一口气看懂 Google Gemini 3 Pro：架构、长上下文与多模态代理能力全解析

适合人群：计算机/电子/自动化等相关专业毕业生、AI 产品经理、初级算法工程师
阅读收益：10 min 掌握 Gemini 3 Pro 的设计动机、关键指标、适用场景与落地限制

1. 它到底解决了什么问题？

老痛点	Gemini 3 Pro 给出的答案
长文档/代码库一次读不完	原生 1 M token 上下文 ≈ 3 小时视频或 1 万行代码
多模态需拼接专用模型	文本、图像、音频、视频同一套参数
高推理成本	稀疏 MoE，只激活 8% 专家
代理任务链路断裂	官方提供 Antigravity 环境，代码→终端→浏览器一键闭环

一句话总结：把“超长多模态输入 + 低成本推理 + 代理闭环”做成可用 API。

2. 模型架构：稀疏 MoE + 1 M 上下文

2.1 稀疏专家怎么工作？

每层有 N 组“专家”前馈网络
路由网络为每个 token 选 Top-K 专家（K≈2）
其余专家休眠，计算量≈全参数模型的 8%

好处：参数总量↑，推理 FLOPs↓，显存占用线性增长而非指数增长

2.2 1 M 上下文如何训练？

数据：网页、代码、图文对、授权视频、合成数学题
预训练：从 4 k → 32 k → 256 k → 1 M 逐步放大窗口
后训练：多模态指令微调 + RLHF（人类+评论家双重打分）

阶段	目标	关键 trick
4 k	通用语言建模	标准 next-token
32 k	代码/文档	随机跨度式打包
256 k	视频字幕对齐	帧级时间戳对齐
1 M	代理长链推理	强化学习奖励 = 答案正确性 + 格式可执行性

3. 关键指标：Gemini 3 Pro VS 2.5 Pro

基准	2.5 Pro	3 Pro	提升幅度
Humanity’s Last Exam（无工具）	21.6 %	37.5 %	+74 %
ARC-AGI-2（视觉推理）	4.9 %	31.1 %	+535 %
GPQA Diamond（科学问答）	84.7 %	91.9 %	+7.2 %
AIME 2025（数学竞赛）	78 %	95 %（无工具）/ 100 %（带代码）	+17~22 %
MMMU Pro（大学级图文题）	68 %	81 %	+13 %
Video-MMMU	83.6 %	87.6 %	+4 %
ScreenSpot Pro（UI 元素定位）	11.4 %	72.7 %	+538 %
OmniDocBench 1.5（OCR+结构理解）	0.189	0.115 编辑距离	-39 %
SWE-Bench Verified（单轮 GitHub 修 bug）	59.6 %	76.2 %	+16.6 %
Terminal-Bench 2.0（命令行代理）	32.6 %	54.2 %	+21.6 %
τ2-bench 工具使用均值	73 %	85.4 %	+12.4 %
Vending-Bench 2（长线经营模拟）	573 $	5478 $ 净值	+855 %

数据来源：Google DeepMind 官方技术报告，2025-11 版本，均为 pass@1 单尝试 成绩，无多数投票。

4. 多模态能力拆解

4.1 图像：MMMU-Pro

题目：大学物理、化学、生物、工程图表选择题
形式：10 选项，图文混排
做法：模型先看图后看题，一次输出答案
结果：81 %，超 GPT-5.1（76 %）与 Claude Sonnet 4.5（68 %）

4.2 视频：Video-MMMU

输入：每帧 280 token，1 分钟视频 ≈ 16 k token
温度：0（保证一致性）
结果：87.6 %，领先 2.5 Pro 4 个百分点

4.3 UI 定位：ScreenSpot Pro

任务：给定自然语言指令，在截图里返回元素坐标
技巧：API 开启 media_resolution=extra_high，函数调用 capture_screenshot
结果：72.7 %，把 2.5 Pro 的 11.4 % 甩出几条街

5. 代码与代理：开发者最该关心的四条线

场景	指标	3 Pro 表现	一句话点评
实时编程	LMArena Elo	1501	排行榜第一
Web 开发	WebDev Arena Elo	1487	前端切图、写业务逻辑最稳
终端代理	Terminal-Bench 2	54.2 %	过半任务能独立用 bash+git 解决
修 GitHub Issue	SWE-Bench Verified	76.2 %	单轮提交，已接近 Claude Sonnet 4.5 的 77.2 %

Antigravity 环境把上面四条串成一条闭环：

用 Gemini 3 Pro 写代码
用 2.5 Computer Use 模型开浏览器查文档
Nano Banana 生成示意图
一键运行单元测试→自动提交 PR

6. 长上下文压力测试

长度	测试集	指标	结果
128 k	MRCR v2（8 针检索）	平均召回	77 %
1 M	MRCR v2 单点	召回	26.3 %

说明：1 M 场景下“针”埋在 90 % 深度，模型仍能拉回 26 %，对比 2.5 Pro 的 16 % 有绝对提升，但密度越高遗忘越明显，这是目前所有长上下文模型的共同瓶颈。

7. 使用指南：30 分钟上手

7.1 申请 API

打开 Google AI Studio
左侧 Model 选择 gemini-3-pro-preview
生成 Key，复制到环境变量
```
export GEMINI_API_KEY=YOUR_KEY
```

7.2 最小可运行示例（Python）

import google.generativeai as genai
genai.configure(api_key=os.getenv("GEMINI_API_KEY"))

model = genai.GenerativeModel("gemini-3-pro-preview")
response = model.generate_content(
    ["Solve the integral of x*sin(x^2) dx"],
    generation_config={"temperature": 0, "max_output_tokens": 4096}
)
print(response.text)

7.3 多轮长上下文调用

chat = model.start_chat(history=[])
# 第一轮：丢 200k token 的代码库
chat.send_message(long_code_base)
# 第二轮：提问
ans = chat.send_message("Where is the memory leak in the above?")
print(ans.text)

注意：输入超过 128 k 后，价格按 1 M 封顶计费，详见官方价目表。

8. 局限与风险

类别	具体表现	缓解建议
幻觉	GPQA 仍有 8 % 错误；长上下文针检索 1 M 时召回降至 26 %	事实性任务加搜索插件，temperature=0
成本	1 M token 输入 ≈ $2.5 ，输出 \approx$ 15	先切片检索，再精准窗口
安全	可生成可执行脚本	沙箱执行 + 人工 review
延迟	1 M 上下文首包 20~30 s	流式输出 + 切片并发

9. FAQ（预测你的下一个问题）

Q1：Gemini 3 Pro 是公开模型吗？
A：目前仅预览版，需通过 Google AI Studio / Vertex AI 申请，权重不开放。

Q2：1 M token 到底能塞多少东西？
A：≈ 70 万汉字，或 3 小时 1080P 视频字幕，或 1 万行 Python 代码。

Q3：稀疏 MoE 会不会降低质量？
A：从 ARC-AGI-2 的 4.9 %→31.1 % 看，激活少但能力反而提升，说明专家分工有效。

Q4：可以本地部署吗？
A：官方未提供本地权重；只能调云 API。

Q5：和 Claude Sonnet 4.5 比怎么选？
A：代码修复两者打平；超长多模态选 Gemini，短文本安全选 Claude。

Q6：训练数据截止到什么时候？
A：报告未披露，但提到包含“2025 年用户交互数据”，可推测最晚 2025 Q2。

10. 一图速览

性能雷达图
Gemini 3 Pro 在推理、数学、代码、多模态四大维度对比示意

11. 结论：适合干什么，不适合干什么

适合	不适合
一次读 200 页 PDF 后问答	需要 100 % 事实准确的医疗诊断
跨模态视频切片检索	超低延迟<200 ms 的实时推荐
单轮 GitHub Issue 自动修 bug	需要本地私有化权重
代理流程：写代码→跑测试→提交	纯中文古典文学创意写作（仍偏好英文）

把 Gemini 3 Pro 想成一位“会看图、能写代码、记忆力超长但偶尔说错细节的实习生”，就能快速判断该不该让它上场。

Google Gemini 3 Pro深度解析：1M上下文+多模态代理如何颠覆AI应用？