一、为什么说 Gemini 3 带来了“数字同事”时代？

Gemini 3 的发布，让“人机协作”的范式发生了转变：从过去的“人类修正 AI 的错误”进化到现在的“人类指导 AI 工作”。

这种转变主要归功于 Gemini 3 在几个核心能力上的飞跃：

顶尖的推理和判断力： Gemini 3 能够在复杂问题中把握深度和细微差别。它在“人类终极考试”（Humanity's Last Exam）中取得了 37.5% 的高分（未使用工具），展现了博士级推理水平。用用户的话来说，它犯的错误不再是毫无根据的“幻觉”，而更像是人类同事在判断或意图理解上的偏差。
世界一流的多模态理解： Gemini 3 是“世界上最好的多模态理解模型”，能够无缝处理文本、图像、视频、音频和代码。它在多模态理解基准测试（MMMU-Pro）中达到了 81% 的准确率，这让它能理解你潦草的手写菜谱，或分析你的运动视频提供训练计划。
智能体（Agent）的执行力： 伴随 Gemini 3 发布的，还有全新的智能体开发平台 Google Antigravity。这意味着 Gemini 3 能够自主规划和执行复杂的、多步骤的软件任务。比如，你可以给它一个高阶指令，让它阅读你的文件、撰写网页、搜索验证预测，并最终打包成品，就像管理一个真正的项目助理。

二、Gemini 3 玩家使用观点大讨论

在各大开发者社区，大家对 Gemini 3 的真实表现反馈非常热烈。总结下来，Gemini 3 在特定领域表现出了惊人的碾压式优势。

碾压级优势领域：编码与视觉设计

如果你是开发者或设计师，Gemini 3 带来的提升可能是最直接的：

Vibe Coding 技能点满： 许多开发者称赞 Gemini 3 是 Google 迄今为止最好的 vibe coding 和智能体编码模型。它能将想法快速转化为功能齐全的原型，有用户反馈，它能用一个提示词生成一个功能完善的 3D 坦克游戏，这是以前的模型无法想象的。
前端和 UI 创作神器： 在用户界面（UI）设计方面，Gemini 3 被认为超越了 Claude Sonnet 4.5。它在 Canvas 功能中表现出色，能够生成更丰富、更具交互性的 Web UI。有用户在 AI Studio 中测试，通过多次迭代，成功创建了 Web 游戏和网络模拟器等复杂项目，并且**“很少出现问题”**。
屏幕理解能力飞跃： 在 ScreenSpot-Pro 基准测试（测试模型定位屏幕元素的能力）中，Gemini 3 Pro 的得分远超竞争对手，这意味着它在浏览器代理和 UI 导航方面表现极佳。

用户观点： 一位资深开发者表示，他用 Gemini 3 在几个小时内从零开始构建了一个 Windows 应用程序，而此前的 Sonnet 4.5 失败了。另一位用户则提到，Gemini 3 的代码简洁易懂，质量与 Codex 5.1 不相上下，但没有过度设计。

复杂推理与长文本处理

Gemini 3 在处理复杂、跨学科问题时表现出惊人的准确性：

解决“变态”的数学题： 针对那些其他模型（包括早期的 GPT）屡屡出错的复杂数学题，Gemini 3 成功给出了正确答案。这表明它不再是简单地“模式匹配”，而是具备解决新问题的推理能力。
百万级上下文窗口： Gemini 3 Pro 支持高达 100 万 token 的上下文窗口。这让你可以一次性处理整个代码库、冗长的研究论文，或者像一位用户那样，导入一个 170k token 的大型世界构建项目，虽然偶尔仍有细节错误，但整体表现极好。
专业领域的深入见解： 针对非常复杂、行业特有的问题，Gemini 3 不仅给出了正确的答案，还能提出连用户自己都没考虑过的相邻观点，展现出显著的差异。

尚待提升和注意点

当然，Gemini 3 并非完美，用户也指出了一些局限性：

创意写作和文学方面： 尽管在编码和逻辑上表现出色，但部分用户认为 Gemini 3 在创意写作和小说创作方面仍显平庸。不过，也有用户反馈它在歌词创作方面有巨大提升。
速度和冗余： Gemini 3 Pro 虽然性能强大，但在 API 调用中被认为速度较慢，且在某些 IDE 中（例如 Cursor），它有时会过于健谈。
价格考量： Gemini 3 Pro Preview 的 API 定价（低于 200k token 时，输入 $2/M tokens，输出 $12/M tokens）高于 Gemini 2.5 Pro，对于需要大规模处理任务的用户，需要仔细评估成本效益。

三、尝鲜指南：如何使用 Gemini 3

Gemini 3 Pro 已经以预览版的形式在 Google 的多个平台全面推出。根据你的需求，这里有几种主要的访问方式：

1. 针对普通用户（在 Gemini App 中使用）

如果你是普通用户，可以直接在 Gemini App 或网页版中使用 Gemini 3 的强大能力。

步骤 1：确认订阅状态。 Gemini 3 Pro 已在全球向所有用户推出。Google AI Plus、Pro 和 Ultra 订阅用户将享有更高的使用额度。
步骤 2：选择“Thinking”模式。 在 Gemini 应用程序中，你需要通过模型选择器（Model Selector）选择“Thinking”模式来启用 Gemini 3 Pro。
Gemini Agent（实验性）： 如果你是 Google AI Ultra 订阅用户（目前率先向美国地区开放网页版功能），你还可以使用实验性的 Gemini Agent 功能，直接在 App 内完成多步骤复杂任务，例如整理收件箱或规划旅行预订。

2. 针对开发者（API 及开发平台）

如果你是开发者，可以通过 Google AI Studio 或 Vertex AI 访问 gemini-3-pro-preview 模型。

主要接入点：

Google AI Studio： 快速测试和原型开发。
Vertex AI： 适用于企业级部署、大规模批处理和生产环境。
Google Antigravity： Google 新推出的智能体开发平台，利用 Gemini 3 的高级智能体编码能力。

API 关键参数设置（提升性能）：

Gemini 3 引入了两个重要的参数，让你能够更精细地控制模型的性能和成本：

参数名称	可选值	推荐使用场景	效果说明
`thinking_level`	`low` (低) / `high` (高，默认)	简单指令、高吞吐量的应用（低延迟、低成本）/ 复杂推理、深度思考（高准确度，但响应慢）	控制模型内部推理过程的最大深度。高思考模式能让模型思考 8 分钟来解决一个难题。
`media_resolution`	`low` / `medium` / `high`	确保识别图像上的精细文字或小细节时，可调高分辨率。	控制多模态视觉处理的分辨率，影响 token 用量和延迟。对于图像分析，通常推荐 `media_resolution_high`。

小贴士：调整推理模式

如果你觉得 Gemini 3 Pro 在回复中过于冗长或像聊天机器人，Google 建议你可以通过提示词明确要求其简洁，例如：“以友好、健谈的助理身份解释这一点”。如果你需要快速的、高吞吐量的应用，可以将 thinking_level 设置为 low。

总结：AI 正在成为真正的“同事”

Gemini 3 的到来，标志着大型模型在推理、多模态和智能体能力上达到了一个新的高峰。

用户对 Gemini 3 的评价是：“它太强了”。它的出现，正在将 AI 从一个能写诗的“聊天框” 变成一个能自主规划、执行复杂软件任务的数字同事。

如果你是创作者，Gemini 3 的原生多模态能力和视觉设计优势能让你减少工具切换，加速内容产出。如果你是开发者，它的编码能力和 100 万 token 上下文窗口，无疑是处理复杂代码库和算法挑战的利器。

2025 年的 AI 竞争不是选择阵营，而是根据任务选择最合适的工具。而 Gemini 3，正是 Google 在这场 AI 竞赛中推出的，那个能够为你带来效率飞跃和全新工作方式的强大伙伴。

一、为什么说 Gemini 3 带来了“数字同事”时代？