11 月 18 日晚上。
谷歌啪的一下，就把憋了许久的大招—— Gemini 3 掏了出来。
不搞期货，没有付费门槛。
所有用户都可以在 AI Studio 或者 Gemini 官网使用，至少目前还是能免费的。
以往很多网友想起大模型和 AI，都会想到那个开启大模型时代的 ChatGPT。
包括说，ChatGPT 迭代到 5.1 版本，它的综合能力也是公认的顶尖。
但这回谷歌 Gemini 3 的反攻。
机哥这两天实际体验下来，只能说完全颠覆了我对它的认知。
因为这哥们实在太猛了，考虑到 2025 年快要结束，我觉得 Gemin 3 几乎坐稳了年度最强大模型的位置。
先从机友们喜闻乐见的赛博斗蛐蛐跑分说起。
它在 LMarena 排行榜上，以 1501 Elo 的分数拿下了榜一。
其他验证大模型不同能力的跑分测试，Gemini 也几乎做到了遥遥领先。
也就剩 SWE-Bench Verified，这考验软件编程能力的项目，吃了点亏。
讲真，机哥已经很久没有见过。
一个大模型能在文本、图像、视频和音频上，同时做到行业第一。
以至于它刚推出，整个行业都沸腾了起来。
机哥也不多废话。
就带着大家体验一波，它到底比其他大模型领先在哪，又能实际给咱们生活或工作，带来些啥好处。
先说它最惊艳，最让人上头的——
「生成式可交互 UI」
这功能用人话来说，就是能让你把想法变成现实。
以往我们虽然也能用大模型生成一些网页、小游戏啥的，但基本只能看，没啥交互性可言。
但现在 ...
我当场让它给我生成个单机斗地主小游戏。
然后它经过一顿思考，并且搓了两分多钟代码后。
诶，一个开箱就能玩的斗地主小游戏就出来了。
这可不是只有表面的 UI 设计。
谷歌 Gemini 3 连整套代码逻辑，都给写上了。
机哥摸鱼的时候玩了两把，没发现任何问题。
如果我是地主，电脑看我出的牌大就过，看我出完炸没牌了就弄我。
当然，我知道机友们想说啥。
"做个斗地主游戏也没啥难度吧？"
确实。
只要把出牌逻辑、大小优先级定好，对于开发者来说不是难事。
所以我提了个更过分的要求——
"根据我发给你的游戏图片，复刻生成一个直接能玩的桌球小游戏。"
这对于大模型来说，要求其实非常高。
它得能看懂图片，知道图片有啥元素。
它得有顶级的代码能力，知道模拟现实中的桌球碰撞力。
而片刻之后，Gemini 3 交出的答案是这样的。
界面有些许色差，但桌上的球摆放位置一模一样。
关键是这玩意，是真的能玩。
甚至说，我尝试让它做一个简单的 3D 动作游戏。
Gemini 3 也像个老实人一样，给我搓了出来。
既然动态的前端交互 UI，都能驾轻就熟造出来。
是不是意味着，动态的软件界面或者网页，效果会更胜一筹呢？
咳咳，说干就干。
大概两分钟后，Gemini 就把答案交出来了。
整体的网页 UI 设计和配色，跟原版相当相似。
但可能是为了规避字体和汽车上的版权，它没有把汽车放上去，字体不是小米自家的 MiSans。
看到这里，机友们应该对 Gemini 3 的能力，有了大致了解。
很多大模型只专攻一个领域，要么文本、要么视频、要么语音。
但 Gemini 3 天生就是个多模态大模型，理解和生成能力都很顶。
不知道西红柿炒蛋怎么做的。
可以让它生成一个可交互的教程。
它也能看懂视频，知道视频里出现了多少个人物，有台词的人物又有几位。
为了避免 Gemini 提前准备作弊。
我现场给它上传了一个短视频，让它分析下视频里的人物在干嘛。
除了把左边的人认错成了龚俊以外。
其余关于动作、互动和剧情的分析，一点毛病都没有。
除了能生成各种各样可交互的界面、游戏和 App。
在传统的文字理解和总结上，Gemini 3 也有很大提升。
因为它最高支持 100 万 tokens 的上下文理解，大概 75 万个汉字。
这是啥概念呢？
一部《西游记》，刚好 75 万字。
如此一来。
Gemini 3 可以在数十万文字中，找到"真假美猴王"在哪一回。
孙悟空被压五指山下，又在哪个章节。
这些能力加起来，组成了要啥有啥的 Gemini。
以前咱们总吐槽大模型能力不够完善。
文本厉害的，生图能力不行，生图厉害的，视频能力不行。
甚至很多大模型，都没法好好理解到咱们的需求。
可 Gemini 3 这波升级，算是给大模型，装上了五官和脑袋。
能推理、有视觉识别、能写代码、生成可交互式 UI、能记住很长的东西并总结出来。
要是以后能把这玩意的终极版本，塞到人形机器人上，似乎分分钟能把我干失业。
但机哥细想一番后，又寻思着。
普通人要是能好好用 AI，对于工作或生活的帮助也挺大。
因为阻挡咱们的不再是代码能力、设计水平，只要自己脑子足够灵光，能把自己的需求准确描述给 AI，让它帮咱们干活。
所以多的不说。
趁着 Gemini 3 收费前，有条件的机友，现在就可以去体验一波。
相信它或多或少，会给大家的工作和生活，带来点帮助。
图片来自网络
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