1. 前言：2025 年末的“诸神黄昏”
2025 年 11 月 18 日，Google 终于丢出了它的年度王炸——Gemini 3 Pro。
在经历了 Gemini 1.5 的长窗口红利和 Gemini 2.5 的稳步迭代后，面对 OpenAI 刚刚发布的 GPT-5.1 和 Anthropic 的 Claude Opus 4.1，Google 显然坐不住了。这次 Gemini 3 Pro 不仅号称是“最智能的模型”，更直接将战场拉到了 Agentic（代理智能） 和 System 2 深度推理 的维度。
作为一名第一时间拿到 API 权限的开发者，我深度体验了一周。这篇报告不讲虚的，直接上干货：Gemini 3 Pro 到底能不能打？
2. 核心规格与技术亮点
在进入实测之前，先快速过一遍 Gemini 3 Pro 的技术规格，Google 这次在架构上做了不小的调整：
● 原生多模态 (Native Multimodal)：依然是 Gemini 的看家本领，但这次不仅是“理解”，更强调“生成”。它能在一个上下文中无缝处理文本、代码、音频、视频和图像。
● Deep Think 模式：这是本次最大的升级。类似于 OpenAI 的 o1/o2 系列，Gemini 3 Pro 引入了可控的“思考时间”。通过 thinking_level 参数，你可以让模型在输出前进行深度推理（System 2），特别适合复杂数学和逻辑题。
● Agentic 能力爆发：配合新发布的 Google Antigravity 平台，Gemini 3 Pro 在工具调用（Tool Use）和多步规划上有了质的飞跃。新增的“思维签名（Thought Signatures）”机制，让模型在多轮对话中能“记住”自己的潜意识推理过程，大幅减少了复杂任务中的掉链子情况。
● 上下文窗口：标配 100 万 Token（部分企业版可达 2M），但在检索精度（NIAH）上号称达到了 99.9% 的新高度。
3. 基准测试：数据不会撒谎（除非是刷的）
根据 DeepMind 官方和第三方（如 Artificial Analysis）披露的数据，Gemini 3 Pro 在多个硬核榜单上实现了霸榜。
| 测试项目 | Gemini 3 Pro | GPT-5.1 | Claude Sonnet 4.5 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| ARC-AGI-2 (视觉推理) | 31.1% | 17.6% | 13.6% | 这是一个巨大的飞跃，通常被认为是通往 AGI 的关键指标。 |
| SWE-bench Verified (代码) | 76.2% | 76.3% | 77.2% | 代码能力三家基本持平，Claude 略微领先，但差距已在毫厘之间。 |
| MathArena Apex (高难数学) | 23.4% | 1.0% | 1.6% | 在 Deep Think 模式加持下，数学推理能力呈现碾压态势。 |
| MMMU-Pro (多模态) | 81.0% | 76.0% | 68.0% | 处理复杂图表和视频理解依然是 Google 的护城河。 |
实测感受：
在 ARC-AGI 测试中，Gemini 3 Pro 确实展现出了惊人的“直觉”。以前的模型是“猜”规律，Gemini 3 Pro 给人的感觉是在“推导”规律。
4. 开发者体验：API、价格与 Antigravity
对于我们开发者来说，好用、便宜才是硬道理。
4.1 价格屠夫？
最让我震惊的不是性能，而是价格。根据 Vertex AI 的定价表，Gemini 3 Pro 的 Token 价格竟然比上一代的 Gemini 1.5 Pro (002) 便宜了约 12.5 倍！
这显然是 Google 的市场策略：用极致的性价比（Price/Performance）来抢占 GPT-5 的市场份额。对于需要大规模 Token 处理（如长文档分析、视频库索引）的企业来说，这简直是降维打击。
4.2 Antigravity 与 Agent 开发
Google 新推出的 Antigravity 平台是专门为 Gemini 3 设计的 Agent 开发环境。
● 体验：它允许你在浏览器中直接构建能够操作终端、浏览器和文件系统的 Agent。
● 亮点：实测中，我让 Gemini 3 Pro "去 GitHub 上把这个 Repo 拉下来，分析一下 src 目录的依赖关系，并画一个架构图"。在 Antigravity 中，它自动调用了终端命令，读取文件，最后生成了 SVG 图表。整个过程非常丝滑，错误修正能力比 2.5 Pro 强太多。
4.3 坑点（Bugs）
当然，新模型上线初期难免有 Bug。
● Deep Research 模式：社区有不少反馈（包括我自己遇到的），Gemini 3 在进行深度研究任务时，有时会无视 Guardrails（护栏）指令，或者在追问“为什么这样做”时卡死。这似乎是新旧指令集兼容性的问题，建议大家在写 System Prompt 时要更严格地使用 JSON Schema 约束。
● 延迟：开启 thinking_level="high" 后，首字延迟（TTFT）会明显增加，毕竟它在“思考”。做实时应用的同学需要权衡一下。
5. 实战场景：它能替代 GPT-5 吗？
场景一：复杂代码重构
我扔给它一段 500 行的遗留 Python 代码，要求重构为异步架构。
● Gemini 3 Pro：不仅重构了代码，还利用 Deep Think 模式指出了原代码中 3 个潜在的死锁风险，并写了单元测试。
● GPT-5.1：代码写得很漂亮，符合 PEP8，但没有主动指出死锁问题，需要我追问。
结论：在代码审查和架构设计上，Gemini 3 Pro 的“主动思考”很有优势。
场景二：长视频理解
上传一段 1 小时的技术讲座视频（1080p）。
● Gemini 3 Pro：约 30 秒读完，能精准回答“第 45 分钟讲师提到的那个算法参数是多少”，并截取了对应的 PPT 画面。
● 竞品：大多需要先转录文字，丢失了视觉信息。
结论：原生多模态依然是 Google 的绝对统治区。
6. 总结：值得切换吗？
Gemini 3 Pro 是一款“偏科”但极其强大的模型。
● 如果你是：做视频分析、长文档处理、或者需要构建复杂 Agent 的开发者。
- 建议：无脑切。性价比极高，多模态能力独一档。
● 如果你是：纯粹的代码生成（Copilot 类应用）用户。
- 建议：可以观望。Claude Sonnet 4.5 和 GPT-5.1 在纯代码生成上依然非常强劲，Gemini 3 Pro 优势不明显。
● 如果你是：科研人员或数学爱好者。
- 建议：必试。Deep Think 模式在逻辑推理上的突破是肉眼可见的。
一句话评价： Google 终于不再是“追赶者”。Gemini 3 Pro 用 1/10 的价格提供了 GPT-5 级别的体验，并在推理和多模态上实现了反超。2026 年的 AI 军备竞赛，好戏才刚刚开始。
评分：9.2/10
● 性能：⭐⭐⭐⭐⭐
● 价格：⭐⭐⭐⭐⭐
● 稳定性：⭐⭐⭐⭐
● 生态：⭐⭐⭐⭐
(本文基于 Gemini 3 Pro Preview 版本评测，正式版表现可能会有变动)
