Gemini 3终于发布了，这一次是真王炸了吧？

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千呼万唤始出来：Gemini 3的发布背景

2025年11月18日，谷歌Gemini 3 Pro Preview版本就这么上架了。为什么要用这样的一个词，“就这么上架了呢”？因为第一，它是千呼万唤始出来。大概从10月份开始，大家就开始传说，谷歌要开始上Gemini 3了。传来传去始终也没上来，到11月份说这个月肯定上。我还听说过是11月22号上，还听说过最晚12月份上，大家一直在等待这样的一个产品。

跟它一起传的还有另外一个产品，叫Nano Banana 2。因为上一次谷歌引起大家关注、引起大家去下载和使用的产品呢，就是Nano Banana 2，这个生图和改图的模型。这一次说Gemini 3跟Nano Banana 2一起来，而且都在进行测试，甚至很多人信誓旦旦说我用到了，我已经看到了。谷歌从Nano Banana一开始，就采用了一个很奇葩的玩法，就是在大模型发布之前，先给它们起个名字，隐姓埋名，跑到其他的这种测试平台上去测试去。大家觉得这个名字很奇怪，不知道是谁，测完了以后发现巨好，这是不是Gemini 3？那个生图模型是不是Nano Banana 2？大家都在猜这种事情。

巨头争霸：你方唱罢我登场

Nano Banana 2还没有发布，据说是在这个月或者下个月要发布。但是Gemini 3就这么直不愣登就来了。在用户们剥离层层迷雾，寻找Gemini 3和Nano Banana 2期间，其他的大模型厂商也在争先恐后的发东西，比如说GPT-5.1、GPT Atlas（也就是OpenAI的浏览器），还有Grok 4.1。这回是不是真的要来了？为什么会有这样的猜测？因为这帮大公司就跟小孩似的，特别喜欢截胡别人，我要先几天给你发布了，把你这个热点给你抢下去。最爱干这种活的是OpenAI。只要是谷歌说明天开谷歌I/O了，要开大的发布会了，他一定在这个前面一两天给你整点事出来。最有名的是在去年谷歌I/O之前的一天，OpenAI发了GPT-4o，一下就把大家震惊住了。

这一次的话，Gemini 3之前发布的非常接近的一个产品是谁呢？是Grok 4.1那个产品，也是非常神奇的一个产品，有机会再跟大家细讲。那你说这大公司，他就不能保个密吗？这真没法保密。你要开发布会，要租场地，要动用公关公司，有多少资源在这折腾，所以你是没有办法保密的。即使是你说我不开发布会，我就是偷偷的直接上线了，甭管是谷歌的人，还是Grok的人，或者是OpenAI的人，大家原来都是老同学、老同事，你想瞒真瞒不住。所以在他们的这个圈子里头，是没有什么秘密的。

发布前的“小插曲”

在等待Gemini 3期间，我们还遇到了对AI泡沫的质疑，大空头来做空来了。我们还遇到了巴菲特加仓谷歌，因为他原来不怎么买这种科技股或者是互联网公司的。巴菲特原来持仓里边，最大的科技股就是苹果，其他的像什么谷歌这些公司，他基本上不买的。突然减持苹果，大规模加仓谷歌，而且是在巴菲特退休之前的最后一单，说巴菲特是不是老爷子知道点什么了。

新的发布潮流：不开发布会，直接上线

就在这样的氛围下，谷歌就突然发布了。而且它的发布没有发布会，这也算是一个新的潮流吧，就是不开发布会，直接写一篇长文，或者写一篇博客，然后产品就直接上线了。这个是最近这一两年里头，突然流行的一种新的玩法。现在的产品发布都是什么呢？第一步，先隐姓埋名，跑到其他的，比如像Open Router这种大模型平台上面去进行测试。等这个传的满城风雨了，啪，一篇文章扔出来，产品就上架了。

Gemini 3 Pro Preview 在哪里可以使用？

现在这个产品可以在哪用呢？

• 第一个是AI studio，大家上aistudio.google.com上就可以使用Gemini 3 Pro了。大家注意，它是Gemini 3 Pro Preview，它后边有Preview这个单词，所以未来这个产品应该还会进行快速的迭代，所以有什么做的不太合适的地方，请多担待。
• 第二个，Gemini的网站也可以直接使用了，就是gemini.google.com上，现在也可以选择Gemini 3 Pro Preview这个版本了。但是呢，它的客户端上，Gemini的APP上还不能使用。
• 另外呢，他们还发布了一个IDE，这个IDE呢叫Anti Gravity，叫做反重力，里面带的Gemini 3 Pro的这个版本，大家可以拿它去写程序了。

这次是真王炸了吗？大模型差异的感知难题

这次是真王炸了吧？是不是比别人都遥遥领先很多呢？大模型的差异，想要让人有感知，已经越来越困难了。就像是两个人站在你面前，一个人是高考状元，另外一个人呢是高考第二名，你能够通过聊天的过程，把他们俩谁是状元分别出来吗？你分别不出来的。所以现在的大模型，他们的智力已经在很多方面远远超越人类了。所以我们再想去评估说哪个大模型有一定的差异，非常非常困难。

很多国内的大模型发布了半天，吹了半天牛，大家为什么没感觉呢？比如像什么GLM 4.6、千问Max呀、Kimi K2 thinking或者是Mini Max M2，这些模型发出来以后说我怎么这么强，大家没感觉，因为你很难感受到他比别人强在哪、差在哪。虽然有跑分，但是现在大家不怎么看跑分了，跑分是比较容易刷的，我们可以刷题就可以直接把跑分刷上去，所以大家不看了。

而国际大厂的发布的话，通常还是会有体感的。比如说最近发布的GPT-5.1，它要在5.0的基础上多了这个点一出来，确实是更人性了一些，说话不再那么愣了。Grok 4.1情商更高，在所有的跑分里头，马斯克的Grok 4.1是情商跑分最高的。而Gemini 3 Pro绝对是理工科学霸的感觉，在推理这一块，它遥遥领先超过其他所有人了。

Gemini 3 Pro Preview：核心特性一览

分数呢还是要跑的，在很多的跑分方面，要比GPT-5.1、比Grok 4.1、Claude 4.5都要强非常的多。它最关键的领先就在于推理能力，真的是遥遥领先。

Gemini 3 Pro Preview到底有什么新特性呢？

• 超强推理：待会咱们就主要讲这个超强推理。
• 原生多模态。
• 开发者跟企业非常友好：它主要是给程序员和理工科的人去准备的。
• 原生的工具支撑：待会咱們去讲什么叫原生工具支撑。
• 速度飞快：这个挺难想象的，跑的比原来的模型快好多。

深入解析：Gemini 的推理能力进化之路

那么Gemini的推理到底是怎么进化到现在这个状态的呢？首先看跑分，他们使用了一个叫LMArena Elo的一个跑分，这个跑分呢大于1500分了。这个非常非常关键，是人类做大模型第一次超过1500分，它大概是1501分，从来没有其他大模型超过1500分。那什么意思呢？

• 1000-1200分：入门级会答题了，但是呢逻辑是很容易崩的。
• 1200-1400分：中级的，有一定的推理能力。
• 1400-1500分：强者，接近当代顶级了。
• 超过1500分：进入超强推理者级别了，明显比普通强者要更稳定、更强的一个状态。

现在呢，GPT也好、Claude 4.5也好、Grok，包括国内的这些模型呢，一般都是在1480-1490之间晃悠，但是很难超过1500。而这个Gemini 3 Pro是第一次超过1500。

推理范式的演进

谷歌的推理范式到底是怎么一步一步走到这的呢？所有这些推理模型，第一步走的都是叫链式推理，先干什么后干什么，这叫链式推理。从链式推理再往前发展的叫树状推理。我除了先干什么后干什么呀，我可以分叉了，我走到某一步搜索完了一个结果以后，我是不是可以一下分出5个X来，把这五个分支都处理掉，这叫树状推理。树状推理再往后呢，叫图状推理。这个有什么区别呢？树是只允许分叉，不允许合并的，走到每一个节点只能是越分越细，你不能说我走着走着再把它合并起来。你如果说走着走着又合并起来了，还可以进行反复的去确认，正向走逆向走都可以了，这就是一个图状推理了，这就更进一步了。而最后一步是什么？就是在图的每一个节点都进行工具调用的这种推理。谷歌呢，现在Gemini 3已经走到这一步了。

像刚才咱们甭管是链式的，它也是很多个节点，先干什么、后干什么、最后干什么，这是每一个节点里头正常情况下它是不调用工具的。它都是说我自己先想明白了，最后我把整个都想清楚了以后，我们再去调用工具。或者说我一开始先调用一次工具，比如说我搜索了或者读文件了，读完了以后我再去推理，它是这样来工作的。树状推理呢也是这样的，在每一个节点，我都是在大模型内部使用，或者说我根据你提供的上下文去干活，最后给你一个结果。如果要调用工具的话，要么在开始调，要么在结尾调，一般情况下不会在推理的过程中去调用一大堆工具的。而现在谷歌说咱别费劲了，我们在每一个节点上，图节点有可能是分叉的、有可能合并、有可能正向、有可能逆向的这些节点上，我们在任何一个节点上，如果有需要，我就去调用工具了。而且我能够保证它不崩。别人不是说不想干，别人你要想在这个中间节点上调用工具，他有可能逻辑就直接崩掉了。谷歌说我们不用担心这个，我们逻辑特别强，中间不崩。这是Gemini 3这一次做出的最大的创新。

与其他模型的对比

其他几家是怎么干的呢？

• OpenAI (GPT)：它从来不公开这件事，所以GPT是个黑盒子。现在呢，猜测它可能也是这么干的，但是具体是怎么实现的，OpenAI是三缄其口，这压根没说。
• Claude：走的是另外一条路，Claude走的是外挂的路，它的很多的工具调用都是通过像Claude code呀、cursor或者是Claude的客户端，它通过这个东西来去调用的。所以导致什么呢？我们可以在Claude code里去换大模型，因为调用工具的部分是外置的，不是在模型里面的。所以呢，它的调用一方面灵活性提升了，但是呢，它调用模型的这个过程稍微有一些割裂。
• 国内（如Deepseek）：走的就是超强的这种推理链，在这个链式推理的基础上不断的往前推进，但是他们在调用工具上就要稍微的差一些。

“衡水中学”式训练法？Gemini 3是如何炼成的

Gemini 3他到底是怎么训练成这样的？我看了他的训练介绍以后，我觉得这玩意是衡水中学的老师给训练的吧？

改变工作方式：预测下一个正确的思维过程

首先呢，Gemini 3改变了工作方式。原来大模型呢是预测下一个词，我下一个词放哪个词出来是最优解，它是这样来工作的。但是呢，Gemini 3不这么工作，它的工作方式是预测下一个正确的思维过程。你就不要给我下一个词了，你直接给我一个下一个你要干嘛，然后我们来看看这个是不是最优解。所以在这块呢，就已经发生改变了。

训练数据：高质量合成数据

那你说我要想训练Gemini 3，我到底哪找数据去？数据是不是已经被大模型吃干抹净都用完了呢？谷歌已经承认了，所有的人类数据早就被大模型收拾干净了。所以这一次，Gemini 3使用的数据是合成数据。怎么合成呢？是用谷歌自己最强的模型阅读人类知识，再生成高质量的推理步骤。它直接训练的都是推理步骤，把所有的教科书、所有的科技论文都通过AI重写，生成训练数据。大家注意，这个里头有两个关键词，第一个关键词叫“所有”，谷歌基本上是可以认为它有所有的信息的，他把他能够找到所有的信息都塞进去了。第二个关键词叫“重写”，我们写的很多论文也好，或者是很多教材也好，为了让人类可以很好的理解，或者说为了抖个机灵，里头还有非常多的修辞，有非常多的人文的东西在里面，比较啰嗦的东西在里面。他通过重写把这玩意全去了，变成非常非常原始、非常简单的这种推理步骤。你如果遇到这样问题应该怎么推，遇到那样问题怎么推，他是拿这种数据去训练的。

原生多模态：Video + Code 配对

而多模态的话是原生对齐。怎么个原生对齐法？原来咱们也号称是各种多模态模型，是用图片跟文字去配对的。就是这是一张图，后边呢是一堆文字，我们把这个东西堆到大模型的数据里头去训练，训练完了以后呢，他就可以去反应那边是一个马还是一个驴，还是在打仗还是什么，他拿这玩意去训练的。现在呢，谷歌用了一个叫video和code的配对。你给它一视频，比如说是一个小球落到地上的视频，后边呢你配的不是一个文字“小球掉地上了”，而是一个重力加速度的Python代码。他把这样的一个视频和代码的对儿放到数据集里头去训练多模态模型去了。所以呢，他的模型上来就是世界模型，他是理解物理世界的各种规律的，这个很恐怖。

训练策略：过程奖励模型

有了数据了，那下边怎么训练呢？训练策略也很重要。第一个叫过程奖励模型 (Process Reward Model)，这个是Gemini 3跟其他人不一样的。现在的大模型呢，拿了一大堆数据去给你去做预训练去，训练好了以后，这个初级模型呢要去做强化学习，让他回答问题，然后让人去纠错。Grok 4.1就属于强化学习做的特别好的这种模型。谷歌说别费劲了，人看不过来，原来都是人看着，现在咱们直接派一个模型看着。他专门训练了一个找错的模型，让他去看着Gemini 3这个预训练模型去做后续的强化学习，然后呢是由人去监督这个找错的模型，看看他工作的状态行不行就OK了。真正底下干脏活累活的已经变成大模型了。针对推理步骤进行评判，即使结果是正确的，只要中间步骤有错误，通通打回去重来。这就是为什么是可以做推理冠军，就是这样了。你做题做到10步的过程中，必须每步都对，然后得出正确答案，我们才认为你是真的学会这道题了。你说我推了中间有三步是错的，但我答案是对的，对不起，从第三步往后通通都没分了。他是这样来控错的。所以我说为什么这个训练过程让我想起了人大附中和衡水中学这种感觉呢。

训练创新：预训练阶段即集成工具调用

在训练上呢还有一点跟以前的大模型有一个很大的区别是什么，就是Gemini 3的工具调用是直接在预训练里头做的。传统的大模型，甭管是OpenAI的，还是Anthropic或者是国内这些模型，他们都是先把模型训练好，然后呢通过强化学习再把工具调用，哪个地方该搜索了、哪个地方该读什么文件了、哪个地方应该去调用哪个工具了，再往后边再去加进去。Gemini 3它是在预训练的时候就直接把这些搜索呀、调用工具呀这些东西作为初始数据就给训练到模型里去了。这也是为什么谷歌的Gemini它可以在推理的任何一个节点上去进行工具调用，而别的大模型干这事就比较费劲，因为他们都是先做好基础后训练出来的，这个事就比较难了。这就是Gemini 3训练的一个创新点吧。

为何如此之快？揭秘Gemini 3的速度奥秘

那你说为什么Gemini 3这么大的模型还飞快呢？它叫Gemini 3 Pro，它不叫Gemini 3 Flash。过个一两个月吧，Gemini 3 Flash应该还会发布，那个时候肯定会比Pro版本要快更多。Gemini 3 Pro就已经比Gemini 2.5 Pro要快非常非常多了。原因呢几个：

• 硬件：谷歌自己家的TPU V6版本已经全面都装到算力中心里去了，都开始干活了，所以速度很快。而且你想他自己设计的芯片，自己做的算法，那一定是配合的紧密无间，没有任何问题。
• 架构优化：原来呢，这些模型都是MOE模型，叫做符合专家模型。但是现在呢，Gemini 3叫多塔MOE。什么叫多塔呢？就是你的图文、声音、视频、代码，你到不同的塔里去干活去，每个塔里还有一个专家小组在等着你呢，所以他这样速度就很快了。
• 投机采样：最后呢，他们使用了一个东西叫投机采样，就是用一个极小的草稿模型先快速的猜出后边的几十个词，然后由大模型一次性验证，这比大模型一个字一个字往外蹦要快非常非常多了。

全面领先？四大顶尖模型角色定位

Gemini 3现在到底算不算全面领先了呢？这么讲吧，Gemini 3 Pro就是一个理科状元加上多模态分析师的一个形象。但是呢，你跟他聊天也像是在跟理科状元聊天。你想想理科状元那个语气、语调都是什么样的，大家自己脑补一下，就知道Gemini 3到底擅长干什么、不擅长干什么了。

• Grok 4.1：是互联网老司机加上自信段子手，没有什么他不敢说的，胆子比较大，情商测试第一名。你如果想找人去陪你聊天，想聊着开心，你就找这个Grok 4.1没跑，在这点上它要比Gemini 3要强很多。
• OpenAI家的GPT-5.1：算是全能型创作大师加上生态整合之王。因为毕竟他是老大嘛，头一个做出来的，所以他生态整合，就是跟各种工具的结合，还是非常非常好的。而且呢，他很适合做各种的文档创作，像是一个四平八稳的文员吧。
• Claude 4.5 sonnet：算是语言艺术家加上安全派哲思者，它很适合做各种的合规、企业内的这种需要进行反复验证的这种文档，它写的要比GPT-5.1还要好一点点。GPT-5.1更创意一点吧，Claude 4.5 sonnet更擅长做长篇写作、逻辑清晰、道德判断、企业合规表达。

而Claude 4.5呢原来是编程冠军，现在的话肯定要经受Gemini 3的挑战了，到底哪个好使哪个不好使，要过几天再出结果。

至于国内的大模型呢，还在努力追赶吧。国内大模型的唯一优势就是开源，巨大的模型开源呢，你们拿愿意拿回去自己折腾都没关系。

总结

最后总结一下：

• 今天的内容全部是Gemini 3 Pro整理生成的。如果哪说错了不要骂我，去骂Gemini 3 Pro。
• 第二个，我其实呢并不喜欢用Gemini 3 Pro，今天用了一天，原因也很简单，跟理科状元聊天还是有点累的。
• AI还在快速的发展，Gemini 3真正的价值不是说它给我们训练出了一个理科状元，而是提出了一套新的方法论，怎么能够训练出一个理科状元来，这个是非常非常有价值的。有卡的公司就可以照着这个思路去尝试了。
• 至于没卡的公司怎么办，那就是另外一回事了。希望这一轮对AI泡沫的质疑可以快一些过去吧，Gemini 3 Pro确确实实是可以解决很多原来无法解决的问题的。

好，今天就讲到这里，感谢大家收听。请帮忙点赞、点小铃铛、参加discord讨论群，也欢迎有兴趣、有能力的朋友加入我们的付费频道。再见。