Gemini 3 Pro終現(xiàn)身!規(guī)格參數(shù)提前泄露,證實:百萬超長上下文窗口,引爆AI圈!谷歌今年最強王牌發(fā)布時間定了!網(wǎng)友玩瘋了
原創(chuàng) 精選編輯 | 云昭
出品 | 51CTO技術(shù)棧(微信號:blog51cto)
冷不防,早在上個月就開始預(yù)熱的Gemini 3 Pro 終于現(xiàn)身了!
就在幾個小時前,有網(wǎng)友爆料:在 Google 云平臺 Vertex AI 的模型列表中,出現(xiàn)了代號為 “gemini-3-pro-preview-11–2025” 的預(yù)覽版本。
Vertex AI 是 Google Cloud 的統(tǒng)一機器學(xué)習(xí)平臺,負責(zé)模型開發(fā)、部署、管理,是整個生態(tài)的核心樞紐。
Gemini 3 Pro 出現(xiàn)在這里,目前不確定究竟是屬于內(nèi)部迭代測試流程的一部分,還是 Google 有意安排的“預(yù)熱”,以提前獲取開發(fā)者反饋。
不管是哪種,再一次成功引發(fā)了 AI 圈的熱議。“這次肯定會在11月發(fā)布了!”
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模型標識符中的“11–2025”明確指向預(yù)計發(fā)布時間窗口為2025年11月。這與谷歌一貫的產(chǎn)品發(fā)布節(jié)奏相符,谷歌通常會在年末的大型科技大會(例如規(guī)模更大的谷歌I/O大會或?qū)iT的活動)上發(fā)布其旗艦級人工智能模型。
具體的參數(shù)規(guī)格如下:
{
"modelUserId": "gemini-3-pro-preview-11-2025",
"minAndIncrementUnits": "1",
"tierBurndownConfigs": [
{
"tierName": "tier-200k",
"contextWindow": "200000",
"outputThinkingTokensToInputTokensRatio": 8,
"charsToInputUnitRatio": 1,
"inputImageToInputUnitRatio": 1,
"inputVideosecToInputUnitRatio": 1,
"inputAudiosecToInputUnitRatio": 1,
"outputCharsToInputUnitRatio": 8,
"outputThinkingTokensToInputUnitRatio": 8,
"cachedInputTokenDiscountRatio": 0.9
},
{
"tierName": "tier-1m",
"contextWindow": "1000000",
"outputThinkingTokensToInputTokensRatio": 12,
"charsToInputUnitRatio": 2,
"inputImageToInputUnitRatio": 2,
"inputVideosecToInputUnitRatio": 2,
"inputAudiosecToInputUnitRatio": 2,
"outputCharsToInputUnitRatio": 12,
"outputThinkingTokensToInputUnitRatio": 12,
"cachedInputTokenDiscountRatio": 0.9
}
],
"throughputPerGsu": 650,
"inputUnit": "TOKEN",
"supportedMediaTypes": [
"TEXT",
"AUDIO",
"VIDEO",
"IMAGE"
],
"supportedRegions": [
"global"
],
"supportedFeatures": [
"RESOURCE_HIERARCHY_PT",
"SCHEDULED_PT"
]
}最大亮點:百萬超大上下文窗口
從泄露的參數(shù)中可以看出,此次更新中最引人注目的亮點,是它明確支持 最高 100 萬 token 的超大上下文窗口。
這也驗證了此前業(yè)界盛傳的Gemini3的傳聞非虛。
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要知道,上下文窗口決定模型能“看到”和“記住”的信息量:長文本理解更深、信息關(guān)聯(lián)更準、輸出內(nèi)容更一致。
此前,即使是最先進的模型,上下文窗口通常也只有幾十萬 token。在處理整本書、冗長法律合同或復(fù)雜多輪對話時,這種容量往往不足,可能導(dǎo)致模型“忘記”早期的重要信息,從而影響輸出質(zhì)量。
100 萬 token 相當(dāng)于:幾百頁文檔、數(shù)小時會議記錄、一個中型代碼庫。
這對于大模型而言,對于如此大幅度context window的提升,會帶來怎樣的質(zhì)變,就看Google Gemini3 pro的正式亮相了!
總之,在處理長文本和復(fù)雜任務(wù)方面,都無疑將攀上新的高度。
此外,除了文本任務(wù),這一突破還將顯著增強其在多模態(tài)推理和 Agentic AI 中的表現(xiàn)。
比如,在處理多模態(tài)輸入時,模型能夠同時分析數(shù)小時的視頻及其對應(yīng)字幕或腳本,實現(xiàn)更深層次的文本—視頻信息融合。在自動化智能體系統(tǒng)中,百萬級上下文窗口讓 AI 能夠規(guī)劃和執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)鏈,因為它能夠記住所有步驟、中間結(jié)果以及環(huán)境狀態(tài)。
Gemini 3 Pro 的模型性能優(yōu)化與多模態(tài)能力增強
除了令人驚訝的上下文窗口規(guī)模,Gemini 3 Pro 在模型性能方面也進行了深度優(yōu)化。根據(jù)泄露信息,它在輸入/輸出比例,以及圖像、視頻、音頻等不同數(shù)據(jù)模態(tài)的處理平衡上進行了更細致的調(diào)整。
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這些優(yōu)化旨在提升模型在處理大規(guī)模異構(gòu)數(shù)據(jù)時的效率,使其在多任務(wù)并行處理中的表現(xiàn)更加穩(wěn)定和高效。
此外,其訓(xùn)練數(shù)據(jù)覆蓋至 2024 年 8 月,這一細節(jié)尤為關(guān)鍵。這確保了模型知識的時效性,使其能夠更好地理解最新事件、新興技術(shù)概念以及近期文化現(xiàn)象。數(shù)據(jù)的多樣性和時效性是維持模型強大泛化能力與適應(yīng)性的基礎(chǔ),使 Gemini 3 Pro 更適用于現(xiàn)實世界中快速變化的應(yīng)用場景。
創(chuàng)意類場景值得期待
Gemini 3 Pro 在多模態(tài)創(chuàng)意生成和代碼編寫任務(wù)上的表現(xiàn)也備受期待。其底層技術(shù)原理可能涉及在架構(gòu)層面對文本、圖像、代碼等多種信號進行更徹底、更深度的融合。
這使得用戶可以做更多跨模態(tài)融合的創(chuàng)意。比如:
- 提供一段文字描述加幾張草圖,模型就能生成完整的 UI 設(shè)計方案;
- 或是在給定復(fù)雜編程需求的情況下,模型能理解整個代碼庫的上下文,并產(chǎn)出準確且可執(zhí)行的代碼片段。
創(chuàng)意行業(yè)、軟件開發(fā),都將因模型“理解得更深”而加速生產(chǎn)力躍遷。
Gemini 3 Pro 或帶來企業(yè)級革命
百萬 token 的上下文窗口對企業(yè)級應(yīng)用具有革命性影響。例如:
- 在金融建模中,它可以分析完整的十年市場報告、財務(wù)報表和新聞數(shù)據(jù),做出更精準的風(fēng)險預(yù)測。
- 在生物技術(shù)領(lǐng)域,它可以模擬更復(fù)雜的分子交互,加速新藥研發(fā)。
- 在自動化智能體系統(tǒng)中,它能理解和執(zhí)行包含多步驟、復(fù)雜條件判斷的企業(yè)流程,從而真正成為企業(yè)的“數(shù)字員工”。
之前大家一直在提的“數(shù)字化轉(zhuǎn)性”、“智能升級”,也許會在后Gemini3 pro 時代真正落實。
模型競爭進入“綜合能力時代”
時至今日,延續(xù)了近3年的大模型競賽已經(jīng)進入到了一個新階段。從這次Google 新大招 Gemini 3 Pro 透露出的策略我們可以窺見幾條未來趨勢:
- 上下文繼續(xù)增大
- 多模態(tài)從“支持”走向“深度融合”
- 架構(gòu)為復(fù)雜任務(wù)重新設(shè)計
- 競爭重心轉(zhuǎn)向“能力 × 生態(tài) × 落地”
而相較于 OpenAI,谷歌有一個不可忽視的生態(tài)綁定優(yōu)勢:Vertex AI,OpenAI 在 C 端發(fā)力愈發(fā)猛烈,而 Google 正在強化自身的企業(yè)級護城河。
歡脫的網(wǎng)友點評:雙子座剛從我家上空飛過
確定是11月,那么究竟哪天發(fā)布呢?評論去的網(wǎng)友嗨皮了。
Reddit上有人說,應(yīng)該是雙11那天——
11月11日11分11秒。對于老外而言,那天恰巧還是退伍軍人節(jié)。
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此前,就有兩次發(fā)布時間的傳言:10月第一周,然后是10月25日,結(jié)果大家空等一場。
所以,這次網(wǎng)友看到了模型的具體命名中的“11”也算是吃了定心丸。
網(wǎng)友們開始放飛了:
我看見Gemini 3.0 剛飛過我家上空!
Gemini 3.0 剛開著出租車從我面前經(jīng)過!
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與此同時,又有一些網(wǎng)友放出了一些相關(guān)的用例。比如讓Gemini打亂還原魔方。
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再比如,全景觀測模擬星球的春夏秋冬。網(wǎng)友驚嘆道:
“如此高水準的行星可視化效果前所未見,更令人難以置信的是,如此高質(zhì)量的輸出僅需 2 分鐘。”
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話說回來,小編據(jù)以往谷歌的發(fā)布節(jié)奏看,應(yīng)該就是在IO大會上發(fā)布Gemini 3.0 Pro了。而且小編從相關(guān)人員了解到,其實谷歌內(nèi)部有每周都會有很多有趣的模型發(fā)布,甚至快到連文檔都來不及更新。
且讓子彈再飛兩天!




































