🍃作者介绍：25届双非本科网络工程专业，阿里云专家博主，深耕 AI 原理 / 应用开发 / 产品设计。前几年深耕Java技术体系，现专注把 AI 能力落地到实际产品与业务场景。
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概要

Gemini 3 发布，首发 Gemini 3 Pro（预览），同时推出面向复杂推理的 Deep Think 模式（尚在安全测试，优先 Ultra）。相比前代与同类模型，它在推理、Agent、自校验和多模态整合上“更敢想、更少跑偏”，并在产品/企业落地上给了更明确的可控选项。本文基于官方三篇资料与上手体验，直接给出可复用的测法、提示模板与费控建议，避免“参数堆砌”式通稿。

核心体验：深推理、多模态、Agent 三线齐升

Gemini 3 Pro 在 LMArena 1501 Elo、GPQA Diamond 91.9%（Deep Think 93.8%）、Humanity’s Last Exam 37.5%（Deep Think 41.0%）等榜单的高分，直接体现为“多跳问题不跑偏”：问“隐私合规 + 架构折衷”时，它会先列假设、拆风险，再给方案，不再需要多轮补坑。
多模态上，MMMU-Pro 81%、Video-MMMU 87.6%、SimpleQA Verified 72.1 让它在“会议纪要/课堂摘要/产品演示拆解”里能自动标时间轴、抓关键帧并对事实做自检；对比 Gemini 2.5，漏掉章节的概率明显下降。
Agent/代码能力方面，Terminal-Bench 2.0 得分 54.2、SWE-bench Verified 76.2、WebDev Arena 1487 Elo，体感是“先规划后执行”，出错会读日志再重试，而不是瞎跑命令；长程规划在 Vending-Bench 2 中也拔高，适合 CI/CD 助手、桌面自动化、运维脚本修复等高风险场景。
数学/推演类任务在 MathArena Apex 23.4% 也有进步，配合自检能减少“自信但错”。
长上下文依旧百万级，但重点是“更懂意图”，Prompt 不必过度铺垫；Deep Think 像“高功率挡”，在复杂推理、自检、长链路中减少遗漏，代价是延迟通常增加 20%-60%，按价值开启即可。

产品与落地：Search/Gemini App、AI Studio/Vertex、Antigravity 三条主线

• 面向用户（Search / Gemini 应用）：Google 在搜索端首日就上了 Gemini 3，答案会出现表格、流程图、模拟器等动态块，追问时能保持上下文。体验建议：用“30 秒视频 + 改进建议”测试图文混排效果，截图即可作为博客插图。
  • 视频示例：https://storage.googleapis.com/gweb-uniblog-publish-prod/original_videos/ai_mode_gemini_3.mp4
• Gemini Agent（App 内）：Google Blog 提到 Ultra 订阅可率先体验 Gemini Agent，能在手机里代办多步任务（预订、整理邮件等），背后是更稳的长程规划与工具调用。
• 面向创作与学习（多模态输入）：直接喂“手写菜谱 + 短视频 + 图片”生成分镜、购物清单、操作要点，一次到位；对低清晰度或遮挡会请求补充信息。
  • 视频示例：https://storage.googleapis.com/gweb-uniblog-publish-prod/original_videos/Gemini3_FamilyRecipes_nologo.mp4
• 面向开发者（AI Studio / Vertex / CLI）：Developer Guide 新增 thinking_level 等控制项，可平衡深思与延迟/费用，并可控制多模态保真度。实测建议：先跑零样本基线，再在同一 Prompt 下切换深思档做 AB，记录延迟、token、错误率，形成团队基线。
  • 开发文档：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/gemini-3
• 面向企业（Vertex AI / Gemini Enterprise）：Cloud Blog 强调抗提示注入、安全评估与模型卡透明度，并提供外部评估背书（Apollo、Vaultis、Dreadnode）。落地要点：前置网关脱敏、全链路审计，先灰度再放量。
  • 云文档：https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemini-3-is-available-for-enterprise
• 面向 Agent 工作流（Google Antigravity）：新出的“Agent-first IDE”，把 Gemini 3 与 2.5 Computer Use、Nano Banana（2.5 Image）绑在一起。特点是“自校验 + 重试”更主动，适合让模型端到端完成小型 Web/App 并自己验证结果。
  • 示例：https://storage.googleapis.com/gweb-uniblog-publish-prod/original_videos/Gemini3_RetroGame_nologo.mp4

实测与心得：三类任务的表现

1. 多模态学习/创作：混合语言手写菜谱 + 视频 → 结构化分镜与购物清单，一次成功率比前代高，几乎不需要“识别失败请重试”补救；对模糊笔迹会先询问补充。
2. 多步 Agent 执行：邮箱清理 → 行动列表；工具调用顺序更稳，跑题和复读减少，可在提示里要求“失败换源或报告原因”，防止静默失败。
3. 端到端开发：在 Antigravity 让模型规划并实现前端 Demo，会自己跑预览和修复；不同于 IDE 插件式 Copilot，它把“计划-执行-自检”写成工作流，适合原型期快速迭代。
   总体感受：默认 Pro 档响应快、性价比高；Deep Think 在关键链路减少遗漏，但需接受更长延迟与更高 token 消耗。

落地与费控：既省心又不贵

• 分级使用：把 Deep Think 当“高功率挡”，只在高复杂/高价值请求开启，其余用 Pro；结合 thinking_level 做延迟-质量曲线，设预算阈值。
• 缓存与向量化：静态手册/政策先入向量库，减少重复长上下文输入，直接省钱。
• 安全合规：前置网关做 PII 脱敏、提示注入防护；所有工具调用与外部访问全量记日志，满足审计。
• 提示模板（可直接用）：
  • 计划-确认-执行：Outline steps → ask confirmation → execute; on failure summarize and propose fix before retry.
  • 多模态整合：[video]+[pdf]+[images] → timeline with timestamps + key claims + risks.
  • 成本受控深思：Use thinking_level=1 only if confidence < 0.6 or contradictions appear.
• 七日验证路线：Day1-2 体验 Search/Gemini App+零样本基线；Day3 做 Pro vs Deep Think AB；Day4 跑端到端小任务统计自检/重试；Day5 以企业文档做 RAG 小灰度；Day6 压测长链路 Agent；Day7 汇总延迟/成本/成功率，固化提示与 SOP。

已知局限与避坑

• 长视频/超长文档最好分段或给章节时间戳，避免上下文截断。
• 医疗、金融、法务等仍需人工复核，可要求列出处或原文引用。
• 外部链接/工具可能失效，提示里要求“失败换源或报告原因”；限制敏感操作（删除、支付）。
• 少数方言/潦草手写需补充文字描述；本地化格式（时间、货币）要明确。

我的结论

Gemini 3 是“推理 + Agent + 多模态”三线同时加速的一代：更少跑题、更愿意自检、更能把视频/图/文融合成可用的结构化输出。Deep Think 提供高功率挡，但需要精细调度以控制延迟与成本。对于要把 AI 真正嵌入生产的团队，这一代在安全、审计、参数可控性上比以往更省心；现在就可以在 Search/Gemini 应用、AI Studio/Vertex、Antigravity 上手，亲自感受差异。

参考资料：
Google Blog：《A new era of intelligence with Gemini 3》
Google Cloud Blog：《Gemini 3 is available for enterprise》
Google Developers：《Gemini 3 Developer Guide》