Gemini 3 Pro：深入探討 Google 最先進的 AI 模型

作者：Boxu Li

原生多模態 AI 能力

Gemini 3 Pro 從一開始就被設計為多模態 AI，這意味著它可以無縫地處理和結合文字、圖像、音頻、視頻，甚至是代碼在單一模型中blog.google。Google 宣傳 Gemini 3 Pro 是「全球最佳的多模態理解模型」，在每個主要 AI 基準上都超越了其前代macrumors.com。與早期將不同媒體的模組拼湊在一起的 AI 系統不同，Gemini 的架構天生就是多模態的——它在多種數據類型上同時進行預訓練，使其能比拼湊模型更流暢地推理複雜的輸入blog.google。實際上，這意味著它可以解析手寫的家族食譜並將其轉換成格式化的數字食譜，甚至可以分析您的體育比賽視頻，提供改進的指導建議blog.google。憑藉其先進的視覺和空間理解能力，以及廣泛的 100 萬個代幣上下文窗口，Gemini 3 Pro 可以一次性接收並理解大量多模態輸入，提供比僅文本模型更豐富、上下文感知的輸出blog.google。

最先進的推理與基準表現

雖然 Gemini 3 Pro 的多模態功能令人印象深刻，但其最深刻的優勢在於邏輯、數學、編程和一般問題解決的純推理能力。Google 的最新旗艦模型被設計為「思考模型」，使用增強的連鎖思維技術來處理複雜的任務[1][2]。結果是在推理能力上的巨大飛躍，這在嚴格的基準測試中顯而易見。事實上，Google 報告稱 Gemini 3 Pro 提供了前所未有的深度和細膩的回應，以逐步分析問題，並在最少人為引導下處理棘手的提示[3]。作為一名觀察 AI 進展 20 年的專家，我認為這次推理的進化躍升就像是從一名天才學生進化成為真正的專家助理。不再只是回答瑣事或解析文本，而是以早期模型無法做到的方式解決新穎且多面向的問題。

比較 Gemini 3 Pro 與 OpenAI 的 GPT-5.1 及 Anthropic 最新的 Claude 模型在關鍵推理測試中的表現（越高越好）。Google 和 OpenAI 最新的模型在學術基準測試中接近專家分數，而 Gemini 3 Pro 在複雜推理和數學方面略有優勢[4][5]。編碼任務仍然具有挑戰性，即便是最好的模型準確率也僅在 ~75–80% 左右[6]。基準數據來源：Google DeepMind、OpenAI、Anthropic.

在廣泛的知識和邏輯測試中，如 MMLU（大規模多任務語言理解），Gemini 已經取得了歷史性的成果。早期的 Gemini Ultra 模型是 首個超越人類專家水準的模型，在 57 個科目中的得分達到 90.0%（相比之下，GPT-4 的得分約為 86.4%）[4]。實際上，這意味著可以以前所未有的準確度回答從歷史到生物學的大學水準問題。OpenAI 最新的 GPT-5.1 模型（如今日 ChatGPT Pro 所見）也接近了這一里程碑——通過高級提示，GPT 模型在 MMLU 上已接近高 80 分[7]。總的來說，Gemini 3 Pro 和 GPT-5.1 現在在 MMLU 上的表現幾乎不相上下，基本上匹配或略微超過人類考生的平均水準。Anthropic 最新的 Claude 雖然比早期版本有所改進，但在這一領域仍稍遜一籌（Claude 2 在 MMLU 上得分約為 76%，最新的 Claude 4 據報達到 80% 以上）。簡而言之，在一般知識推理方面，三大 AI 巨頭都在非常高的水準運行——但在這個“書本智慧”的基準上，Google 的 Gemini 擁有微弱但顯著的準確度領先[4]。

Humanity’s Last Exam (HLE): A broad stress-test of knowledge and reasoning. Gemini 3 Pro’s ~37.5% score without tools sets a record, outstripping GPT-5.1 (≈26–27%) and dwarfing Claude 4.5’s result (low teens)medium.com techcrunch.com. With integrated tool use (search/code execution), Gemini pushes even higher (45.8%)deepmind.google, highlighting its capacity to reason through extremely challenging questions.
MMLU (Massive Multitask Language Understanding): This academic benchmark spans 57 subjects. Gemini 3 Pro edges out GPT-5.1 with about 91.8% accuracy vs GPT-5.1’s 91.0%deepmind.google. Essentially, both models are at or above estimated human-expert level here, but Gemini maintains a slight lead, and both markedly surpass Claude 4.5 (~89%).
GSM8K (Math Word Problems): On grade-school math challenges, Gemini has essentially solved the benchmark. The earlier Gemini Ultra model already hit 94.4% on GSM8K (few-shot), topping GPT-4’s ~90%addepto.com addepto.com. With Gemini 3 Pro’s improved reasoning (and ability to use Python tools when allowed), it’s safe to say these arithmetic and algebra questions pose little difficulty. Even on brand-new Olympiad-level math stumpers (e.g. the MathArena Apex set), Gemini 3 scores 23.4% – orders of magnitude above GPT-5.1 or Claude, which barely register (~1–2%)medium.com.
Big-Bench Hard (BBH): A collection of especially challenging reasoning tasks from the BIG-Bench suite. Gemini 3 Pro continues the near-parity its predecessor had with GPT on these: earlier tests showed Gemini (Ultra) at 83.6% vs GPT-4’s 83.1%addepto.com. With GPT-5.1, both are likely in a similar high-80s range, essentially matching each other at solving these tough puzzles. In other words, BBH is no longer a differentiator – it’s a baseline that top models like Gemini and GPT now handle with comparable prowess.
DROP (Discrete Reasoning Over Paragraphs): A reading comprehension benchmark focusing on logical reasoning (e.g. numerical calculations or date comparisons within text). Gemini consistently holds a slight edge here. For example, a previous comparison had Gemini ~82.4% vs GPT ~80.9% on DROPaddepto.com. Such a ~1.5% gap might sound small, but at these high levels it indicates Gemini’s knack for extracting and manipulating information from text just a bit more accurately. In practice, both have far surpassed older models, but Gemini 3 Pro builds on that foundation with even fewer errors on tasks like reading and reasoning out answers from paragraphs.
HumanEval (Code Generation): When it comes to pure coding tests (writing correct solutions to programming problems), all the top models are now tightly clustered. Gemini 3 Pro, GPT-5.1, and Claude 4.x all solve a large majority of the standard HumanEval problems – roughly 75%+ pass@1 each, which is a dramatic improvement over past generationsmedium.com. (For context, Gemini’s earlier Ultra version scored 74.4% vs GPT-4’s 67.0% on HumanEvaladdepto.com.) In short, straightforward coding benchmarks are nearly saturated. However, Gemini 3 shines when the coding tasks get more complex and agentic. In a Codeforces-style contest setting, Gemini 3 Pro achieves an Elo ~2439, comfortably beating GPT-5.1 (~2240) and leaving Claude’s attempt far behindmedium.com. Similarly, on “agentic” coding benchmarks that require using a terminal or coordinating tools, Gemini’s success rates are noticeably higher (e.g. 54.2% on a shell-based coding challenge vs 47.6% for GPT-5.1)deepmind.google medium.com. This suggests that beyond writing code, Gemini 3 is better at reasoning through coding tasks – planning, executing, and iterating, not just regurgitating solutions.

進階編程功能與開發者整合

Gemini 3 Pro 專為提升開發者工作流程而設計，具備最先進的編程能力，並能深度整合到流行的工具中。此模型在編程基準測試中超越其前身，掌握複雜的編程任務和類似代理的工作流程，超出 Gemini 2.5 Pro 的處理能力[1][2]。例如，Gemini 3 Pro 在 Terminal-Bench 2.0 測試中得分 54.2%，這是一個測試模型使用電腦終端能力的標準——顯著高於先前的模型，甚至在此指標上超越其他頂級 AI[3][4]。這轉化為一個強大的編程助手，不僅能自動完成代碼行，還能遵循複雜指令，操控開發環境，並自主管理多步驟的編程任務。

與開發工具的整合是 Gemini 3 設計的基石。 Google 已經在 Google AI Studio 和 Vertex AI 中通過 Gemini API 提供了該模型，使團隊能夠輕鬆地將其集成到自己的應用程序或流程中[2][5]。它還直接嵌入到許多開發者每天使用的 IDE 和雲服務中。例如，Gemini Code Assist 擴展將 Gemini 的 AI 協助帶入 VS Code、JetBrains IDEs 和 Android Studio，且不收費[6][7]。在這些 IDE 中，你可以獲得智能代碼補全，從評論生成整個函數或模塊，甚至與 AI 聊天以了解打開的文件。令人印象深刻的是，Gemini Code Assist 能夠引用其依賴的相關文檔或源代碼片段，幫助開發者信任並驗證建議[8][9]。該模型的巨大上下文窗口（最多 100 萬個 token）意味著它可以同時攝取和理解大型代碼庫或多個文件，在提供幫助時保持對項目上下文的認識[10][11]。這是一個能力上的飛躍——就像擁有一個閱讀過你整個代碼庫和所有文檔的 AI 編程夥伴。

除了 IDE 插件之外，Gemini 3 Pro 還拓展到其他開發者平台。例如，在 Google Colab Enterprise 中，它提供了「幫我編碼」功能：用戶可以請求 Gemini 完成程式碼單元、解釋程式碼的功能，甚至在筆記本中生成新的數據分析程式碼[12][13]。同樣，該模型已整合到 Google 的雲端服務中；開發者可以在 Vertex AI 上通過 API 調用 Gemini 3，以自動化其雲端工作流程中的程式碼生成或重構任務[14]。這種廣泛的存在反映了如 GitHub Copilot 等工具的影響力，但更進一步——而 Copilot（基於 OpenAI 模型）主要著重於編輯器中的程式碼建議，Gemini 3 在 Google 的生態系統中無處不在（從 Android Studio 到 Cloud），它不僅僅建議程式碼，還能執行命令並協調任務。例如，Gemini CLI 將模型引入終端：你可以與 CLI 對話來生成程式碼、運行 shell 命令，甚至從提示中生成整個應用程序框架[15][16]。Google 報告指出，Gemini 3 的代理編碼可以承擔高階目標，創建詳細計劃，並一口氣生成多文件專案，而不僅僅是一個文件[16][17]。這種能力，被稱為「vibe 編碼」，意味著自然語言是你唯一需要的語法來構建軟體[18]。例如，通過一個描述性的提示，一位開發者看到 Gemini 生成了一個完整的 Three.js 3D 網頁應用程序，從設置圖形庫到編寫 HTML/JS，甚至包括交互式控制[19][20]。這些壯舉顯示出 Gemini 不僅僅是在完成程式碼行，而是在將抽象想法轉化為可運行的原型。

另一個關鍵整合是 Google AI Studio 的 Build 模式，本質上是一個利用 Gemini 快速開發應用程式的遊樂場。在這裡，你可以草擬一個想法（即使是用紙巾畫圖或語音筆記），然後讓 Gemini 3 Pro 生成一個完整的工作應用。[21]。該模型對設計和代碼的高級理解使其能夠根據需要創建 UI 元素、後端邏輯，甚至 AI 功能。在一個示範中，用戶提供了一個復古風格遊戲的粗略概念，Gemini 能在一次提示下完成遊戲建構。[21]。這展示了 Gemini 3 如何降低從概念到代碼的障礙，自動化樣板代碼和重型工作，讓開發人員專注於高層次的創造力。所有這些整合——IDE 插件、Colab、Cloud、CLI 和 Studio——都展示了 Gemini 3 Pro 的深度 開發者整合。它旨在 「在你所在之處與你相遇」，融入現有的工作流程和工具[22][14]。無論你是在 IDE 編碼、Jupyter notebook 中工作，還是管理雲端基礎設施，Gemini 的功能都觸手可及。這種普及性，結合企業友好的服務（如 與安全合規的 Vertex AI 整合），顯示了 Google 讓 Gemini 3 成為開發者的通用編碼助手的努力。簡而言之，Gemini 3 Pro 提供了先進的編碼功能——從智能自動完成到一鍵生成應用——並在開發者堆疊中無縫整合它們，預示著 AI 輔助軟體開發的新水平[23][24]。

主動能力與長期規劃

Gemini 3 Pro 的一個顯著進步在於其 自主能力 —— 基本上，該模型可以作為一個 自主代理 來規劃和執行任務，而不僅僅是回答提示。這意味著當指導它時，Gemini 可以使用工具、導航系統，並自行執行多步操作，這是 Google 自早期 Gemini 版本以來一直在不斷改進的能力[25][26]。在基準測試和實踐中，Gemini 3 展現出在這些長期、多步任務上非凡的熟練程度。它在 Terminal-Bench 2.0 中 達到 54.2%，是所有模型中最高的，表明其在使用電腦終端解決問題（如發出命令、管理文件等）方面的頂尖技能[3][4]。這表明 Gemini 不僅僅是理論上的自主——它實證證明了其在現實世界中使用工具的能力優於競爭對手。另一個指標，Vending-Bench 2，測試長期決策（模擬代理通過長時間互動賺取“淨值”）；在這方面，Gemini 3 大幅超越其他模型[27]。在實際操作中，這些分數轉化為一種可以執行複雜操作序列並且只需最少監督的 AI——這是邁向能夠承擔更大工作量的可靠 AI“助手”的重要一步。

Google 正積極利用這些能力推出新的平台，如 Google Antigravity，專門為展示和利用 Gemini 的智能代理能力而創建[28]。Antigravity 被描述為一個 「代理開發平台」，在這裡開發者以高層次的方式操作（如同建築師），而多個 Gemini 驅動的代理則在 IDE、終端和瀏覽器中處理細節[29]。在這種設置中，你可以將類似 「構建新功能並部署」 的任務委派給 AI，而 Gemini 代理會協作計劃工作，在編輯器中編寫代碼，在終端中運行測試/命令，甚至根據需要從網絡獲取信息——同時讓你隨時了解他們的進展[30]。這是「AI 配對編程」概念的一次重大進化，變得更加自主。代理通過工件（如代碼差異、日誌或摘要）傳達他們的計劃和結果，讓你保持掌握並能夠提供反饋[31]。基本上，Gemini 3 的代理框架不僅能生成代碼，還能執行和驗證這些代碼，並根據需要調整計劃——就像一個能夠自行運行和測試工作並修復錯誤的新手開發者一樣。

這些代理規劃能力使其與最近出現的其他自主 AI 框架相提並論。例如，AutoGPT 是早期將 GPT-4 的推理鏈接起來以最少的人類輸入來實現用戶定義目標的實驗。它遵循規劃 → 執行 → 評估 → 優化的循環，反覆利用網頁瀏覽或代碼執行等工具達成目標[32][33]。AutoGPT 的用戶觀察到其優勢和局限：它確實能自主分解複雜問題並使用工具，但常常陷入困境，無法在一次會話之外學習，並且效率低下（經常重複調用 GPT-4 而沒有記憶先前的運行）[34]。Gemini 3 Pro 對長期任務的處理似乎更為強大，其巨大的上下文窗口和結構化工具整合提供了支持。它可以在非常長的會話中保存「想法」（甚至達到 100 萬個上下文標記），這意味著它可以記住之前步驟中發生的事情並在此基礎上構建[35][36]。這減輕了像早期 AutoGPT 系統中觀察到的弱點，因為有限的上下文會迫使代理忘記或重複工作。此外，Gemini 的 API 支援結構化輸出和功能調用，因此開發人員可以定義模型使用的工具（如網絡搜索或代碼編譯器），並讓模型輸出包含計劃或結果的 JSON[37][38]。這種設計使其自主性更可控、更可靠：與 AutoGPT 稍顯「開環」的特性不同，Gemini 的代理模式可以由工具定義和甚至「思想簽名」進行引導，確保其推理方式是可追踪的[5]。

另一個值得注意的比較是 Devin——由一家名為 Cognition 的初創公司推出的 AI 軟體代理，被稱為「第一位 AI 軟體工程師」。Devin 專為程式碼中的長期推理而建：它可以計劃並執行數千個決策以完成一個程式碼專案，在每一步中記住上下文並從錯誤中學習[39]。像 Gemini 一樣，Devin 配備了像殼層、程式碼編輯器和瀏覽器等工具在沙盒環境中運行，因此它可以實際運行程式碼、瀏覽文檔並自主修改檔案[40]。早期的結果令人印象深刻：在一個基準測試（SWE-bench）中，Devin 成功自主解決了約 13.9% 的真實 GitHub 問題，而之前的模型需要更多指導才能達到約~2%[41]。這表明增加長期計劃和工具使用可以顯著提升 AI 在軟體工程中的能力。Gemini 3 Pro 與 Devin 在同一創新領域運行——事實上，Google 的基準測試結果包含了一個指標（SWE-Bench Verified），其中 Gemini 3 也表現出色，表明它能用最少的提示處理複雜的錯誤修復或功能請求[42]。不同之處在於，Gemini 的代理能力整合到 Google 的更廣泛生態系統（Antigravity、Code Assist 等）中，可能使其在更大規模上獲得更多曝光和實際測試。此外，值得注意的是，Gemini 3 的代理計劃不限於程式碼：其改進的空間推理和多模態理解意味著它可以驅動如機器人或 UI 自動化等領域的代理。例如，Google 強調 Gemini 如何解釋用戶的 GUI 操作或螢幕佈局，這可以使代理智能地控制電腦 UI（想像一個能像人類一樣使用你的圖形介面的 AI）。這暗示了 Gemini 是一個通用的代理大腦，而許多早期的代理（如 AutoGPT、Devin）專注於基於文本或程式碼的環境。

Gemini 3 Pro 的可用性及入門指南

Gemini 3 Pro 是 Google 最新且最先進的 AI 模型，代表著能力上的重大飛躍。它結合了早期 Gemini 模型的所有優勢（多模態理解、先進推理和工具使用）成為一個強大的系統[1]。在實際應用方面，Gemini 3 Pro 可以處理文本、圖像、代碼等方面的複雜任務，通過先進的推理能力將「任何想法變為現實」[1][2]。接下來，我們將介紹一般用戶如何透過 Google 生態系統訪問 Gemini 3 Pro，並提供開發者的逐步指南，以便開始使用它。讓我們深入了解吧！

在 Google 生態系統中訪問 Gemini 3 Pro （一般用戶）

Google 已將 Gemini 3 Pro 整合到其生態系統中，透過 Gemini 應用程式（前身為 Bard）、Android 裝置及 Google Workspace 應用程式廣泛提供給用戶。以下是各個領域的入門方法：

使用 Google Gemini 應用程式（前身為 Bard）

Google Bard 已經演變為 Gemini 應用程式，這是與 Gemini 3 Pro 聊天的主要介面。Gemini 應用程式提供網頁服務和行動應用程式：

網頁訪問： 在您的瀏覽器中訪問 Gemini 應用程式網站（例如 gemini.google.com）。如果提示，請使用 Google 帳戶登入。您將看到類似於 Bard 的聊天介面，您可以在其中輸入問題或提示。
移動應用程式： 在 Android 上，Google 推出了一款名為 Gemini 的專用應用程式，取代了更新設備上的舊助手[3]。確保您安裝了最新的 Google 應用程式或 Gemini 應用程式（在 Android 上，可能需要加入 Google 應用程式測試版/實驗室計劃才能獲得 Gemini 應用程式）。在 iOS 上，Gemini 已整合到 Google 應用程式中[3]，因此使用 Google 應用程式即可訪問。啟動應用程式以開始與 Gemini 交談。
選擇 Gemini 3 Pro（「思考」模式）： 默認情況下，Gemini 應用程式將使用 Google 的標準模型，但您可以啟用 Gemini 3 Pro 以獲得更深入的推理。在聊天介面中，尋找模型模式選擇器或設置圖標。切換到標記為**「思考」**的模式以啟用 Gemini 3 Pro[4]。（Google 使用快速、平衡、思考等標籤來表示不同的速度與推理深度——思考模式啟用更強大的 Gemini 3 Pro 模型。）選擇後，只需輸入您的查詢，Gemini 3 Pro 將回應。
使用限制： 自推出以來，Gemini 3 Pro 對所有用戶開放，因此您不必擁有付費計劃即可嘗試[4]。然而，免費用戶可能在提示數量或對話長度上有更嚴格的限制。Google 提供 AI 訂閱層級（Google AI「Plus」、「Pro」和「Ultra」），這些層級提供更高的使用限制和某些功能的提前訪問權限[4]。例如，訂閱者可以在達到限制之前進行更長的聊天或更頻繁的查詢。不過，對於初學者來說，免費訪問應該足以探索 Gemini 3 的功能。

範例：Android 上的 Gemini 應用程式介面，顯示對話提示和進階功能選項。在這裡，用戶選擇了「思考」模式（右上角）以利用 Gemini 3 Pro，並啟用了 Agenttool 來執行自動任務。Gemini 應用程式會以名字問候用戶，並準備好協助解答問題或執行多步驟任務。[4][3]

提示： 你也可以在提示中使用語音輸入或圖片——Gemini 3 是多模態的。例如，你可以請 Gemini 分析照片或回答關於截圖的問題。只需附加圖片（透過聊天輸入中的圖片圖示）並提出你的問題。Gemini 3 Pro 的先進多模態理解能力允許其同時對文字和圖片進行推理。

Android 上的 Gemini（Google 助理整合）

在現代的 Android 手機上，Google 已將 Gemini AI 整合到操作系統中，成為下一代助理：

助理替換： 如果您擁有支援的設備（例如 Google Pixel 手機或其他品牌的最新 Android 更新），Google 在許多情況下將經典的 Google 助理替換為 Gemini 作為預設助理[3]。這意味著當您長按主頁按鈕或說“Hey Google”時，您現在正在啟動 Gemini AI。由於 Gemini 3 Pro 在背後運行，您可能會注意到回應變得更加詳細和具備上下文感知能力。
Gemini 語音/聊天訪問： 像平常一樣調用助理（語音命令或手勢）。您將看到新的 Gemini 介面出現。您可以說話或輸入您的請求。例如，您可能會說“總結我的未讀電子郵件”或“計劃我明天的行程”——這些都是 Gemini 能夠憑藉其先進推理處理的任務。助理還可以進行多輪對話，因此您可以自然地詢問後續問題。
與應用整合： Gemini 嵌入在各種 Android 應用和功能中。例如，在 Messages 應用中，您可以使用 Gemini 獲得智能建議，甚至讓它為您撰寫回覆[3]。在 Google Chrome 或 Google 應用等應用中，啟動 AI（通常通過“AI”切換或圖標）將使 Gemini 摘要網頁或回答您正在查看內容的問題。由於 Gemini 3 是系統的一部分，必要時它也可以利用 Google 搜尋等工具（在獲得您的許可下）來獲取即時資訊。
如何獲得： 如果您的設備尚未切換到 Gemini，請確保您的 Google 應用是最新版本。您也可以檢查 Android 上的 設定 > 應用 > 預設數位助理 以查看“Gemini”是否為選項。在某些設備上（例如從 S25 系列開始的 Samsung Galaxy 型號），Gemini 作為 2025 年系統更新的一部分推出[5]。如果尚未可用，您可能需要等待更新或加入 Google 提供的任何測試計劃。（本指南未註明地區限制——我們假設廣泛可用。）

在 Android 上使用 Gemini 的範例： 試著問你的手機「我下週的行事曆上有哪些安排？」Gemini 可以讀取你的 Google 行事曆並提供摘要（在你授予權限後）。或者說「幫我找個晚餐食譜並製作購物清單」——Gemini 可以搜尋食譜、提取所需食材，並為你創建一個清單，展示其使用工具和規劃任務的能力。

Google Workspace 應用中的 Gemini AI

Google Workspace（Gmail、Docs、Sheets、Slides、Meet 等）現在內建了 Gemini AI 功能，以提高生產力。以下是如何訪問和使用它們的方法：

Gmail –「幫我寫」： 在 Gmail 撰寫郵件時，若有看到 「幫我寫」 按鈕（帶有星星的鉛筆圖示），點擊後可輸入簡短提示，如「撰寫一封禮貌的跟進郵件，詢問專案進度」。Gemini 將為您生成建議草稿[6]。您可以要求 Gemini 將其縮短、更正式等進行完善。此功能能幫助您快速開始撰寫郵件或回覆。
Google 文件 – AI 協助： 在 Google 文件中，您會找到 Gemini 側邊面板（通常是星星或 Gemini 標誌圖示）及 「幫我寫」 等功能[6]。您可以請求 Gemini 生成一些文本、腦力激盪想法，甚至總結您的文件。例如，若您有粗略的大綱，使用 幫我寫 將其展開為段落。若您有長文件，請求 「總結此文件」，Gemini 將產生概述。
表格與簡報： 在 Google 表格中，AI 可透過側邊面板協助公式建議或數據分析（例如，請求 「分析此預算數據並突出任何異常」）。在 Google 簡報中，您可以使用 「幫我創建圖片」（Gemini 與 Google 的圖片生成器 Imagen 的整合）從文本創建插圖，或使用 AI 移除圖片背景[7]。這些生成功能均由 Gemini 模型在背後提供支持。
Google Meet –「幫我記錄」： 在 Google Meet 視訊會議中，您可能會看到讓 Google AI 幫您記錄的選項[6]。啟用此功能後，Gemini 將會聆聽對話並即時生成會議摘要、行動項目等。會後，您將自動獲得轉錄和總結的筆記（顯示在 Google 文件或發送至您的郵箱）。
Gemini 側邊面板與 Gems： 在許多 Workspace 應用中，點擊 Gemini 圖示（通常位於右下角或擴展功能下方）可開啟側邊面板聊天。在這裡，您可以在文件或郵件的上下文中與 Gemini 交談。例如，在 Google 文件報告中，打開側邊面板並請求 「建議這份報告的更佳開場段落」。由於 Gemini 可以存取文件內容（經您許可），它會根據該上下文量身定制回答[6]。Google 也推出了 「Gems」，類似於您可以為特定任務或角色創建的自定義 AI 助手（例如，「校對員」Gem 或「研究助理」Gem）。儘管 Gems 是較為進階的功能，其基本概念是您可以在 Workspace 中擁有專門的迷你 AI 助手來滿足不同需求[8]。然而，要開始使用，您可以直接在側邊面板使用默認的 Gemini 助手，不需任何自定義設置。

注意： 許多這些工作區 AI 功能最初是提供給 Google Workspace 商業用戶的（作為 Duet AI 的一部分，現已合併為 Gemini）。自 2025 年起，Google 已開始將它們納入標準 Workspace 版本[9][10]。如果您是商業用戶，請確保您的管理員已啟用 AI 功能。如果您是免費用戶，可能可以通過 Google 的 Labs 或 beta 計畫使用某些功能（如「幫我寫」）。在這些應用程式中尋找 AI 助手的提示或圖示——那就是您進入 Gemini 的入口。

開發者入門：通過 API 和 Google Cloud 使用 Gemini 3 Pro

Gemini 3 Pro 不僅僅是為最終用戶應用而設計——開發者也可以在自己的專案中利用其強大功能。Google 提供多種方式來訪問 Gemini 3 Pro 進行開發，包括 Gemini API、整合在 Google Cloud (Vertex AI) 中，以及像 Google AI Studio 這樣的工具，用於快速原型設計。請按照以下步驟開始：

註冊 Google AI 訪問權限： 如果你還沒有，則需要訪問 Google 的生成式 AI 服務。最簡單的途徑是通過 Google AI Studio（前稱 MakerSuite）。前往 Google AI Studio 網站並使用你的 Google 帳戶登入。如果被提示，請求訪問 Gemini API（Google 現在通常會自動為 Cloud 帳戶啟用）。進入 AI Studio 後，你可以直接在沙盒 UI 中試用 Gemini 3[11]。這是一個在寫代碼之前實驗提示語並查看模型回應的好方法。
獲取 API 憑證： 在 AI Studio 中，創建一個新專案（如果需要）並獲取生成語言 API 的 API 金鑰。此金鑰是從代碼調用 Gemini 3 所需的。AI Studio 有一個“獲取 API 金鑰”的選項，會為你生成一個 API 金鑰[12][11]。複製此金鑰並妥善保管。（或者，如果你使用 Google Cloud 的控制台，啟用 Vertex AI API 並在那裡生成憑證。但是 AI Studio 簡化了這個過程。）
使用 Google AI Studio 的提示編輯器（可選）： 在 AI Studio 中，試用 Gemini 3 的聊天提示介面。你可以輸入聊天輪次，甚至啟用工具（如代碼執行或網頁搜索），以查看 Gemini 如何使用它們[13][14]。當你對提示語滿意時，點擊“獲取代碼”——AI Studio 可以自動生成示例代碼，以你喜歡的語言（Python、JavaScript 等）重現該提示語通過 API[11]。這是一個快速獲取入門代碼的方法。
設置你的開發環境： 現在，在你自己的環境中（例如本地專案或 Google Colab 筆記本），你將整合 Gemini API。Google 提供客戶端庫——例如 Python SDK（google.genai）——以簡化 API 調用。安裝該庫（例如，pip install google-genai），或者你可以直接使用 HTTP 調用 REST 端點。例如，使用 Python：

從 google 匯入 genai # Google Generative AI SDK

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(

model="gemini-3-pro-preview",

contents="Hello Gemini, how can I get started with your API?"

)

print(response.text)

這段程式碼創建了一個客戶端，並使用示例提示（model="gemini-3-pro-preview"）調用 Gemini 3 Pro 模型。然後將模型的回應文字打印出來。在 Node.js 中，存在類似的庫（@google/genai），您可以使用 API 金鑰調用 generateContent。如果您偏好使用 cURL 或 REST，可以使用您的 API 金鑰和 JSON 格式的提示向 Google 的生成語言 API 端點進行 POST——文檔提供了所有這些方法的範例。

利用 Vertex AI (Google Cloud) [可選]: 如果您是企業開發者或需要更多整合，Gemini 3 Pro 也可以通過 Google Cloud 的 Vertex AI 使用[19][20]。在 Cloud Console 中，您可以在 Vertex AI 的 Model Garden 中找到 Gemini 模型。您可以將模型部署到端點或直接使用 Vertex AI API 調用。如果您需要企業級數據安全性、擴展性或與其他 Cloud 服務結合使用 Gemini，這條路徑可能更適合。對於大多數個人開發者來說，上面展示的直接 Gemini API 是快速且簡單的入門方式。
試驗功能： Gemini 3 Pro 提供先進的功能，您會想要嘗試：
長上下文： 該模型支持極大的上下文窗口（最多可達 100 萬個 tokens 的輸入上下文）[21]。這意味著您可以將非常大的文檔甚至多個文件放入單個提示中。嘗試提供一段冗長的文本或多個數據片段，並要求模型集體分析它們。
多模態輸入： 您可以將圖像（甚至音頻或視頻幀）與文本一起發送到 API。例如，您可能會發送一個 base64 編碼的圖像並要求進行分析或字幕。API 有參數如提示中的媒體部分，您可以在其中包含圖像數據，甚至調整 media_resolution 以控制使用的細節程度[22][23]。這對於構建如圖像字幕生成、文檔 OCR 理解或視頻摘要等應用非常有用。
工具和功能： Gemini 3 擁有“代理”能力——當啟用時可以使用工具。通過 API，您可以允許功能（例如計算器或數據庫查詢）或啟用 Google 搜索結果集成[14][24]。探索文檔中的 函數調用 和 工具使用 部分，看看如何讓模型在對話中執行代碼、抓取 URL 或使用其他 API。這就是 Gemini 強大的“代理”行為的實現方式。雖然這是一個更高級的主題，但請記住，當您熟悉基礎知識後，它是可用的。
參數調整： Gemini 3 引入了新的設置，如 thinking_level 來控制模型使用的推理時間。默認情況下，它設置為高（深度推理），但您可以將其設置為低以獲得更快、更短的答案[25][26]。您還可以使用通常的參數（溫度等）來調整輸出風格。入門的一部分就是調整這些參數以觀察回應的變化。
在 Google Colab 中測試： 使用 Google Colab 是玩轉 Gemini API 的方便方式。您可以創建一個 Colab 筆記本，安裝 google-genai 庫，並使用您的 API 密鑰在互動式筆記本環境中與 Gemini 3 Pro 互動。這對於快速原型設計或探索模型的功能非常有用（如果需要進行任何大量計算，您還可以獲得免費的 GPU/TPU）。
構建和部署： 一旦您掌握了基礎知識，您就可以將 Gemini 集成到您的應用中。也許您會在您的網站上構建一個聊天機器人，使用 Gemini 3 作為大腦，或者構建一個內部工具，使用 AI 協助處理文檔或電子表格。Google 的生態系統還提供進一步支持，如 Antigravity（與 Gemini 3 一同推出的代理開發平台）[27] 和 Gemini CLI 工具，用於在終端中進行測試。作為新開發者，您可能暫時不需要這些，但它們值得在 Google 的開發者博客中探索，隨著您的進步[28]。

開發者提示： 留意您的使用量和配額。Gemini 3 Pro 是一款強大的模型，如果超過免費限額，使用成本將與處理的代幣數量成正比——記住它的大型上下文意味著您可能會不小心傳送大量數據。Google Cloud 的儀表板或 AI Studio 將顯示您的代幣使用情況。此外，請留意最佳實踐：在提示中始終明確包含用戶說明，並考慮在讓模型執行操作時加入一些限制或驗證（例如，Gemini Agent 在執行關鍵步驟如發送電子郵件前會要求確認[29][30])。

最後，加入 Google AI 開發者社群（論壇或 Discord 如果有的話）——由於 Gemini 3 是尖端技術，Google 和其他開發者不斷分享新的技巧和更新。Google 的官方文檔和示例庫（GitHub 上的 AI Studio Cookbook）提供了豐富的學習範例。

結論

Gemini 3 Pro 為日常用戶和開發人員開啟了廣泛的可能性。作為一般用戶，你可以立即透過 Google 自家的應用程式開始使用它——從在 Gemini 應用程式中聊天，到在 Android 上獲得 AI 幫助撰寫電子郵件或規劃行程。關鍵是尋找現在已經融入 Google 生態系統的 Gemini 或「幫我…」功能，然後簡單嘗試一下。另一方面，如果你是開發人員，Google 已經使這個強大的 AI 能夠簡單地透過 Gemini API 和 Vertex AI 整合到你的專案中。獲得 API 金鑰，使用提供的工具或函式庫，你就能立即運行全球最先進的 AI 模型之一。

借助 Gemini 3 Pro 的先進推理和多模態技能，你可以更輕鬆地進行頭腦風暴、創作、編碼和解決複雜問題。無論是請它起草文件還是構建由 AI 驅動的下一代應用程式，開始使用只需幾次點擊和提示。享受探索 Gemini 3 Pro 並將你的想法付諸實現的過程吧！

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