Gemini 3 Pro 預覽版上線那一刻，很多人心里的第一反應可能是：終于來了。

　　遛了將近一個月，這里暗示那里路透：參數(shù)更強一點、推理更聰明一點、出圖更花一點，大家已經(jīng)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(tài)理解。官方號稱，在一堆學術基準上全面超越了 Gemini 2.5 以及各路競品。

　　但如果只盯著這些數(shù)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(tǒng)更新」。

　　模型升級這一塊的，Google 已經(jīng)把話說得很滿了

　　先快速把「硬指標」過一遍，免得大家心里沒數(shù)。

　　推理能力：官方強調(diào) Gemini 3 Pro 在 Humanity’s Last Exam、GPQA Diamond、MathArena 等一堆高難度推理和數(shù)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(tài)理解：不僅看圖、看 PDF，甚至還能在長視頻、多模態(tài)考試（MMMU-Pro、Video-MMMU）上拿到行業(yè)領先成績，說看圖說話、看視頻講重點的能力，提升了一個身位。

　　Deep Think 模式： ARC-AGI 這類測試證明：打開 Deep Think 后，它在解決新類型問題上的表現(xiàn)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 出來接受采訪都說，這些硬指標只能是作為參考。

　　換句話說，「跑了多少分」只是一種相對直觀的表現(xiàn)手法，真正有意思的地方在于 Google 把它塞進了哪些地方，以及打算用它把什么東西連起來。在這一個版本的更新中，「原生多模態(tài)」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(tài)」，還是從一開始就被設計成「原生多模態(tài)」。

　　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(shù)據(jù)里一開始就混合了文本、代碼、圖片、音頻、視頻等多種模態(tài)，而不是先訓一個文本大模型，再外掛視覺、語音子模型。

　　后者的做法，是過去很多模型在面對多模態(tài)時的策略，本質(zhì)還是「管線式」的：語音要先丟進 ASR，再把轉(zhuǎn)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，再把特征接到語言模型上。

　　Gemini 3 則試圖把這條流水線折疊起來：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，讓它在同一個表征空間里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。對模型來說，原生多模態(tài)不僅僅是「多學幾種輸入格式」，這背后的意義是，少走幾道工序。少掉那幾道工序，意味著更完整的語氣、更密集的畫面細節(jié)、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(tài)的」，它做出來的產(chǎn)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(tài)內(nèi)容區(qū)——上面可以有摘要、結(jié)構(gòu)化卡片、時間軸，雖然是有條件觸發(fā)，但是模型發(fā)布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(xiàn)新的生成式 UI 體驗，例如沉浸式視覺布局、交互式工具和模擬——這些都是根據(jù)查詢內(nèi)容即時生成的。

　　這個思路將一系列 Google 系產(chǎn)品中發(fā)揚光大，官方的說法是更像「思考伙伴」，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(tài)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(wǎng)頁混在一起，集中整理成一個圖文并茂的摘要。

　　這部分更多是「超級個人助理」的敘事：Gemini 3 塞進 App 之后，試圖覆蓋學習、生活、輕辦公的日常用例，風格是「你少操點心，我多干點活」。

　　而在 API 側(cè)，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，又能在復雜任務里調(diào)工具、按步驟實現(xiàn)開發(fā)任務。

　　這一次最令人驚艷的也是 Gemini 在「整裝式」生成應用工具的能力上。

　　目前的一些博主的測試中也能得到證實。當然，所謂「一句話」只是一種夸張說法，不過 Gemini 的確已經(jīng)到了可以完成從邏輯設計，到后端代碼，到前端設計等各個環(huán)節(jié)的工作。

　　圖片來自 Youtube 用戶@MattVidPro AI

　　這也就來到了這次發(fā)布的新 IDE 產(chǎn)品：Antigravity。在官方的設想中，這是一個「以 AI 為主角」的開發(fā)環(huán)境。具體實現(xiàn)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(zhí)行計劃、網(wǎng)頁截圖、瀏覽器錄屏……方便人類事后檢查「你到底干了啥」。

　　在一個油管博主連線 Gemini 產(chǎn)品負責人的測試中，任務是設計一個招聘網(wǎng)站，而命令簡單到只是復制、復制、全部復制，什么都不修改，直接粘貼。

　　圖片來自 Youtube 用戶@Greg Isenberg

　　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(wǎng)站出來，前前后后所有的素材配置、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(fā)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——它更愿意、也更擅長「幫你一起協(xié)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(yè)，打開了一局新游戲：多模態(tài)能力應用的爆發(fā)勢在必行。

　　在此之前，多模態(tài)是加分項；在此之后，「原生多模態(tài)」必然是基本配置——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(qū)加速淘汰舊范式。對于那些還在依賴「截圖+OCR」來理解畫面的模型廠商來說，技術倒計時已經(jīng)開始。

　　「套殼」與中間層也會感到壓力山大，Gemini 3 展現(xiàn)出的強大 Agent 規(guī)劃能力，是對當前市場上大量 Agentic Workflow 創(chuàng)業(yè)公司的直接擠壓。當基礎模型本身就能近乎完美處理「意圖拆解-工具調(diào)用-結(jié)果反饋」的閉環(huán)時，「模型即應用」的現(xiàn)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(cè)模型蓄力，結(jié)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(yè)競爭將從單純比拼云端參數(shù)的「算力戰(zhàn)」，轉(zhuǎn)向比拼手機、眼鏡、汽車等終端落地能力的「體驗戰(zhàn)」。

　　在大模型競爭的上半場，大家還在問：「誰的模型更強？」，參數(shù)、分數(shù)、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(chǎn)品上、長在用戶身上？」

　　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(diào)用和 agentic 架構(gòu)，再往上接 Search、Gemini App、Workspace 和 Antigravity 這些具體產(chǎn)品。

　　你可以把它理解成 Google 用 Gemini 3 將以原生多模態(tài)為全新的王牌，并且給自己旗下生態(tài)中的所有產(chǎn)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(fā)揮。

　　至于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(fā)布會里，而是寫在接下來幾個月——看有多少人，會在不經(jīng)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，可能就沒那么重要了。