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RskAi能替代Gemini 3 Pro吗?国内用户真实体验大PK

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02-28 16:41

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14. 年度好用AI大赏!【小白必备】

15. 谷歌 Gemini AI 会员权益公布:免费用户每月可用 5 次深度搜索、Pro 会籍每天可生成百张图片谷歌现已正式公布 Gemini AI 服务的具体使用限制数据,涉及免费用户、Google AI Pro 会员用户(月费 19.99 美元,注:现汇率约合 142.6 元人民币)、Google AI Ultra 会员用户(月费 249.99 美元,现汇率约合 1783 元人民币)整理如下:免费用户:每日可使用 Gemini 2.5 Pro 进行 5 次对话,生成或编辑 100 张图片,Deep Research (深度研究)功能每月限 5 份报告。Google AI Pro 订阅用户:每日可进行 100 次 Gemini 2.5 Pro 对话,生成 1000 张图片和 3 个 Veo 3 Fast 视频,Deep Research 功能每日限 20 份报告。Google AI Ultra 订阅用户:每日可使用任何模型进行 500 次对话,生成 1000 张图片和 5 个 Veo 3 视频,Deep Research 功能每日限 200 份报告。目前,谷歌正在进行 Google Gemini Pro 学生优惠活动,10 月 6 日前(美国 IP)用户可以在通过学生信息认证后,绑定 VISA / Mastercard / AMEX 等信用卡(支持内地发行的卡片),免费领取 1 年 Google AI Pro 服务。

16. V3.2逼近Gemini 3,DeepSeek硬气喊话:接下来我要堆算力了

17. Google DeepMind Gemini 3 Pro 黑客松,每人将获得价值 10,000 美元的 Gemini API 积分(不是现金,但也值钱)。 即日起至 12月12日(只有一周时间冲刺!) 开发平台: Google AI Studio(活动期间免费使用 Gemini 3 Pro 构建) 选出 50 位 优胜者,每人奖励 $10,000 美元 (约 7.2w 人民币) 的 Gemini API 额度! 赛题方向: 只要能解决实际问题就行!科学探索、教育、健康、无障碍工具、或者纯粹好玩的创意。 参赛步骤: 1. 打开 aistudio.google.com,用 Gemini 3 把你的脑洞变成 App。 2. 录制一个 2分钟以内 的演示视频(Show, don't just tell!)。 3. 在 Kaggle 平台提交视频 + App 公开链接。 对 AI 感兴趣的所有人!无论你是资深极客,还是只会写 Prompt 的小白,只要有点子,这次都能同台竞技。 比赛详情传送门:www.kaggle.com/competitions/gemini-3 http://t.cn/AXyKfbpu

18. 海外开发者惊讶小米MiMo新模型表现,那肯定惊讶咯,ChtaGPT Plus每个月20美元,Pro每个月200美元,普通创作者根本用不起Pro。Gemini火了后,免费版每天能生成2张图片,Pro版本送5次对话,会有点不够用。所以更轻量级的Gemini3 Flash火了,但是能力差不多的MiMo-V2-Flash更便宜…没有会员月费,按token计量,且API限时免费,开源部署零成本。Gemini 3 Flash 每百万tokens输入≈3.50元,输出≈21.02元MiMo‑V2‑Flash 每百万tokens输入≈0.70元,输出≈2.10元咋说呢,人民币和美元的区别,近乎于1/8使用成本,哪国人会不爱啊?

19. #Google发布Gemini3.1Pro#Gemini 3.1 Pro这次更新,谷歌明显把AI从聊天机器人往工作搭子推。重点不是堆参数,而是深度推理、啃长文档、多模态通吃,能直接给结论+证据链,这才是真生产力。 我觉得免费够用党和愿意付费党完全是两拨人。普通用户聊聊天、写文案,免费版足够;但学生、职场人、自媒体,需要读论文、整资料、做方案,这种“会思考”的AI能省几小时,为效率付费很值。 现在AI付费已经不是炫技,是看能不能替代人工。能帮我少加班、少出错,每月几十块真不贵。但前提是别虚标能力,别用着用着掉链子。google发布gemini3.1pro 说到底:免费看体验,付费看效果。真能解决问题,大家愿意买单;只吹参数不落地,再强也白搭。#过个有AI年##HOW I AI#

20. Nano Banana Pro深度评测,PS这次真可丢了,超强AI绘画神器

21. 【MiMo 大模型实力强劲震惊海外开发者 】 国产大模型这波在海外直接杀疯!OpenRouter 最新周榜里,小米 MiMo-V2-Flash API 调用量飙到第二,还是国产大模型第一;Artificial Analysis 数据里,它更是冲进全球开源大模型第二。海外开发者都在夸:AI 分析碾过同价位对手,面向 Agent 时代的实用性不搞虚的,甚至被当成 Gemini3 Flash 平替 —— 关键这模型不仅效果能打,还免费又便宜!之前总说国产大模型出海难,现在小米这进步是真肉眼可见,全球关注都不输同期的 Gemini3 Flash,这波确实有点东西!

22. MiMo-V2-Flash分别拿下OpenRouter国产大模型调用量第一、全球开源大模型综合排名第二的成绩。前者是基于平台真实用户调用行为统计,后者是行业认可的技术性能评估体系,均具备较强权威性与客观性。小米MiMo新模型在海外专业用户中的关注度,甚至已经不逊于同期发布的Gemini3 Flash,这不仅印证了模型自身的技术实力,更标志着继DeepSeek之后,中国开源大模型在全球市场的认可度再一次实现显著提升,打破了部分海外市场对国产技术的固有认知壁垒。从真实用户反馈与专业开发者评价来看,MiMo-V2-Flash的表现足够亮眼。3090亿总参数与150亿活跃参数的优化配置,实现150 tokens/秒的高效推理,叠加每百万token最低0.1美元的低成本优势,再加上当前基础版权重开放、API限时免费的政策,让模型在实用性与可及性上形成双重竞争力,也让更多专业人士看到小米在大模型领域的扎实积累与明显进步。

23. 看优秀学生的程序,总是让人心情激动。我班上的叶佳诚同学,在AI的辅助下,半个月撸了约1万4千行Java代码,参考Wireshark,写了一个网络流量监控App(名为NetPulseFX),集底层报文捕获、进程级流量追踪与生成式 AI 智能诊断于一体。这个程序,功能实用,界面美观,交互方便,性能卓越。以下摘自他写的文档:===============================6 本项目中AI技术及工具应用情况的介绍AI不仅是本项目开发过程中提升开发效率、攻克技术难点的关键驱动力,更是软件核心功能的一部分。(1) 开发过程中的 AI 辅助(生产力层面)在代码编写与系统调试阶段,我深度应用了 Prompt Engineering(提示词工程),合理使用Gemini3+Cursor的组合,有效解决了多个复杂工程问题:攻克“依赖地狱”:在处理 Apache POI 与 Pcap4j 的运行时冲突时,我向 Gemini3 提供了详细的 mvn dependency:tree 输出,其迅速定位了核心问题,并协助我制定了基于 Maven Shade Relocation 的“虚包”解决方案,并给出了专业的prompt供cursor执行,成功规避了类路径冲突。复杂算法实现与优化:在实现“抓包即关联进程”的高性能映射算法时,Gemini3提供了基于 ConcurrentHashMap 的线程安全缓存方案,并协助我完成了对 netstat 指令跨平台输出的正则表达式解析逻辑。自动化文档与注释:cursor 对 26 个 Java 类进行了自动化的 Javadoc 提取,协助我撰写了项目根目录下的多份 .md 格式技术文档,并通过Gemini3的润色,显著提升了项目的可读性和维护性。(2) 软件功能中的 AI 集成(产品层面)本程序将大语言模型(LLM)深度集成到网络数据分析中,实现了从“原始数据”到“自然语言情报”的跨越:多模型策略架构:系统通过 AIService 实现了对 DeepSeek V3、Gemini 2.5 Pro 以及本地 Ollama (Llama 3) 的统一适配。用户可以根据使用环境和需求(如内网环境使用本地模型,云端分析使用高性能模型)灵活切换。智能流量诊断算法:AI 组件接收由 TrafficMonitorTask 提取的流量特征。并通过预设的系统提示词(System Prompt)向用户指定的模型提问,判定是否存在 DDoS 攻击、端口扫描或隐蔽通道通信等风险。Markdown 自动化报告渲染:AI 生成的诊断结论以标准的 Markdown 格式输出,系统利用内置的 Flexmark 引擎进行实时文本渲染,并支持一键导出为 PDF 。(3) 对 AI 辅助编程的感悟与程序员未来思考经历本项目的开发,我深刻领悟到了AI技术对于编程领域的强大变革,对 AI 与程序员的关系有了全新的认识:AI 的辅助极大地缩短了程序员查阅文档和编写样板代码的时间。这是编程生产力的极大飞跃,推动着程序员的编程重心从“如何写代码”向“如何设计架构”和“如何精准描述问题(Prompting)”转变。例如,在解决版本依赖冲突问题时,Gemini3可以迅速定位问题核心并提出可行的解决方案,其效率是传统的搜索引擎查找解决方案的模式无法企及的,这极大的提升了小白解决复杂问题的能力。目前大模型的训练模式仍存在一定的系统性问题,这使得AI 回答提供的内容并非完全准确(如本项目推荐的某些过时 API和AI版本,回答有时候无法切中问题的核心要害)。这要求程序员必须具备深厚的计算机基础知识(如 TCP/IP 协议栈、OS 线程模型),才能有效甄别AI的“幻觉”,在AI提供的多种方案中筛选出最稳定、最高效的路径。一方面来说,AI 不会替代有创意的程序员。无论AI的回答多么精妙,它也始终无法超越工具的范畴,只是一种“高效率的工具”,是用来帮助程序员提高编程效率的;反之,当程序员失去了自身的创意,无论什么都离不开AI时,那就沦落为了AI的“奴隶”,被取代就是必然的。另一方面来说,善用 AI 的程序员将替代不使用 AI 的程序员。AI之于程序员正如机器之于工人,AI对于编程效率有着几何级数般的提升,合理利用AI编写代码对于开发周期缩短比例不是5%,10%,而是200%,500%。正如本项目的万行代码,若是在十年前,编写+排错对于开发小白来说可能要半年甚至更多,但在当下的AI时代仅需半个月。============================【教师】以下是他对整个项目完成之后的“复盘”============================8 个人小结及建议经过前11周对 Java 编程理论的系统学习,以及后5周高强度的课程设计实践。我在一个学期的Java课程学习与实践中收获颇丰,这不仅是对我编程动手能力的全方位提升,还是对于心态的锤炼,也是我一次对于对AI时代编程新方式的探索。 在课堂上,多线程、JNI 调用和数据库是独立的知识点。但在项目实践中,我必须将 Java 21 的异步任务流(Task)、Pcap4j 的底层驱动调用以及 H2 数据库 的主从表关联有机结合。这不仅要求我对于各个知识点都有深刻的理解,还要求我有一定的调试能力,以及面对一行行报错时的“抗压能力”。 第7部分提到过本项目是第二选择,开发时间仅有半个月,这使得我的开发过程对于效率的极高要求使得我必须合理运用 AI 进行辅助开发。看着AI“一秒十行”的输出能力和格式规范标准的代码,我感悟到,在 LLM 时代,程序员的核心竞争力已不再是枯燥的语法记忆,而是更高层次的思想创造力。打个比方,在军事中,“将才”需要有优秀的战术和战役能力,但“帅才”则需要统筹全局的战略眼光,相交于前者,战略眼光更像是站在一个很高的地方俯瞰全局。而对于编程领域来说,AI可以是一个全能的“兵王”,是最优秀的将才,但只要程序员能够培养自己的战略眼光,成为一名“帅才”,那么无论如何也不会被AI替代,这里的战略眼光就是对于程序总体框架和功能的创造力与思维能力。 从结果来说,我在本次开发过程中犯过最大的错误就是草率地确定开发主题,这浪费了我半个月的宝贵时间,其中暴露出来的核心问题就是“战略眼光不足”,思考不够全面。此外,在后半个月里我几乎榨干了当下最新大模型的性能,这极大地丰富了我设计prompt的经验,也加强了我对于AI使用方式的正确认识。这一切使得我有信心能够去面对未来AI编程时代的一切挑战。 最后,感谢金老师开设的这门Java课程,不仅可以学到许多有用的编程知识,也可以好好地锻炼编程能力;感谢王邦源同学对于我选题和文档编写的帮助,使得我不再是“摸着石头过河”;当然,我也要感谢我自己,在遇到一次又一次报错时没有心灰意冷,而是一步一个脚印脚踏实地的实现了预想中的功能。 关于课程建议,AI对于编程的帮助是巨大的,我认为现在的大一学生已经有了学习本门课程的能力,那么是否可以考虑将课程推进到面向大一学生?这是我一点小小的思考。=======================教师点评:没啥好说的。青出于蓝而胜于蓝。现在的年轻人,比我等老家伙强多了。

24. 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

25. 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#

26. 千问APP国内正式上线,“千问恐慌”愈演愈烈,OpenAI恐怕要被反杀了 #千问APP #AI #AI助手 #开源大模型#阿里巴巴

27. #微博声浪计划##听见微博# 硬刚ChatGPT的千问国内可下载啦!千问APP依托阿里Qwen大模型,中文能力强,适配本土场景,公测期免费。支持多端使用,功能覆盖办公、生活等,还打通阿里系产品,快去体验吧! 种斌Marco的微博音频

28. #Google发布Gemini3.1Pro# Google终于把Deep Think那套推理能力下放到Pro版了。Gemini 3.1 Pro这次在ARC-AGI-2上直接翻倍,77.1%的分数意味着什么?意味着模型处理陌生逻辑问题的能力有了质的飞跃。但我觉得更有意思的是它展示的几个应用场景。同时协调API遥测、UI渲染和物理计算做个ISS追踪仪表盘,这已经不是单线程的“问答”了,而是多逻辑流的并行处理。还有那个对鸟群物理特性推理后生成的3D模拟,能实时响应手势还能配乐,这说明模型的“理解”正在从文本层渗透到物理层和创意层。说实话,AI现在缺的不是单点能力,而是把推理、创造、执行串起来的系统性能力。Gemini 3.1 Pro这条路线,是在把大脑皮层和脑干连起来。这个进化还挺好玩。大模型竞争激烈度已经从“半年一更”变成了“季度迭代”,算力堆出来的优势,几个月就能被算法优化抹平。这行业,好看的就永远是下一局。#过个有AI年##HOW I AI#

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34. 抖音前沿科技30X30|采访AI超级个体 Gemini 3发布后,这5个开发者给自己的人生装上了外挂。 27年程序员老兵:用AI写出多部长篇小说,一边敲代码一边圆武侠梦 ; 硬核奶爸:手搓本地AI操作系统,把私教装进孩子口袋; AI安全研究员:把AI变成科研副驾,打破思维墙; 有效加速主义者:打造AI全自动分身,让AI替自己看新闻处理琐事; 全栈讲师:降低新手学习门槛,把技术文档自动变成PPT; 本期视频,产品君连线5位GDE谷歌开发者专家,带你拆解AI时代的超级个体,听听他们给普通人的真诚建议。 #前沿科技趋势发布月 #抖音知识年终大赏 #AI新星计划 #AI #Google

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