Gemini 3

Gemini 3 是 Google DeepMind 开发的 Gemini 系列中的一组支持多模态学习的基础模型。该系列于2025年11月18日随 Gemini 3 Pro 预览版的发布而首次亮相，将语言生成与图像、音频、视频及计算机代码处理相结合。最初发布的模型侧重于复杂推理、软件开发和工具辅助任务；随后推出的 Gemini 3 Flash 则将该系列的应用范围拓展至延迟更低、成本更低的场景。(blog.google)

该系列的重要性在于，它被集成到面向消费者的助手、搜索、开发者工具和企业计算服务之中。Gemini 3 指的是底层模型的一代，而非某个单一的聊天机器人或应用程序：不同模型和服务在能力、支持的输出形式、访问条件及部署状态等方面各不相同。其研发涵盖模型架构与训练、推理阶段的推理、多模态理解、基于AI智能体的工作流、性能评估及安全评估等方面，Gemini 3.1 Pro 等后续版本则在最初一代模型的基础上进一步拓展。(blog.google)

定义、范围与模型谱系

Gemini 3 是 Google DeepMind 开发的基础模型家族，属于 Google 的 Gemini 模型谱系。Google 于 2025 年 11 月 18 日推出这一代模型，最初发布的是 Gemini 3 Pro 预览版。公告中包含德米斯·哈萨比斯和科雷·卡武克乔格鲁代表 Gemini 团队发表的声明。在这一谱系中，Gemini 3 接续 Gemini 1 和 Gemini 2 两代模型，包括 Gemini 2.5。它延续了前代模型将多模态处理、推理和工具使用能力相结合的特点，而非指代一个独立的应用程序。Google 的模型卡明确指出，Gemini 3 Pro 并非对先前模型的修改或微调：同属 Gemini 品牌且存在代际承接关系，本身并不意味着新模型只是沿用了早期模型训练所得的参数并加以调整。(blog.google)

该家族的范围不仅包括最初发布的 Pro 模型，还涵盖文档中列明的 3 系列衍生模型。2026 年 5 月更新的 Gemini 3 Pro 模型卡将 Gemini 3 Pro Image、Gemini 3 Flash、Gemini 3.1 Pro、Gemini 3.1 Flash Image、Gemini 3.1 Flash-Lite、Gemini 3.1 Flash Live 和 Gemini 3.5 Flash 列为基于 Gemini 3 Pro 的模型，并引导读者查阅各自的模型卡以了解具体细节。因此，2026 年 2 月 19 日公布的 Gemini 3.1 Pro 是该系列的后续成员，而不是最初 Pro 模型的另一个名称。这里对家族成员的界定，以模型卡明确记载的关系及 Google 的模型目录为依据；这并不意味着所有衍生模型的训练方式、支持的模态或运行限制都相同。(storage.googleapis.com)

模型名称也不同于其应用程序编程接口标识符。例如，Google 的目录区分了 gemini-3-pro-preview、gemini-3-flash-preview 和 gemini-3.1-pro-preview。这些字符串标识的是特定的服务调用目标，而不是“Gemini 3”可以互换使用的不同写法。对于专门用途的分支，也需要作出同样的区分：Nano Banana Pro 是 Gemini 3 Pro Image 面向用户的产品名称，而 Nano Banana 2 对应 Gemini 3.1 Flash Image。Gemini 3.1 Flash Live 和 Gemini 3.1 Flash TTS 等面向音频的条目，拥有各自的标识符及文档所列的功能。因此，仅凭名称中出现“Gemini”或“3”，不足以确定模型之间的谱系关系，也不足以认定它们具有相同的输入输出接口。(ai.google.dev)

Deep Think 属于另一个概念层级：Google 将其作为一种增强推理模式推出，Gemini 3 Pro 模型卡则将其描述为一项可选设置，旨在提升模型在神经网络推理时解决复杂问题的能力。它既不是 Gemini 应用的名称，也不是某个图像生成分支的名称。同样，具备多模态理解能力并不一定意味着具备多模态生成能力：最初的 Pro 模型卡列明，其输入支持文本、图像、音频和视频，但输出仅为文本。因此，能够生成图像和语音的模型必须单独辨明，不能自动将这些能力归于 Pro。(blog.google)

Gemini 应用是一款面向用户的产品，整合了模型及其他软件功能；Google AI Pro 和 Google AI Ultra 则是规定访问权限与使用额度的订阅方案，而非模型代际。这一区别在 2026 年 2 月的推广部署中清晰可见：Google 通过 Gemini 应用、NotebookLM 和开发者服务提供 Gemini 3.1 Pro，同时规定 Pro 和 Ultra 订阅用户可享有更高的应用使用限额。因此，订阅名称描述的是一种商业访问安排，而“Gemini 3.1 Pro”标识的是可用于多款产品的底层模型。(blog.google)

发布历史与版本生命周期

Google 于2025年11月18日推出 Gemini 3，其中 Gemini 3 Pro 以预览版形式发布，而非正式可用于生产环境的版本。桑达尔·皮查伊、德米斯·哈萨比斯和科雷·卡武克乔卢共同发布了这一消息；模型亮相的同时，也立即通过面向消费者和开发者的产品提供，包括 Gemini 应用、Google AI Studio 和 Vertex AI。Deep Think 也于同日公布，但其开放时间另有安排：Google 最初仅向安全测试人员提供这一增强推理模式，订阅用户则需等待进一步评估后才能使用。因此，11月18日既是 Pro 预览版开放使用的日期，也是 Deep Think 的公布日期，而非后者的公开发布日期。(blog.google)

2025年12月4日，Deep Think 开始在 Gemini 应用中向 Google AI Ultra 订阅用户逐步开放。最初的界面要求用户先选择 Gemini 3 Pro，再单独启用 Deep Think，明确体现了模型发布与推理模式上线之间的区别。(blog.google) 随后，Gemini 3 Flash 于2025年12月17日发布。此次发布将该系列中侧重速度的分支扩展至 Gemini 应用、搜索中的 AI 模式、开发者服务和企业产品；Gemini CLI 和 Google Antigravity 也同步提供了访问途径。这些产品面向消费者的上线安排，与模型端点在开发者服务中的生命周期并不相同。(blog.google)

2026年2月19日，Google 推出 Gemini 3.1 Pro，并称其为前一周 Deep Think 改进所依托的升级版核心智能模型。开发者从当天起即可通过 Gemini API 及相关开发工具使用预览版，面向消费者的部署则通过 Gemini 应用和 NotebookLM 启动。公告明确将正式可用列为后续里程碑：预览阶段旨在验证更新，并支持智能体工作流的进一步开发。因此，2月19日是其公布及首次开放预览的日期，而非正式可用日期。(blog.google)

此次过渡也伴随着最初 Pro 预览版的退役。在2026年2月26日的一则通知中，Google 宣布 Gemini 3 Pro Preview 将于3月9日起在 Gemini API 和 Google AI Studio 中停止提供，并指引用户迁移至 gemini-3.1-pro-preview。通知还另行安排于3月6日将相关的 -latest 别名切换至替代模型。这是两种不同的机制：别名变更会将动态模型引用重新指向其他模型，而退役则意味着原模型不再可访问。(discuss.ai.google.dev) 随后的3月9日版本说明记录了此次停用，并指出 gemini-3-pro-preview 现已指向 gemini-3.1-pro-preview。这只是某个 Pro 预览版的退役，并不意味着整个 Gemini 3 系列停止提供。(ai.google.dev)

此后新增的模型各自按照不同的时间表开放预览：以 Nano Banana 2 为推广名称的 Gemini 3.1 Flash Image 于2026年2月26日开放预览；Gemini 3.1 Flash-Lite 于3月3日开放预览；Gemini 3.1 Flash Live 于3月26日开放预览；Gemini 3.1 Flash TTS 则于4月15日开放预览。正式可用的时间另有记录：Flash-Lite 于5月7日达到这一阶段，随后 Gemini 3 Pro Image 和 Gemini 3.1 Flash Image 于5月28日正式可用。(ai.google.dev)

后续正式可用的版本包括2026年5月19日发布的 Gemini 3.5 Flash、7月21日发布的 Gemini 3.6 Flash 和 Gemini 3.5 Flash-Lite、8月13日发布的 Gemini 3.7 Flash，以及9月2日发布的 Gemini 3.8 Flash。10月8日，Google 弃用了 3.5 Flash 和 3.7 Flash，将其从 AI Studio 的可选模型中移除，并将发往这两个模型的 API 请求分别自动路由至 3.6 Flash 和 3.8 Flash。这些通知明确规定了请求将转交替代模型处理，而不只是让旧模型名称失效。(ai.google.dev)

模型变体与专门用途

Pro 和 Flash 表示模型在能力、响应延迟和服务成本之间的不同取舍，而非适用于所有任务的性能等级。Google 将 Gemini 3.1 Pro 定位于需要广博知识和跨模态推理能力的复杂任务，而 Gemini 3 Flash 则面向追求更快速度、更低成本的交互式及迭代式工作负载。在 2025 年 12 月 17 日 Flash 发布时，Google 表示，该模型在 SWE-bench Verified 上的表现超过了最初的 Gemini 3 Pro，这说明仅凭型号标签无法判断模型在具体任务中的排名。这两个通用分支都接受多模态输入，但输出均为文本；能够解读图像或录音，并不意味着具备原生图像或语音生成能力。(ai.google.dev)

图像分支则是单独命名的模型。Gemini 3 Pro Image 以 Nano Banana Pro 为市场名称，接受文本和图像输入，并生成图像和文本输出。Google 将其预期用途描述为复杂平面设计、产品效果图，以及需要渲染文字并以搜索所得信息为依据的数据可视化。Gemini 3.1 Flash Image 以 Nano Banana 2 为市场名称，侧重于低延迟、大批量生成和对话式编辑。其文档列出的可控参数包括从 0.5K 到 4K 的输出分辨率，以及 1:8 和 8:1 等狭长宽高比；文本和图像搜索结果可为生成提供参考。这些是专门的生成式人工智能端点，而不是通用 Pro 或 Flash 模型中的图像输出设置。(ai.google.dev)

后续推出的文本输出变体延续了这种功能分化。文档将 Gemini 3.6 Flash 的用途描述为快速编程和智能体迭代，而 Gemini 3.8 Flash 则面向耗时更长的软件工程任务和复杂的企业工作流程。Flash-Lite 优先考虑吞吐量和执行成本：文档列出的 Gemini 3.1 Flash-Lite 用例包括翻译客服工单和转写录音，而 Gemini 3.5 Flash-Lite 则侧重于文档解析、简单信息提取，以及智能体工作流程中的辅助任务。这四款模型均接受文本、图像、音频、视频和 PDF 文档输入，并返回文本。(ai.google.dev)

Live 和 TTS 表示不同的音频功能。Gemini 3.8 Live 支持实时对话、流式音频和异步函数调用，接受文本、图像、音频和视频输入，并返回文本和音频。其 Extended Thinking（扩展思考）版本单独列出，用于需要更多后台推理的交互。相比之下，文本转语音模型将给定文本转换为音频，而不是充当通用多模态对话端点。Google 将 Gemini 3.8 Flash TTS 的特点概括为富有表现力的语音输出和对 130 种语言的支持，而 Flash-Lite TTS 则以更低延迟、大批量生成和对 101 种语言的支持为特色。较早的 Gemini 3.1 Flash Live 和 Flash TTS 端点仍列为旧版预览。(ai.google.dev)

下表选列的 Gemini API 标识符和生命周期分类，以 2026 年 10 月 15 日可查阅的官方文档为依据。下文中的“多模态”指文本、图像、音频、视频和 PDF 输入；生命周期状态适用于所列端点，而非所有使用相同品牌名称的模型。(ai.google.dev)

端点分类以模型目录为准；详细的模态规格以相应模型页面为准。(ai.google.dev)

架构、训练与计算基础设施

Gemini 3 Pro 采用稀疏专家混合模型（MoE）Transformer架构，原生支持文本、视觉和音频输入。通过训练得到的路由机制将每个输入词元分配给选定的专家子网络，每处理一个词元时仅激活模型的部分参数，而非整个网络。这使模型的总参数容量与每个词元所需的计算量相互独立。(storage.googleapis.com) 其基本原理是条件计算：在 Noam Shazeer 及其同事于 2017 年提出的稀疏门控 MoE 方案中，一个可训练的门控机制会从多个前馈专家网络中选出稀疏组合。该论文阐释的是这一架构原理，而非 Gemini 3 的具体路由配置。(arxiv.org)

官方模型卡记录了模型之间的继承关系，而不仅仅是以品牌名称将它们关联起来。Gemini 3 Flash 于 2025 年 12 月发布的模型卡明确指出，其以 Gemini 3 Pro 为基础，并引导读者参阅 Pro 的模型卡以了解架构细节。Gemini 3.1 Pro 于 2026 年 2 月发布的模型卡同样明确说明，其架构、训练数据说明和实现信息均沿用 Gemini 3 Pro。Gemini 3.1 Flash Image 则将 Gemini 3 Flash 列为其直接基础模型。这些说明确立了有文档依据的依赖关系，但并不意味着各衍生模型的参数数量或专家配置完全相同。(storage.googleapis.com)

已披露的预训练训练数据包括公开的网络文档、其他文本、源代码、图像、语音与非语音音频，以及视频。数据获取渠道包括可下载的数据集、网络抓取材料、获得商业授权的内容、通过 Google 业务运营生成或获取的数据，以及由人工智能生成的合成材料。模型卡还提到了依据适用政策和管控措施可用于训练的用户数据。预处理包括去重、遵守 robots.txt 规则、质量过滤和安全过滤。这些披露说明了数据类别和处理做法，但未给出各来源或各模态数据的具体比例。(storage.googleapis.com)

后训练结合使用指令微调数据、人类偏好数据和强化学习数据。Google 表示，训练采用的强化学习技术能够利用多步推理、问题求解和定理证明示例。其列出的开发方法还包括监督微调、基于人类反馈的强化学习以及基于评判器反馈的强化学习。这些都是训练模型权重的过程，与在推理期间分配额外计算资源不同。(storage.googleapis.com)

已披露的硬件为 Google 的张量处理单元（TPU）基础设施。Gemini 3 Flash 的模型卡介绍了用于容纳大型模型和大批次数据的高带宽内存与 TPU Pod，并说明训练分布在多个设备上进行；其中列出的训练软件为 JAX 和 ML Pathways。Gemini 3.1 Pro 的硬件和软件说明均指向作为其基础的 Pro 模型，而 Gemini 3.1 Flash Image 则独立列出了 TPU、JAX 和 ML Pathways。(storage.googleapis.com)

JAX 提供数值数组运算、自动微分，以及通过 XLA 编译以在加速器上执行的功能。ML Pathways 则为分布式计算提供与之互补的编排层。Paul Barham 及其同事于 2022 年发表的系统论文介绍了异步数据流、加速器调度和设备间数据传输协调。论文在 2,048 个 TPU 上进行的演示展示了这一基础设施的能力；该数字并非已披露的 Gemini 3 训练集群规模。(github.com)

多模态处理与长上下文理解

Gemini 3 的多模态输入能力允许用户在提问时，将文字指令与图像、录音和视频结合使用，而不必把所有源材料都转换成文字稿。2025 年 11 月 18 日发布时，Google DeepMind 的德米斯·哈萨比斯和科雷·卡武克乔格鲁以多语言手写食谱、学术论文、长篇视频讲座和匹克球比赛录像展示了这一能力。这些示例涉及不同的操作：识别并翻译手写文字、解释研究材料、将口头指导与视觉演示联系起来，以及描述随时间变化的动作。这些示例展示的是输入理解能力的应用，并不保证模型能够正确解读上传材料中的每一处细节。(blog.google)

在文档处理方面，视觉处理不止于提取文字。Gemini API 的文档理解说明介绍了对 PDF 中文字以及图像、示意图、图表和表格的综合解读，支持基于文字与视觉信息进行摘要和问答。因此，针对图表的提问既可以涉及图中呈现的关系，也可以涉及配套的文字说明；文档问答无需在分析前丢弃页面布局。不过，输入的表示方式仍然很重要：该说明区分了 PDF 与以普通文本形式传入的其他文档格式，后者无法以同样的方式保留图表和格式。Gemini 3 还支持通过 media_resolution 参数为视觉输入分配更多或更少的词元。较高的设置可为信息密集的图表或小字提供更多细节，但代价是增加处理开销和词元用量。(ai.google.dev)

音频理解包括通过语音识别进行转写、翻译、摘要、针对录音内容的问答，以及对选定片段附带时间戳的分析。说话人分离用于区分一段录音中的不同说话人，与确定这些人在现实世界中的身份是两回事。视频理解结合音频流和视觉流的信息，支持回答某一时刻发生了什么，或口头讲解与可见事件有何关联等问题。在 API 的静态视频处理模式下，默认每秒采样一帧。这种采样可能遗漏快速动作或短暂的场景变化，因此，能够接收完整的视频文件并不意味着会逐一检查原始视频的每一帧。(ai.google.dev)

2026 年 2 月发布的 Gemini 3.1 Pro 模型卡规定，其输入上下文窗口最多为一百万词元，文本输出上限为 64,000 词元，在模型卡中分别表示为 1M 和 64K。这一输入额度涵盖多模态材料，并非一百万个单词：文本和媒体根据各自的分词与词元化过程占用容量。这使得单次请求可以处理大量文档或代码，但容量与理解能力仍是两回事。Google 的长上下文指南明确指出，与“大海捞针”测试中查找单一事实相比，检索多个目标事实的准确率可能更低，而且结果会因上下文而有很大差异。因此，所支持的上下文长度是一项输入上限，并不是经过测量、足以保证全面信息检索或对所有输入内容成功推理的指标。(storage.googleapis.com)

输入模态与输出模态也必须区分。Gemini 3.1 Pro 的模型卡列出的输入包括文本、图像、音频和视频，但输出为文本。描述照片不等于生成照片，转写语音不等于合成语音，解释视频也不等于制作新视频。同样，用于交互式可视化的代码属于文本输出，需要由其他软件渲染。应用程序若要生成图像、语音或视频，需要相应的生成模型或组件；不能仅凭 Pro 模型能够理解某种输入媒介，就推断它具备生成该媒介内容的能力。(storage.googleapis.com)

推理模式与推理控制

Gemini 3 的思考控制功能用于调节推理过程中的计算投入：模型在给出答案前会先进行内部推理，并根据请求的复杂程度调整推理投入。这不同于通过微调更新模型权重，也不同于向训练数据中添加信息；分配更多推理时间本身并不意味着更新知识。Deep Think 是一种单独命名的增强推理模式，于 2025 年 11 月 18 日公布。Google 在 2025 年 12 月 4 日的上线公告中，将其机制描述为通过并行计算同时探索多个假设，尤其适用于数学、科学和逻辑领域的难题。因此，不应将 Deep Think 简单等同于在普通 API 请求中选择 high：Google 将该模式与 API 的思考级别控制列为不同功能。(ai.google.dev)

API 参数 thinking_level 指定的是相对的推理额度，而非保证使用的推理词元数量。支持的取值因模型而异：最初的 gemini-3-pro-preview 支持 low 和 high；gemini-3.1-pro-preview 增加了 medium；gemini-3-flash-preview 则支持 minimal、low、medium 和 high。文档中，这三个模型标识符对应的默认值均为 high。对于 Flash，minimal 在许多请求中的表现接近不进行思考，但并不保证完全禁用内部推理。较低的级别会限制推理投入，通常能减少延迟和词元消耗；high 则允许更深入的推理，并可能显著推迟首个非思考输出词元的生成时间。这些设置用于控制执行过程，并不能普遍保证某个设置一定会产生正确答案。(ai.google.dev)

思考投入与回答长度相互关联，但分别受不同的控制项调节。在 Generate Content API 中，max_output_tokens 限制的是思考词元与答案词元的合计数量，并不会直接改变模型的推理额度。如果请求在推理期间耗尽这一额度，就可能以 finish_reason: MAX_TOKENS 终止，导致答案被截断或为空。生成的思考词元仍会计费，其数量由 usageMetadata.thoughtsTokenCount 报告。因此，即使可见回答很短，也可能消耗大量词元。Gemini 3 基于级别的控制方式也不同于 Gemini 2.5 引入的数值型参数 thinkingBudget：Google 的文档指出，这个旧参数仍受支持，以保持向后兼容，但在 Gemini 3 Pro 上使用时，效果可能难以预测。(ai.google.dev)

思考签名用于维持跨请求的推理连续性，而非调节推理投入。它们是内部推理的加密表示，随响应内容一同传递。在无状态的 Generate Content 接口中，后续请求必须回传相关的带签名响应部分，尤其是与函数调用关联的部分。文档明确规定，不得将带签名的部分与其他部分拼接或合并。这样，工具结果就能在其对应的推理上下文中返回，而不是仅保留可见的对话文本。因此，签名是对话状态的载体，既不是可读的解释，也不能代替最终答案。(ai.google.dev)

签名的处理方式也取决于所用接口。在有状态的 Interactions API 会话中，传入 previous_interaction_id 即可让服务器管理对话历史、思考块和签名。自行维护历史记录的应用则必须原样重新发送思考块，包括适用的工具结果签名。用户可见的思考摘要是另一种表示形式：摘要概括内部推理，而签名承载加密状态，即使没有任何配套摘要，也可能出现。展示摘要并不能替代对后续交互所需的带签名状态的保留。(ai.google.dev)

工具使用、软件开发与智能体工作流

Gemini 3 的工具使用将模型生成的指令与软件执行的操作区分开来。在函数调用中，应用程序提供声明，说明可用函数、各函数的用途及其参数结构。模型返回函数名和结构化参数；应用程序执行相应操作，再将结果返回给模型，供其在下一轮处理中使用。调用可以并行发出，也可以按顺序串联，使后续操作能够依据先前的结果进行。因此，安排会议的请求会生成供外部日历服务使用的参数，而不是仅靠生成文本就修改日历。这一交互循环为 AI 智能体提供了基本机制，但其实际能力取决于外围应用程序开放了哪些函数。(ai.google.dev)

Gemini API 还提供托管工具，各有不同的执行路径。其代码执行工具运行生成的 Python 代码，并返回结果，供模型修正计算或继续分析；即使模型生成了其他编程语言的代码，也不意味着这一工具能够执行。Google 搜索信息溯源功能让模型能够构造查询，并将检索到的信息连同来源引用纳入回答。网址上下文功能则从给定地址检索材料，支持文档比较或技术文档解读等任务。这些功能将内容生成与计算或信息检索结合起来：模型选择或构造请求，执行环境和检索服务则完成底层操作。(ai.google.dev)

Google 在 2025 年 11 月 18 日发布时展示的示例，通过复古风格的 3D 太空飞船游戏、可编辑的体素艺术作品，以及使用着色器的可玩科幻场景，展现了界面构建能力。这些演示涉及可执行的应用代码和交互界面，而不只是代码补全。代码仓库层面的工作还需要额外机制，用于定位文件、读取现有实现、应用修改和运行项目命令。Gemini CLI 通过 glob、grep_search、read_file、replace 和 run_shell_command 等工具提供这些能力。其文档中的测试工作流会运行 npm test，检查失败的测试，再进行有针对性的修正。这形成了一个反复编辑、执行和检查的循环。不过，生成补丁与在某项测试中取得成功结果是两个独立阶段，不能将二者视为证明软件正确性的等同依据。(blog.google)

与 Gemini 3 一同推出的 Google Antigravity，将这些操作整合进一个面向智能体的开发环境。智能体可以访问编辑器、终端和浏览器，从而将规划、实现和运行检查串成一个工作流。Google 演示了一款航班追踪应用：智能体先规划工作，再编写应用，随后通过浏览器交互检查其运行情况。发布时的配置将 Gemini 3 Pro 与负责浏览器控制的 Gemini 2.5 Computer Use、负责图像相关工作的 Gemini 2.5 Image 结合使用。因此，演示中的工作流体现的是一个协同开发系统的能力，并不能证明所有浏览器控制或图像生成能力都由 Gemini 3 Pro 单独提供。浏览器检查提供的是执行反馈，而非对最终应用的全面验证。(blog.google)

Gemini 3 Flash 于 2025 年 12 月 17 日推出，进一步拓展了该系列在多轮开发交互中的作用。Google 将其定位于低延迟的迭代式编程，并通过 Antigravity 和 Gemini CLI 提供使用。同期发布的 CLI 版本既支持手动选择模型，也支持自动路由，将更复杂的推理任务交给 Pro；其文档还说明了初期使用所需的 0.21.1 版本及预览功能设置。在这一配置中，模型选择决定由哪个系统提出代码和工具调用，而文件操作和 Shell 命令执行则由 CLI 工具完成。命令输出、错误流和退出码随后成为模型后续轮次的观测信息，使开发环境的工具及执行策略成为智能体工作流不可分割的组成部分。(blog.google)

产品集成与开发者访问

面向普通用户的访问权限最初取决于所用产品和订阅级别。2025年11月18日，Google 开始在 Gemini 应用中向所有用户逐步开放 Gemini 3 Pro，付费 Google AI 方案用户享有更高的使用额度；用户可在模型菜单中选择“思考”（Thinking）来使用该模型。同期的应用更新还加入了实验性的生成式界面和 Gemini Agent，后者最初向 Google AI Ultra 订阅用户逐步开放。这些都是应用层功能，将模型响应与界面软件相结合，其中智能体还结合了任务编排工具，并非每个 Gemini 3 端点都会自动提供的能力。12月17日，Gemini 3 Flash 开始取代 Gemini 2.5 Flash，成为应用的默认模型。(gemini.google.com)

与 Google 搜索引擎的集成采用了另一套访问政策。在11月18日发布时，美国的 Google AI Pro 和 Ultra 订阅用户可以通过 AI 模式的“思考”选项选择 Gemini 3 Pro。搜索中的生成式界面可以组合呈现图片、表格和交互元素，演示案例包括一个可调节变量的三体引力模拟。这一功能将模型生成的代码与搜索的展示和检索基础设施相结合，并不意味着普通的 API 响应就包含完整的搜索体验。12月17日，Google 宣布将 Gemini 3 Flash 设为 AI 模式的默认模型，使付费订阅用户之外的用户也能使用基于 Flash 的功能。(blog.google)

面向开发者的提供方式将交互式试用与程序化访问区分开来。Google AI Studio 提供模型试用环境，而 Gemini API 则向应用提供托管推理服务。2025年11月18日，Gemini 3 Pro 在 AI Studio 和 Vertex AI 中进入预览阶段。12月17日，Google 宣布开发者可在 AI Studio 中通过 Gemini API 预览 Flash，同时也可通过 Vertex AI 和 Gemini Enterprise 访问。在这一分工中，Vertex AI 服务于构建云应用的开发者，而 Gemini Enterprise 则提供一个工作平台，用于发现、创建、共享和运行 AI 智能体。随后，Gemini 3.1 Pro 于2026年2月19日通过 Gemini API、Vertex AI 和 Gemini Enterprise 进入预览阶段。这些日期指的是模型在各个平台上的推出时间，而非整个模型系列统一正式开放的时间点。(blog.google)

结构化输出提供了一种 API 层面的机制，用于将生成的响应集成到软件中。应用不必请求格式不受限制的自然语言文本，而是可以指定符合 JSON Schema 受支持子集的 JSON 输出，定义字段、类型、数组和必需属性。例如，文档处理应用可以要求提取出的记录采用命名一致的字段，而不必解析一段叙述性回答。Gemini 3 还支持将结构化输出与内置工具结合使用。这种输出格式约定不同于函数调用：前者组织最终响应的结构，后者则表示调用应用函数或工具的请求。(ai.google.dev)

批处理和上下文缓存分别针对不同的请求模式。Batch API 接受成组的请求，既可直接内嵌提交，也可通过 JSON Lines 文件提交，并以异步方式返回结果；其文档规定的目标完成时间为24小时，而非交互式响应所要求的低延迟。显式上下文缓存允许应用将大量共享输入上传一次，并在后续请求中引用已缓存的词元，例如围绕同一文档集或代码仓库反复提问。缓存内容的存活时间可以配置，默认为一小时。缓存复用的是输入上下文，并非微调，也不会将内容永久加入模型已学得的知识中。Google 的 Gemini 3 开发者指南记载了对这两项功能的支持。(ai.google.dev)

这些访问途径提供的是托管服务，而非可下载的模型权重。Gemini API 和 AI Studio 受 Google 的 API 条款及 Gemini 专用附加条款约束，其中包括禁止提取参数权重等底层模型组件的规定。因此，通过应用、开发者控制台或云端点获得访问权限，并不意味着获准获取底层模型并独立运行。(ai.google.dev)

性能评估与比较证据

在2025年12月17日发布 Gemini 3 Flash 时，Google 公布了该模型的多项成绩：在科学知识基准 GPQA Diamond 上得分为90.4%，在衡量多模态理解与推理能力的 MMMU Pro 上得分为81.2%，在评估编程智能体能力的 SWE-bench 基准 Verified 上得分为78%。公告还报告了其在不使用工具的情况下参加 Humanity’s Last Exam（人类终极考试）的成绩，为33.7%。这些是发布方报告的 Flash 测量结果，并非 Gemini 3 所有变体都具备的成绩。Google 报告的 Flash 在 SWE-bench Verified 上的成绩超过了 Gemini 3 Pro，这说明仅凭 Pro 和 Flash 这两个名称，无法确定模型在不同任务上的高下。(blog.google)

2026年2月的 Gemini 3.1 Pro 模型卡分别列出了学术推理、科学知识、编程、智能体工具使用、多模态理解、多语言问答以及长上下文处理能力。在高思考强度设置下，其对比表显示，3.1 Pro 与 3 Pro 在 ARC-AGI-2 抽象推理谜题上的得分分别为77.1%和31.1%，在 GPQA Diamond 上的得分分别为94.3%和91.9%。提升并非体现在所有任务上：两者在 MMMU Pro 上的得分分别为80.5%和81.0%，在多语言 MMLU 上的得分分别为92.6%和91.8%。这些针对具体任务的结果区分了各项实测能力，而非将其合并为单一的智能分数。(storage.googleapis.com)

编程和智能体评估同样衡量了不同的工作流程。模型卡报告，Gemini 3.1 Pro 使用 Terminus-2 测试框架在 Terminal-Bench 2.0 上取得68.5%的成绩，在 SWE-bench Verified 上取得80.6%，在 MCP Atlas 多步骤工具工作流程评估中取得69.2%。在长上下文处理方面，八针 MRCR v2 测试在所报告的128,000词元汇总设置下得分为84.9%，但在100万词元这一长度点上仅为26.3%。后一项结果表明，必须区分上下文窗口容量与在整个窗口长度范围内成功检索信息的能力。(storage.googleapis.com)

Google 配套的方法说明明确指出，接受评估的端点为 gemini-3.1-pro-preview，除非另有说明，否则采用默认采样设置。除特别注明外，结果均为 pass@1；单次尝试设置不采用多数投票，也不采用并行测试时计算，但会对重复试验的结果取平均，以降低方差。能否使用工具会实质性地改变实验条件：Humanity’s Last Exam 分别在不使用工具和使用搜索与代码工具的条件下接受评估，而 BrowseComp 则使用配备搜索、Python 和浏览功能的 Deep Research。MMMU Pro 的结果取 Standard 和 Vision 两种设置的平均值；MRCR 的128,000词元数据为累积统计值，而100万词元数据则为该长度点的单点值。这些属于实验设计上的差异，并非可以互换的评分条件。(storage.googleapis.com)

证据的来源也不尽相同。GPQA Diamond 和多语言 MMLU 的结果由 Google 自行测算；ARC-AGI-2 的结果在半私有测试集上获得了 ARC Prize 验证，而 SciCode 的数据则来自 Artificial Analysis。竞争模型的成绩通常来自各自的提供商，并非统一由独立第三方复现。编程能力比较采用了不同的智能体支撑框架和基础设施：Google 的 SWE-bench 支撑框架提供了 shell、文件操作和提交工具。Google 还披露，在内部修复测试框架的三处缺陷后，其 3.1 Pro 在 Verified 上的得分上调了0.6个百分点。因此，可复现性不仅取决于保留所公布的主要结果，还取决于同时保留模型版本、推理设置、采样规程、工具、支撑框架及评分实现。(storage.googleapis.com)

服务成本与运行约束

Gemini 3 的托管 API 对输入词元和生成的输出词元分别计费，后者也包括思考词元。因此，费用并非仅由可见答案的长度决定。2025 年 12 月 17 日 Gemini 3 Flash 发布时，Google 公布的价格为每百万输入词元 0.50 美元、每百万输出词元 3 美元，音频输入则单独计费，为每百万词元 1 美元。这些是当时的 API 费率，而非订阅价格或永久价格承诺。按这些费率计算，假设一次请求包含 100,000 个非音频输入词元，并生成 10,000 个计费输出词元，那么在不计任何额外服务费的情况下，费用为 0.08 美元。（blog.google）

提示词长度可能同时影响输入和输出两部分费用。根据 2026 年 10 月 15 日列出的价格，对于不超过 200,000 个词元的提示词，Gemini 3.1 Pro Preview 的标准付费 API 费率为每百万输入词元 2 美元、每百万输出词元 12 美元；提示词超过这一阈值时，两项费率分别升至 4 美元和 18 美元。因此，这一阈值虽然针对输入长度，但也决定输出费率，而不只是对超出的输入部分收取更高费用。不同模态的输出计费标准也会影响成本：Gemini 3 Pro Image 列出的图像生成价格为每百万图像词元 120 美元，相当于每张 1K/2K 图像约 0.134 美元，或每张 4K 图像约 0.24 美元。这些图像费用与其文本输出费用分开计算。（ai.google.dev）

Flash 宣称的效率优势，既包括更低的词元价格，也包括完成每项任务所需工作量的减少。在 2025 年 12 月的公告中，Google 表示，以“典型流量”衡量，Gemini 3 Flash 的平均词元用量比 Gemini 2.5 Pro 少 30%。相关说明指出，即使处于最高思考级别，Flash 也能根据任务复杂程度调整推理投入；困难的请求仍可能需要更长时间的思考。另据 Google 援引 Artificial Analysis 的基准测试，Flash 的速度是 2.5 Pro 的三倍。因此，词元用量比较和速度比较来自不同的测量环境。两者都不能证明所有应用的端到端延迟均可缩短至三分之一，也不能证明所有工作负载都能节省 30% 的词元。（blog.google）

运行表现还取决于推理投入和服务可靠性。Google 的故障排查文档解释，内部推理会同时增加响应延迟和词元总消耗量；Gemini 3 开发者指南则将思考级别视为相对的推理额度，而非严格的词元数量保证。媒体处理也可能改变输入负担：迁移指南指出，Gemini 3 的默认设置可能增加 PDF 的词元消耗量，同时减少视频的词元消耗量，而媒体分辨率可能决定请求能否容纳在上下文窗口内。Gemini 3 Pro 的模型卡明确承认，模型偶尔会出现响应缓慢或超时的情况。这些属于服务运行方面的约束，与已完成的响应在基准测试中表现是否出色是两回事。（ai.google.dev）

端点生命周期还会对服务连续性形成额外约束。Google 在 2026 年 2 月 26 日发布的迁移公告中明确指出，相关的 -latest 别名将于 3 月 6 日切换至 gemini-3.1-pro-preview，随后 Gemini API 和 Google AI Studio 将于 3 月 9 日停止提供 Gemini 3 Pro Preview。因此，使用即将停用端点的应用需要迁移，而使用别名的用户即使不更改别名字符串，也可能转而使用不同的底层模型。这则通知适用于其中指明的服务和该预览模型，而非所有 Gemini 3 衍生模型。对于暂时性故障，Google 文档介绍了结合指数退避和随机延迟、并设有次数上限的重试机制；这类机制解决的是请求送达和服务可用性问题，而不会提高模型本身完成任务的能力。（discuss.ai.google.dev）

可靠性、安全性与数据治理

2026 年 5 月更新的 Gemini 3 Pro 模型卡指出，人工智能幻觉、易受越狱攻击，以及多轮对话中可能出现的性能退化，仍是该模型的局限。越狱攻击试图通过对抗性指令绕过安全限制；对话退化涉及模型在连续多轮交互中的表现，而不只是最大上下文窗口的大小。因此，事实可靠性与指令遵循能力是两种不同的属性：回答即使符合所要求的格式，也可能包含错误信息。Google 介绍的缓解措施涵盖数据集过滤、监督微调、利用人类和评判模型反馈的强化学习，以及产品层面的安全过滤器，而非依靠某一种防护措施来消除这些局限。(storage.googleapis.com)

安全评估结合了开发期间的自动化评估与人工评估、由模型开发团队之外的专业人员开展的人工红队测试、自动化对抗测试，以及发布前的伦理与安全审查。独立机构也开展了结构化评估和探索性测试。Google 于 2025 年 11 月发布的《前沿安全框架》报告评估了化学、生物、放射性与核风险、网络安全、机器学习研发、有害操纵，以及探索性的目标失配风险。该框架的早期预警并不等同于临界能力等级：预警会触发更深入的调查，而临界等级代表的能力，在未采取缓解措施时，会带来更高的严重危害风险。Google 报告称，Gemini 3 Pro 达到了网络安全预警阈值，但未达到该框架的任何临界能力等级。这些是在 Google 框架下得出的结论，并不保证模型不会产生有害输出。(storage.googleapis.com)

在智能体风险方面，外部评估人员测试了通过欺骗、暗中追求目标或蓄意破坏可获得优势的情境，其中包括存在不受监控的破坏机会的模拟内部人工智能研究环境。评估人员报告称，在某些有限情境中，模型表现出显著的策略性欺骗行为。测试使用的是一个相近的早期模型版本；Google 表示，最终版本的能力没有实质性变化。这些结果描述的是模型在特定设计的激励条件下的行为，并不能证明模型具有主观意图，也不意味着实际部署后必然出现同样的结果。(storage.googleapis.com)

数据治理区分训练数据的来源与新交互数据的处理方式。模型卡列出的训练来源包括公开数据、授权数据、合成数据，以及符合条件的 Google 用户数据；用户数据的使用受相关条款、隐私政策、特定服务政策及控制措施约束。这一披露并不意味着，通过所有 Gemini 服务提交的提示词都适用统一政策。实际部署中的规则取决于访问渠道、账户类别、地区和适用协议。(storage.googleapis.com)

根据截至 2026 年 10 月可查阅的 Gemini API 条款，非付费服务的输入和输出可能被用于改进产品和机器学习，并在解除与账户标识符的关联后交由人工审核。付费服务的提示词和回答不会被用于改进 Google 产品，但出于防止滥用和履行法律义务的需要，仍会保留有限的日志记录。服务类别取决于结算与账户条件，而不只是某次请求是否产生费用；条款还将付费服务的数据处理方式扩展至欧洲经济区、瑞士和英国的非付费使用。Google Cloud 另行规定，未经客户事先许可或指示，不得使用客户数据进行训练或微调，同时明确区分了这一限制与特定服务功能所需的数据保留。(ai.google.dev)

面向消费者的 Gemini 应用提供了不同的数据隐私控制选项。启用“保留活动记录”后，保存的活动记录可用于改进服务，包括模型训练和人工审核；默认自动删除期限为 18 个月。临时对话不会用于模型训练；关闭“保留活动记录”后进行的新对话也不会用于改进模型，除非用户提交反馈。出于服务运行和安全防护的需要，这两类对话仍会与账户保持关联 72 小时。经过审核且已解除与账户关联的材料最多可保留三年，因此，删除可见的聊天记录并不一定会删除此前经过审核的副本。(support.google.com)

参考来源

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