Gemini 3 vs Gemini 2.5 Pro：选哪个更适合科研学习？我们汇总了127位用户真实体验_服务软件

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10. 谁还不会用gemini3画科研绘图？！。只需要两个步骤：\n1、把文献或者选段发给gemini3pro，让它分析文档，生成能够画出“一张BioRender风格的机制图”的AI绘图提示词\n2、把gemini3pro给的提示词，发给nanobanan2 \nnanobanana2会自动推理，生成完整的科研绘图 \n不知道在哪里使用gemini3和nano2，可以参考图4，使用deepsider浏览器插件，国内可用 \n#电脑知识 #科研绘图 #gemini #研究生 #研究生日常

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65. Gemini 3亮点解读，断层领先重夺最强 Google放出年度王炸，Gemini 3重夺地表最强。 LMArena首次突破1500分，HLE不用工具拿下41%，AGI测试更是飙到45% 亮点1、最强视觉能力亮点2、最强编码能力亮点3、最强智能体能力亮点4、智能体IDE Antigravity #AI新星计划 #人工智能 #google #gemini #大模型

66. 强到离谱？Gemini 3深度实测【玩法合集】

67. Gemini 3实现智能水平断层碾压。Artificial Analysis智能指数73分（行业平均42分），在Humanity's Last Exam等基准测试中刷新纪录。核心突破在于生成式UI，可创建交互式界面和微型应用，从"回答问题"跃升至"生成体验"。原生多模态能力无缝处理文本、图像、视频、音频，并集成Nano Banana图像模型；支持100万token超长上下文。智能体能力实现自主规划与多工具协同，代码生成在SWE-bench达76.2%，搭配Antigravity平台构建自动化编码代理。响应速度达128 tokens/秒，但输出成本较高。Gemini 3无疑是当前最强大脑，适合需要顶尖推理和企业保障的场景；Grok 4.1以2M上下文和超低成本称王，适合海量文本处理；ChatGPT 5.1仍是均衡的通用选择，生态最成熟；国内Kimi K2在开源和Agentic方向独具特色，适合定制化部署#Gemini3凭什么被称为最强AI#

68. Gemini3.0 超级炸裂玩法大全，做游戏，3D图，演示动画，产品海报......

69. 谷歌突然发布 Gemini 3.0！强到离谱，Pro 版免费开放使用，附实测与开通教程！| 零度解说

70. #Gemini3有哪些新功能#从“回答问题”到“搞定一切”，谷歌这款新模型直接把实用度拉满！原生支持文字、图像、视频、音频全模态输入，100万token超长上下文能装下700页书，不管是解析学术论文、生成交互式学习卡片，还是分析比赛视频出训练计划，都能轻松hold住。推理力更是断层领先！GPQA Diamond 91.9%准确率+MathArena 23.4%高分，Deep Think模式连博士级难题都能拆解得明明白白，日常办公算贷款、做科研析数据都靠谱。开发者狂喜的是全新AI IDE Antigravity，一句话就能生成完整航班追踪APP，代码自动验证还能跨工具协同，SWE-bench Verified 76.2%的修复率堪比专业程序员👏

71. Gemini 3 Pro比之前的2.5确实好非常多，分析，做图像视频都很厉害。但个人感觉，还不到能取代gpt 5.1 thinking的强度。尤其GPT “长期记忆”这一块很强，也已经被我训成很懂我的工作合伙人了，这部分太难替代。各有千秋吧，我自己还是要两个都用。AI总结：Gemini 更像“超级检索式分析器”GPT-5.1 更像“策略家 + 思考伙伴”纯信息密度 & 资料整合能力：Gemini 3 Pro 更强多层推理、跨主题整合、结构化深度分析：GPT-5.1 Thinking更强Gemini 3 Pro 的优势多模态 & 超大上下文处理。Gemini 3 Pro 支持文本、图像、视频、PDF 等多种输入模态，也能处理非常长的上下文 (比如大量文档 / 长篇报告 /大数据集) — 这是它的一大杀手锏。逻辑推理 + 数理 / 复杂任务处理能力强。在多个基准测试 (数学、逻辑推理、视觉 + 推理、多模态理解等) 中，Gemini 3 Pro 的成绩在很多项都超过 GPT-5.1。擅长“重”／“大规模”内容处理 + 综合型任务。如果你的任务需要跨文档整合、图文混合分析 (比如政策 + 数据表 + 图表 + 图片)、长时间 context 的研究 — Gemini 会表现得更稳定。GPT-5.1 Pro / Thinking 的优势自适应推理 + 工具 / 代理整合 + 高效对话 / 编码工作流程。GPT-5.1 最新版本 (Pro / Thinking) 强调“根据任务难度自动分配思考资源 + 支持工具调用 / 代码执行 / 多轮对话 + 稳定性 / 开发者友好性”。更适合迭代、动态交互、对话与写作 / 编码。比如你做写作、策略分析、代码编写、快速原型、反复调整 prompt／输出 — GPT-5.1 在速度、连贯性、开发者体验上往往更顺手。在“记忆准确性 / 长对话稳定性 / 多轮交互”方面表现不俗。对于需要持续对话、多轮迭代、状态保持、复杂 prompt chain 的任务，GPT-5.1 更擅长维护连贯和响应一致性。#人工智能#

72. Claude 和 Gemini 和 ChatGPT 谁更强?

73. 为什么主观上Gemini的整体使用感受比GPT好？

74. 重塑教科书！Google AI的研究，按你的方式来学习

75. 如何评价Google刚刚发布的Gemini 3系列大模型？

76. 今天测试了一下，Gemini 3 Pro 在前端开发方面比其他家强确实强很多！写作比 Gemini 2.5 Pro 更好一些，少一些 AI 味。 Coding Agent 也不错了，但不如 GPT-5-Codex high，不过速度更快，可能和 Claude Sonnet 4.5 差不多。只是初步评测的印象，需要多测试一段时间后再看。 http://t.cn/AX2FQmWJ

77. Gemini 3 Pro 已经可以在 AIStudio 使用了，模型卡也泄漏了，各方面都很强，除了软件工程基准（SWE Bench）方面略低于 Sonnet 4.5 和 GPT-5.1 Model Card PDF文件：网页链接直接转译下 Deepy 的总结：（x.com/deedydas/status/1990790371434250464）---谷歌最新一代AI大模型Gemini 3的性能数据，居然在官方发布前数小时提前泄露！从泄露的数据看，这款模型简直强大到离谱，让人忍不住想深入挖掘一下，它的发布究竟意味着什么？1. 成本不再是障碍：普通人也能用得起的强大AI谷歌这次从零开始，在自家的TPU芯片上训练了Gemini 3模型。它采用了专家混合网络（Mixture of Experts，简称MoE）架构，可以处理超长输入（高达100万token）和输出（64k token），而MoE设计的精妙之处就在于：即便性能爆炸提升，成本也并不会疯涨。也就是说，普通用户未来用上这么强大的AI，花费也不会太高！2. 电脑操作能力大跃升：真正实现自动化的知识工作Gemini 3在一项鲜为人知却非常实用的测试ScreenSpot Pro中表现惊艳。这个测试考验AI理解各种软件截图的能力，包括AutoCAD、PhotoShop等专业工具界面。结果Gemini 3以73%的得分一举超过之前最好的模型足足两倍，遥遥领先！这意味着Gemini 3真正能够在复杂的工作场景下，帮助人们高效自动化完成专业的知识型工作。3. 数学能力“一骑绝尘”：其他模型望尘莫及Gemini 3这次特别经过大量数学定理证明的强化学习，数学能力超凡。在美国数学邀请赛（AIME）中几乎达到了“完美表现”，而在难度超高的**MathArena**数学基准测试中也达到了惊人的23%（其他主流模型几乎都只有1%左右）。此外，它在体现真正“通用推理能力”的ARC AGI 2测试中，也创造了30%的领先记录，这显示Gemini 3不仅在数学上是顶尖的，通用推理能力也同样拔群。4. 编程能力惊人，但还有成长空间Gemini 3在编程测试中展现了惊人的实力，比如在LiveCodeBench的国际象棋等级分（Elo）评分超过了2400，非常优秀。但也有一点小插曲：它在软件工程基准（SWE Bench）中并未拿下第一，反而输给了竞争对手。但在“工具调用”和“终端使用”等测试上，它依然稳居第一。这说明Gemini 3在互动编程、实时问题解决方面非常强悍，但在复杂、长期的代码维护方面，还有提升的空间。---谷歌这次几乎动用了所有的“压箱底绝招”：完善的训练方法、大量私有数据、全新的模型架构，然后在几乎所有重要的基准测试中都实现了碾压式领先。这次升级，明确告诉我们：AI领域的发展速度不仅没有放缓，甚至还在加速向前。目前来看，谷歌在大模型领域已经形成了相当明显的领先优势。为什么这么说？- 成本优势：谷歌拥有自家芯片TPU，训练成本明显更低；- 数据优势：谷歌掌握远超其他公司的海量专有数据；- 资金优势：拥有雄厚财力投入更多训练和数据资源；- 人才优势：谷歌的人才储备也丝毫不输其他顶级公司。这种全面碾压的格局，接下来6个月恐怕都难以撼动。谷歌已经用Gemini 3向全世界展示了自己在AI领域的绝对主导地位，而其他公司能否追上，现在还是一个未知数。无论如何，Gemini 3的发布注定将再次掀起一场AI界的大地震！

78. Gemini2.5pro不思考的问题该怎么解决？

79. 为什么我觉得Gemini才是最适合普通人的Ai大模型

80. 如何评价谷歌正式发布的 Gemini 3？哪些信息值得关注？

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82. Gemini-3-pro为什么提升那么大?

83. 谷歌放大招：学生免费用一年Gemini Pro！学生党的终极学习外挂已上线

84. 【最新研究：AI已经能在几分钟内通过CFA最难级别考试】财联社9月24日电，最新研究显示，去年一众AI大模型难以逾越的高难度金融专业测试，现在已经成为顶尖AI模型的入门标准。纽约大学斯特恩商学院与金融科技公司GoodFin最新发布的研究成果显示，包括Gemini 2.5 Pro、Claude Opus 4等尖端推理模型，都能在原生状态下仅用数分钟就轻松通过CFA三级考试。部分顶尖模型的准确率已经远远超过通过这项考试的要求。

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86. 谷歌的Gemini 2.5 Deep Think终于上线了！

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88. #Google 正式发布 Gemini 3：面向开发者的最强推理与 Agentic 模型# Google 在官方开发者博客（https://blog.google/technology/developers/gemini-3-developers/）正式宣布推出 Gemini 3 系列模型，并立即向开发者开放 Gemini 3 Pro（Preview）版本。Google 称其为“目前最智能的模型”，在推理能力、Agentic（代理式）能力、多模态理解以及编程任务上实现全面突破，标志着“Gemini 3 时代”的开启。核心亮点与技术跃进 Gemini 3 Pro 在几乎所有主流评测中位居第一，相比 Gemini 2.5 Pro 有显著提升，主要体现在以下几个方面： 1. 推理能力大幅增强 - 拥有最先进的推理能力（state-of-the-art reasoning） - 擅长复杂指令遵循、深度工具调用、“Vibe Coding”（用自然语言描述感觉就能生成完整应用） - 新增 thinking level 参数，可在多轮对话中保留思考过程，实现更连贯的 Agentic 工作流 2. 多模态理解达到新高度 - 在 MMMU-Pro（图像推理）、Video MMMU（视频理解）等基准刷新纪录 - 支持超长视频高帧率采样 + 百万 token 长上下文，可精准回忆长视频细节并合成叙事 - 文档理解超越传统 OCR，支持空间推理、指向、轨迹预测等具身任务 - 屏幕理解（桌面/手机/OS）能力极强，可直接从截图或视频理解用户意图并执行操作 - 新增媒体分辨率精细控制，开发者可按延迟与成本需求动态调整 3. 超大上下文窗口 - 保持 100 万 token 上下文窗口，在长文档、长视频、超大规模代码库场景下表现优异 4. Agentic 与工具使用能力 - Terminal-Bench 2.0（工具使用）得分 54.2% - WebDev Arena 排行榜 Elo 分数 1487，领先 Claude Sonnet 4.5、GPT-5.1 等竞品 - 支持实时 Google Search grounding、URL 上下文、结构化输出，可轻松构建抓取-提取-推理完整代理流程开发者立即可用：接入方式与价格 - 立即体验：Gemini 3 Pro（Preview）已在 Google AI Studio 和 Vertex AI 上线 - Google AI Studio 免费试用（有速率限制） - 企业用户通过 Vertex AI 接入生产环境 - 预览期价格（特惠）： - ≤200k token 提示：输入 $2/百万 token，输出 $12/百万 token - 详细价格与限额请参考官方文档 - 新工具与生态集成： - Gemini CLI 新增客户端 Bash 工具，可让模型直接提出并执行 shell 命令 - 服务端托管 Bash 工具（目前限早期合作伙伴，很快全面开放） - 已深度集成 Android Studio、Cursor、GitHub、JetBrains、Cline、Manus、Google Antigravity 等主流开发工具 - 支持流式输出、函数调用、思考过程保留、多轮 Agent 协作等单提示生成完整应用的惊艳案例博客中展示了多个“一句话生成完整可运行应用”的极端案例： - 用一句提示生成完整可玩的复古游戏（Synthwave Space） - 从潦草手绘草图或语音备忘录直接生成交互式落地页或完整 App - “Bring any idea to life” 应用：上传任意图片/视频，模型自动理解并生成对应代码 - Visual Computer 演示：模型实时观察屏幕内容，理解意图并自动操作总结与展望 Gemini 3 Pro 的发布标志着 Google 在大模型竞赛中再次大幅提速，尤其在开发者最关心的推理深度、Agentic 能力、多模态长上下文、工具集成四大领域实现全面领先。Google 明确表示：“这只是 Gemini 3 时代的刚刚开始。”后续将快速推出 Gemini 3 Flash（轻量版）、更强多模态能力以及更低价格。对于开发者来说，现在就是上手的最佳时机——直接前往 Google AI Studio 搜索 “gemini-3-pro-preview” 即可免费体验目前最强的商用大模型之一。Google 用真实基准分数和惊艳 Demo 证明：Gemini 3 正在重新定义 AI 辅助开发的极限。

89. 谷歌IMO金牌级Gemini 3深夜上线！华人大神挂帅，OpenAI无力反击

90. 未来科研人员需要具备哪些 AI 相关知识技能？

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92. 如何评价gemini-3-pro-preview-11-2025？

93. 一位前谷歌DeepMind研究员直言，Gemini 3虽然在网页开发上表现不错，但在真正的编码工作中却常显“为测试而优化”，缺乏面对复杂真实项目时的稳定性和适应力。它在演示中光鲜亮丽，却难以胜任“战场”上的各种边缘场景。许多开发者的共鸣在于：真实编码远比基准测试复杂。模糊需求、遗留代码、依赖地狱和异常逻辑才是日常。Gemini 3在这些方面表现不佳，甚至出现误删API、无法处理文档、过度冗长等问题。相较之下，Claude、Opus等模型在实际使用中更靠谱，能更好地完成开发者需求，减少反复调试的负担。这反映出业界普遍的“基准测试与实际应用脱节”问题。模型往往为了在指定任务中拿高分而“走捷径”，缺乏对真实复杂环境的理解和适应能力。真正有价值的AI助手，应能深入代码上下文，理解含糊需求，适应多变场景，甚至能通过持续测试和反馈不断自我进化。总结来看，Gemini 3虽有潜力，但仍需从“演示王”向“实战王”转变。开发者应理性看待各种AI工具，结合自身项目实际反复验证，而非盲目追随营销榜单。未来的AI编程助手，必然是多模型优势互补、不断学习进化的智能协作体，才能真正助力复杂软件开发的突破。原文：x.com/VraserX/status/1994337305151013313

94. 从 GPT-3 到 Gemini 3 的三年：从聊天机器人到智能体

95. 如何评价Google DeepMind刚发布的Gemini 2.5系列大模型？

96. 全球首个科研LLM竞技场上线，23款顶尖模型火拼：o3夺冠，DeepSeek第四

97. 最近大火的几个大模型参加了 IQ 测试，本次IQ 测试分为两档：门萨版测试和线下/离线版测试。其中gemini 3.0 pro 是第一个在离线 IQ 测试里达到 130 分的 llm，而在门萨测试中 gemini 3.0 pro 的 IQ 是142，比gpt-5 pro 低 1分，也是门萨俱乐部的准入标准，是人群中的前 2%。大家可以看看你常用的ai，IQ 是多少？#ai#

98. 最强多模态大模型Gemini 3 Pro强在哪里？

99. 20个教育案例实测 Gemini 3.0 ：一句话生成整节课的时代来了

Gemini 3 vs Gemini 2.5 Pro：选哪个更适合科研学习？我们汇总了127位用户真实体验

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