Google Gemini 3 Pro 预览版是谷歌在 Vertex AI 上放出的旗舰级多模态大模型，一次可读 100 万 token，号称“长文神器”。
1.1 主要功能
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100 万 token 级超长上下文窗口，单轮可吞下整部《三体》
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原生多模态：文本、图像、音频、视频、PDF 统一输入输出
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代理式智能（Agentic AI）：可自主拆解任务、调用工具、写代码、跑脚本
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函数调用 / API 编排：内置 1000+ 谷歌云 API 模板，一键对接 BigQuery、GCS、BQML
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安全与 grounding：实时谷歌搜索、知网级溯源、企业级 IAM 细粒度权限
1.2 技术原理
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稀疏 MoE（Mixture-of-Experts）架构，激活参数量≈GPT-4o 的 40%，推理成本降 55%
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多模态融合：图文共用 8K×8K Vision Transformer，音频采用 USM 语音编码器，视频时空块嵌入
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长上下文：RingAttention + 滑动窗口 + 分层 KV-Cache，把 1M token 显存占用压到 A100 80G 单卡可跑
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训练数据截止 2024 年 8 月，多语言占比 45%，代码 18%，数学 10%，网页 27%
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RLHF + Constitutional AI 双通道对齐，降低幻觉率至 3.2%（内部评测）
1.3 应用场景
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企业知识库问答：一次性扔 10 年财报、合同、邮件，直接出尽调报告
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长文档法律审查：百万字招股书 30 秒抓风险条款
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多模态营销：上传 50 张产品图+品牌手册，自动生成 100 条短视频脚本
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代码迁移：把 20 万行 Java 老系统“翻译”成 Kotlin 并生成单元测试
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AI 代理：自动写爬虫→清洗数据→调 BigQuery→出可视化 Dashboard
1.4 使用方法
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开通 Vertex AI 项目，启用“Model Garden > Gemini 3 Pro Preview”
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选择区域（us-central1 支持 1M token，asia-southeast1 暂限 256K）
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API 调用示例（Python）：
Python
from vertexai.preview.generative_models import GenerativeModel
model = GenerativeModel("gemini-3-pro-preview-1125")
response = model.generate_content(
["请总结这份2000页PDF的核心风险", pdf_file],
generation_config={"max_output_tokens": 8192, "temperature": 0.2}
)-
AI Studio 零代码：上传文件→选“长文总结”模板→一键导出 Word
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计费：1M token 输入 $8、输出 $24，夜间批处理 6 折；Google Cloud 新客户送 $300 额度
1.5 适用人群
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需要一次读“一整座图书馆”的数据分析师、律师、审计师
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想快速做多模态营销内容的电商运营、广告公司
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要把老旧系统迁移到云原生架构的 CTO、架构师
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做科研文献综述的研究生、高校教师
1.6 优缺点介绍
优点
✅ 上下文长度碾压级，目前公开模型第一梯队
✅ 多模态原生融合，无需额外 OCR/ASR 管道
✅ 与谷歌云生态无缝打通，BigQuery、Looker 直接读
✅ 企业级安全，支持 CMEK、VPC-SC、细粒度 RBAC
优点
✅ 上下文长度碾压级，目前公开模型第一梯队
✅ 多模态原生融合，无需额外 OCR/ASR 管道
✅ 与谷歌云生态无缝打通，BigQuery、Looker 直接读
✅ 企业级安全，支持 CMEK、VPC-SC、细粒度 RBAC
缺点
❌ 价格高于 GPT-4o 约 30%，1M token 场景下账单易爆炸
❌ 1M 窗口实际响应时间 30–90 秒，对实时交互不友好
❌ 中文古文、方言、诗词幻觉率仍高于英文
❌ 预览版每日限流 100 请求/项目，正式版才解除
❌ 价格高于 GPT-4o 约 30%，1M token 场景下账单易爆炸
❌ 1M 窗口实际响应时间 30–90 秒，对实时交互不友好
❌ 中文古文、方言、诗词幻觉率仍高于英文
❌ 预览版每日限流 100 请求/项目，正式版才解除
1.7 分类标签
人工智能大模型、多模态、长上下文、企业知识库、代码生成、代理式 AI
人工智能大模型、多模态、长上下文、企业知识库、代码生成、代理式 AI
通过共同开发开放模型、数据集、系统和评估工具，使每个人都可以访问大型模型。