技术突破在哪里
Gemini 3 Pro在主要AI基准测试上全面超越了前代2.5 Pro。
独立评测机构Artificial Analysis已将Gemini 3 Pro评为"全球AI新领导者"，在其指数中获得73分，远超Gemini 2.5 Pro的60分。
LMArena排行榜上拿到1501 Elo的突破性分数，在文本推理、视觉理解、编程和网页开发几个核心领域都排名第一。
特别值得注意的是Deep Think模式，在ARC-AGI-2测试中达到45.1%，这个成绩目前领先其他主流模型。Google说这个模式专门处理复杂推理问题，但需要更多安全评估，几周后才向Ultra订阅用户开放。
实际能做什么
Google展示了几个用例场景，比之前的演示更具体。
学习方面，Gemini 3能解读不同语言的手写食谱，生成可分享的家庭食谱书。给它学术论文或长视频，它能生成交互式学习卡片、可视化图表。甚至能分析你打匹克球的视频，指出动作问题并制定训练计划。
开发方面，它支持零样本生成，能处理复杂提示并渲染更丰富的交互式Web界面。Google称其为"最佳vibe coding模型"，已集成到AI Studio、Vertex AI、Gemini CLI等平台，第三方平台如Cursor、GitHub、JetBrains等也支持。
规划方面，模型在Vending-Bench 2测试中表现出色。这个测试模拟管理自动售货机业务一整年，要求模型保持一致的工具使用和决策，不能偏离任务。Gemini 3 Pro在这方面比其他前沿模型产生了更高回报。
Antigravity：不只是编程工具
基于Gemini 3 Pro，Google还推出了Antigravity开发平台。它的特点不在写代码速度，而是解决AI可信度问题。
每完成一个任务，工具会自动生成"工作痕迹"（Artifacts）——任务清单、执行计划、过程截图，甚至浏览器录屏。这些不是给机器看的日志，而是给人看的工作证据。
Google的逻辑很直接：与其让开发者猜测AI在做什么，不如让AI直接展示工作过程。
工具提供两种模式：编辑器视图类似传统IDE，经理视图可以同时管理多个AI代理，Google称之为"任务控制中心"。除了Gemini 3 Pro，还集成了Gemini 2.5 Computer Use模型和图像编辑模型Nano Banana。
演示中，Antigravity构建了一个航班追踪应用，独立完成规划、编码和验证，最后用浏览器录屏展示结果。
搜索体验升级
这次是Google首次在产品发布当天就将新模型集成到搜索中。AI模式现在使用Gemini 3，能生成沉浸式视觉布局和交互工具，完全基于用户查询实时生成。
比如搜索复杂话题时，不只是文本回答，还能生成相关的计算器、图表或其他交互组件。这种"生成式UI"体验是个新尝试。
定价和可用性
API预览版定价：
- 200k tokens内：输入$2/百万token，输出$12/百万token
- 超过200k tokens：输入$4/百万token，输出$18/百万token
模型现在已在多个平台上线：
- 开发者：AI Studio、Vertex AI、Gemini CLI、Antigravity
- 企业：Vertex AI和Gemini Enterprise
Antigravity免费试用，支持Windows、macOS和Linux，限流每5小时重置。除了Gemini 3 Pro，还支持Claude Sonnet 4.5和OpenAI的GPT-OSS。
安全考量
Google表示这是他们最安全的模型，经过了最全面的安全评估。模型减少了奉承性（不再只说用户爱听的），增强了对提示注入的抵抗力，改善了防滥用保护。
他们与英国AISI等机构合作进行评估，还获得了Apollo、Vaultis、Dreadnode等行业专家的独立评估。
实际意义
从数据看，这次升级确实不小。特别是推理能力和多模态理解的提升比较明显。Antigravity的透明度思路也挺有意思，直接解决了AI工具的信任问题。
但更重要的可能是Google的产品整合能力。从搜索到开发工具，再到移动应用，他们能在产品发布当天就实现全平台部署。这种规模优势是其他AI公司很难复制的。
AI竞争进入了新阶段，不只是比拼模型性能，更是比拼产品整合和用户体验，这对于Google这样的平台型公司来讲是巨大的优势，新一轮的入口卡位战已经开启，这将比移动互联网卡位更加惨烈，过去若干个APP可以分享不同领域，现在有AI一个APP一个入口足以，其它都将沦为管道。
总的来说，Google这次没有翻车，算是交出了一份不错的答卷。
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