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Gemini 3 Pro实战评测：谷歌古怪但卓越的AI突破

Content Introduction

基于广泛测试的Gemini 3 Pro深度分析，涵盖其基准测试表现、编码能力、UI设计优势、成本考量，以及定义这一新AI模型的独特行为特征

Key Information

  • 1主导多项基准测试包括ARC AGI 2（31.1%）和Humanity's Last Exam（45.8%）
  • 2在UI设计和单次提示应用构建方面表现卓越
  • 3相比竞争对手token使用量更高且成本更高（输入200万美元/百万，输出1200万美元/百万）
  • 4尽管智能提升，但幻觉率仍然较高（88%）
  • 5在3D推理和创意写作任务中表现优异
  • 6通过Google Cloud提供，支持100万token上下文窗口

Content Keywords

#ARC AGI 2主导地位

Gemini 3 Pro在视觉推理基准测试中取得突破性31.1%分数，是之前最先进水平的两倍

#UI设计卓越性

模型从单次提示创建复杂用户界面的卓越能力

#Token效率担忧

与竞争模型相比更高的token消耗和定价结构

#单次提示编码

无需迭代即可从单次提示完成复杂编码任务的能力

#行为特性

模型容易卡住、需要验证以及偶尔可靠性问题的倾向

Related Questions and Answers

Q1.Gemini 3 Pro的基准测试表现与竞争对手相比如何？

A: Gemini 3 Pro主导多项基准测试，包括ARC AGI 2（31.1%对比之前的15%壁垒）、Humanity's Last Exam（使用工具45.8%）和GBQA Diamond（不使用工具92%）。它在视觉推理和复杂问题解决任务上表现出特殊优势，这些任务之前一直挑战着AI模型。

Q2.该模型在实际应用中的突出优势是什么？

A:

Q3.Gemini 3 Pro的主要成本和效率问题是什么？

A:

Q4.观察到了哪些行为特性和可靠性问题？

A:

Q5.Gemini 3 Pro在实际开发中与GPT 5.1相比如何？

A:

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