A New Era of Intelligence: Google Unveils Gemini 3

Google 已正式推出 Gemini 3，標誌著生成式AI（Generative AI）演進中的一個關鍵時刻。公司將其描述為「迄今最智慧的模型」，Gemini 3 在架構上較前代有重大飛躍，不再只是簡單地處理資訊，而是具備進階的推理與代理性（agentic）能力。此次發布同時推出了 Gemini 3 Pro 與 Gemini 3 Flash，並立即整合到 Google Search、Gemini 應用程式以及一套新的開發者工具中，顯示 Google 正積極將高階 AI 功能嵌入整個生態系統。

這次釋出並非單純的漸進式更新；它從根本上改變了使用者與開發者與 AI 互動的方式。隨著能執行複雜多步問題解決的「Thinking」模型（「Thinking」模型（Thinking models））出現，以及名為 Google Antigravity 的新開發環境，Gemini 3 旨在將 AI 從被動的聊天機器人體驗，轉變為在創意與工程上能自主協作的主動夥伴。

The Evolution of "Thinking" Models

Gemini 3 的核心差異在於其增強的推理能力。不同於先前版本著重於多模態輸入與擴大上下文視窗，Gemini 3 更重視思考深度。Google 推出特定的「Thinking」變體——Gemini 3 Pro Thinking 與 Gemini 3 Flash Thinking，這些變體設計會在產生回應前暫停並處理複雜查詢。這種「思路鏈」方法允許模型處理複雜邏輯謎題、進階程式挑戰與細緻的創作任務，並能以更高準確度回應。

根據 Google 的技術報告，此一轉變解決了大型語言模型（LLM）最持久的限制之一：容易產生幻覺或簡化複雜問題。透過在內部驗證其自身的邏輯步驟，Gemini 3 在結構化問題解決上的準確度，相較 Gemini 2.5 系列提高了 19–27%。此能力在模型能「讀懂場域」方面尤為明顯：它能掌握使用者提示背後的微妙意圖，而不僅僅回應字面文字。

Redefining Development with Google Antigravity

除了模型本身，Google 也推出了 Google Antigravity，一個從根本上改變軟體開發方式的代理式開發平台。Antigravity 設計用以運用 Gemini 3 的高階推理，支持所謂的氛圍式編碼（vibe coding）（氛圍式編碼（vibe coding））——開發者描述應用程式的預期外觀、感受與功能，AI 則負責實作細節。

此平台使開發者能部署可跨代碼編輯器、終端與瀏覽器運作的自主代理。這些代理可從單一提示建立應用程式，將高階目標拆解為可執行子任務，並能自行除錯程式碼。對生產力的影響深遠；早期基準顯示 Gemini 3 在 WebDev Arena 排行榜上以 1487 的 Elo 評分名列前茅，大幅超越先前的最先進模型。

對企業開發者而言，Gemini 3 整合到 Vertex AI 與 Google AI Studio 等工具，意味著複雜工作流程（如遷移舊有程式碼庫或產生高保真 UI 原型）現在可以更可靠地部分自動化。模型處理「零樣本」（zero-shot）生成的能力——在沒有範例下產生高品質輸出——簡化了開發週期，將從概念到原型的時間縮短到數分鐘。

Performance and Benchmarks

Gemini 3 的效能提升有嚴格測試與業界標準基準支持。Google 釋出的數據顯示其在程式編寫、多模態理解與科學推理方面有顯著改善。值得注意的是，該模型在測試 AI 使用工具及與軟體介面互動能力的代理性（agentic）基準上表現優異——這是下一代 AI 助手的關鍵需求。

下表概述了 Gemini 3 Pro 與其前代 Gemini 2.5 Pro 以及其他競爭基準的比較效能。數據突顯在邏輯推理與程式編寫能力上的顯著跳躍。

Table 1: Comparative Performance Benchmarks

註：資料來自發表時 Google DeepMind 的技術報告。推理密集任務使用了「Thinking」變體。

該表顯示在技術領域的明顯優勢。SWE-bench Verified 分數的大幅提升（衡量解決真實世界 GitHub 問題的能力）顯示 Gemini 3 比前代模型更能實際參與軟體工程專案。

Multimodality and Generative UI

Gemini 3 延續 Google 原生多模態的傳統，在單一模型架構中處理文字、影像、音訊與影片。然而，新模型引入了一項稱為生成式使用者介面（Generative UI）（生成式使用者介面（Generative UI））的功能。此功能允許 Gemini 3 直接在對話視窗中呈現豐富、互動式的使用者介面。模型不再只是以文字描述圖表或儀表板，而是能生成實際的視覺元素，讓使用者動態互動資料。

此功能由改善後的跨模態推理驅動，模型能理解資料點與其視覺表示之間的關係。例如，使用者可以請 Gemini 3「分析這份試算表並建立互動式銷售儀表板」，模型便會產生一個可運作的 UI 元件。對於需要即時視覺化複雜概念的商業分析師與教育工作者，此進展特別有價值。

此外，發布同時包含了影像生成功能的更新，在某些內部文件中戲稱為 "Nano Banana Pro"，它為生成文字密集的影像（如海報與圖解）提供工作室級的精準度——這類任務歷來對影像生成模型構成挑戰。

Enterprise Scalability and Efficiency

當「Pro」模型針對複雜推理時，Gemini 3 Flash 則回應企業環境中的速度與成本效益需求。Google 宣稱 Gemini 3 Flash 約為 Gemini 2.5 Flash 的 2 倍速度，同時運行成本降低約 60%。這種效率對於在大規模部署 AI（例如客服聊天機器人或即時資料分析管線）的企業至關重要。

Flash 模型在不大幅犧牲智慧性的前提下支持高量工作負載。它融合了 Pro 模型中推理能力的「蒸餾」版本，使其能處理先前需較高運算資源的中等複雜度任務。對企業而言，這降低了部署先進 AI 功能的門檻，使博士級推理（PhD-level reasoning）（博士級推理（PhD-level reasoning））在日常應用上經濟上可行。

Integration into Search and Workspace

對一般大眾最直接的影響，或許是 Gemini 3 即時整合到 Google Search。Google 首次在發布當日就將其最新旗艦模型部署到 Search 中。此整合驅動了搜尋中的「AI 模式」，為使用者提供針對複雜查詢的動態、多面向答案。

該模型也正在 Google Workspace 中逐步推廣，提升 Docs、Gmail 與 Drive 的功能。在這些情境下，Gemini 3 改良的上下文視窗與檢索能力，使其能從數百份文件與電子郵件中綜合資訊，提供簡潔摘要或可行的洞見。改進後的「紮根性」大幅降低了幻覺風險，這對專業採用至關重要。

Conclusion

Gemini 3 的推出強化了 Google 在 AI 競賽前沿的地位。透過將深度推理能力與 Google Antigravity 中健全的開發生態系結合，並確保立即在消費性產品中可用，Google 正超越「聊天機器人」時代。Gemini 3 不僅是用來回答問題的工具；它是能思考、編碼與創造的代理，為未來 AI 成為人類真實協作者奠定基礎。隨著開發者與企業開始利用這些新能力，人類與機器產生解決問題的界線預計將變得越來越模糊。