如果要為當下的大模型找一個分水嶺，那就是：它究竟只是「支持多模態」，還是從一開始就被設計成「原生多模態」。
這是 Google 在 2023 年，即 Gemini 1 時期就提出來的概念，也是一直以來他們的策略核心：在預訓練數據裏一開始就混合了文本、代碼、圖片、音頻、視頻等多種模態，而不是先訓一個文本大模型，再外掛視覺、語音子模型。
後者的做法，是過去很多模型在面對多模態時的策略，本質還是「管線式」的：語音要先丟進 ASR，再把轉好的文本丟給語言模型；看圖要先走一個獨立的視覺編碼器，再把特徵接到語言模型上。
Gemini 3 則試圖把這條流水線摺疊起來：同一套大型 Transformer，在預訓練階段就同時看到文本、圖像、音頻乃至視頻切片，讓它在同一個表徵空間裏學習這些信號的共性和差異。
少一條流水線，就少一層信息損耗。對模型來説，原生多模態不僅僅是「多學幾種輸入格式」，這背後的意義是，少走幾道工序。少掉那幾道工序，意味着更完整的語氣、更密集的畫面細節、更準確的時間順序可以被保留下來。
更重要的是，這對應用層有了革命性的影響：當一個模型從一開始就假定「世界就是多模態的」，它做出來的產品，與單純的問答機器人相比，更像是一種新的交互形式。
從 Search 到 Antigravity，新總線誕生
這次 Gemini 3 上線，Google 同步在搜索欄的 AI Mode 更新了，在這個模式下，你看到的不再是一排藍色鏈接，而是一整塊由 Gemini 3 生成的動態內容區——上面可以有摘要、結構化卡片、時間軸，雖然是有條件觸發，但是模型發佈的同時就直接讓搜索跟上，屬實少見。
更特別的是，AI 模式支持使用 Gemini 3 來實現新的生成式 UI 體驗，例如沉浸式視覺佈局、交互式工具和模擬——這些都是根據查詢內容即時生成的。
這個思路將一系列 Google 系產品中發揚光大，官方的説法是更像「思考夥伴」，給出的回答更直接，更少套話，更有「自己看法」，更能「自己行動」。
配合多模態能力，你可以讓它看一段打球視頻，幫你挑出動作問題、生成訓練計劃；聽一段講座音頻，順手出一份帶小測題的學習卡片；把幾份手寫筆記、PDF、網頁混在一起，集中整理成一個圖文並茂的摘要。
這部分更多是「超級個人助理」的敍事：Gemini 3 塞進 App 之後，試圖覆蓋學習、生活、輕辦公的日常用例，風格是「你少操點心，我多幹點活」。
而在 API 側，Gemini 3 Pro 被官方明確掛在「最適合 agentic coding 和 vibe coding」這一檔上：也就是既能寫前端、搭交互，又能在複雜任務裏調工具、按步驟實現開發任務。
這一次最令人驚豔的也是 Gemini 在「整裝式」生成應用工具的能力上。
這也就來到了這次發佈的新 IDE 產品：Antigravity。在官方的設想中，這是一個「以 AI 為主角」的開發環境。具體實現起來的方式包括：
-多個 AI agent 可以直接訪問編輯器、終端、瀏覽器；
-它們會分工：有人寫代碼，有人查文檔，有人跑測試；
-所有操作會被記錄成 Artifacts：任務列表、執行計劃、網頁截圖、瀏覽器錄屏……方便人類事後檢查「你到底幹了啥」。
在一個油管博主連線 Gemini 產品負責人的測試中，任務是設計一個招聘網站，而命令簡單到只是複製、複製、全部複製，什麼都不修改，直接粘貼。
最終 Gemini 獨立完成對混亂文本的分析，真的做了一個完整的網站出來，前前後後所有的素材配置、部署，都是它自己解決的。
從這個角度看，Gemini 3 不只是一個「更聰明的模型」，而是 Google 想用來粘住 Search、App、Workspace、開發者工具的那條新總線。
回到最直覺的感受上：Gemini 3 和上一代相比，最明顯的差別其實是——它更願意、也更擅長「幫你一起協作」。這也是 Google 對它賦予的期待。
壓力給到各方
跳出 Google 自身，Gemini 3 的 Preview 版本實際上給整個大模型行業，打開了一局新遊戲：多模態能力應用的爆發勢在必行。
在此之前，多模態（能看能聽）是加分項；在此之後，“原生多模態”將基本配置——還不能是瞎糊弄的那種。Gemini 3 這種端到端的視聽理解能力，將迫使 OpenAI、Anthropic（Claude）以及開源社區加速淘汰舊範式。對於那些還在依賴「截圖+OCR」來理解畫面的模型廠商來説，技術倒計時已經開始。
「套殼」與中間層也會感到壓力山大，Gemini 3 展現出的強大 Agent 規劃能力，是對當前市場上大量 Agentic Workflow（智能體工作流） 創業公司的直接擠壓。當基礎模型本身就能完美處理「意圖拆解-工具調用-結果反饋」的閉環時，「模型即應用」的現實就又靠近了一點。
另外，手機廠商可能也能感到一絲風向的變化，Gemini 3 的輕量化和響應速度反映的是 Google 正在為端側模型蓄力，結合之前蘋果和幾家不同的模型大廠建立合作，可以猜測行業競爭將從單純比拼雲端參數的「算力戰」，轉向比拼手機、眼鏡、汽車等終端落地能力的“體驗戰”。
誰最強已經沒那麼重要了，誰「始終在手邊」才重要
在大模型競爭的上半場，大家還在問：「誰的模型更強？」，參數、分數、排行榜，爭的是「天賦」。到了 Gemini 3 這一代，問題慢慢變成：「誰的能力真正長在產品上、長在用户身上？」
Google 這次給出的答案，是一條相對清晰的路徑：從底層的 Gemini 3 模型，往上接工具調用和 agentic 架構，再往上接 Search、Gemini App、Workspace 和 Antigravity 這些具體產品界面。
你可以把它理解成 Google 用 Gemini 3 將以原生多模態為全新的王牌，並且給自己旗下生態中的所有產品，焊上一條新的「智能總線」，讓同一套能力，在各個層面都得以發揮。
至於它最終能不能改變你每天用搜索、寫東西、寫代碼的方式，答案不會寫在發佈會裏，而是寫在接下來幾個月——看有多少人，會在不經意間，把它留在自己的日常工作流中。
如果真到了那一步，排行榜上誰第一，可能就沒那麼重要了。
資料來源：愛範兒（ifanr）
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