來源：市場資訊
來源：北大AI魚博士
時間： 2025年11月19日凌晨04:00
坐標： 矽谷/北京
兄弟們，今晚徹底不用睡了。
就在剛剛，當半個地球的人還在睡夢中時，Google 在沒有任何預警的情況下，像是突然被“奪舍”了一樣，極其凶殘地按下了一個紅色的核按鈕——Gemini 3.0 正式發布。
沒有漫長的預熱，沒有虛頭巴腦的概念片，直接上線Model Card（模型卡片），直接開放API，直接端出應用平台。
如果說兩年前的Gemini 1.0 是一次倉促的追趕，一年前的Gemini 2.0 是一次平起平坐的嘗試，那麼今天凌晨的Gemini 3.0，給我的感覺只有兩個字：窒息。
這不是形容詞，是物理意義上的窒息。看完長達60 頁的技術報告和20 個演示視頻後，我必須負責任地說：Google 這次不裝了，它不僅掀翻了牌桌，甚至把房子都拆了。
連OpenAI 的掌門人Sam Altman，都在半夜罕見給這一波發佈點了個贊。這個贊背後的意味，是英雄惜英雄，還是感到脊背發涼，大家自己細品。
在這篇長文中，我將帶大家逐幀拆解Gemini 3 到底強在哪裡，為什麼說它宣告了“Prompt Engineer（提示詞工程師）”的死亡，以及它如何開啟了軟件開發的“自動駕駛”時代。
01. “滿分”的恐怖：當AI 終於捅穿了人類智商的天花板
不僅是強，而是“離譜”。
我們先看一張讓所有數學家、做題家以及競爭對手都陷入沉默的圖表。
在AIME 2025（美國數學邀請賽） 的測試中，配合代碼執行（Code Execution），Gemini 3 Pro 的準確率是：100%。
你沒看錯，是100%。是滿分。
以前我們在評測GPT-4 或者Claude 3.5 的時候，還在討論“這道幾何題它是不是蒙對的”、“這個邏輯陷阱它有沒有跳過去”。但Gemini 3 用這個滿分直接終結了討論：在現有的標準化數學測試體系下，它已經沒有對手了，甚至連測試題都不夠用了。
即使是撤掉所有工具，讓他“裸考”（無工具模式），它的準確率也高達95.0%。作為對比，GPT-5.1 是94.0%，Claude Sonnet 4.5 是87.0%。
但這還不是最嚇人的。
真正的屠殺發生在一個叫MathArena Apex 的榜單上。這是數學競賽的“地獄模式”，裡面的題目充滿了複雜的陷阱和極度晦澀的邏輯。在這個榜單上，包括GPT-5.1 在內的所有頂尖模型，得分都在1% 上下徘徊——這說明它們基本是在瞎蒙。
而Gemini 3 Pro 呢？它拿到了23.4%。
兄弟們，從1% 到23.4%，這不僅僅是分數的提升，這是**“不可知”到“可知”的維度跨越**。這證明了Gemini 3 不再是依靠概率預測下一個字的“鸚鵡”，它真正具備了深度推理（Reasoning）的能力。
核武器：Deep Think（深度思考模式）
Google 這次還藏了一手絕活——Gemini 3 Deep Think。
你可以把它理解為Google 版的o1，但更強、更穩。在這個模式下，模型會花更多時間進行思維鏈（CoT）的推導。
然而，Gemini 3 Deep Think 在不使用任何工具的情況下，直接轟出了41.0% 的高分。
這是什麼概念？這意味著在純粹的智力攻堅戰中，在處理那些需要層層剝繭、邏輯嵌套極其複雜的博士級難題時，Gemini 3 已經甩開了競爭對手整整一個身位。
02. 72.7% vs 3.5%：GPT-5 就像個“瞎子”
如果說數學能力是“大腦”，那麼接下來的這個數據，關乎AI 的“眼睛”。而這，正是Google 這一次能做成“真·Agent”的關鍵勝負手。
在AI 圈子裡，大家一直有個痛點：大模型雖然聰明，但它們對計算機屏幕的理解能力極差。給它截個圖，它可能認不出哪個是“提交”按鈕，哪個是“終端窗口”。
Google 這次專門針對Screen Understanding（屏幕理解） 進行了魔鬼般的優化。
看ScreenSpot-Pro 這一欄數據：
GPT-5.1 得分：3.5%Gemini 3 Pro 得分：72.7%
炸裂嗎？這是20 倍的差距！
這意味著什麼？
意味著GPT-5.1 在面對複雜的操作系統界面時，基本等同於一個“瞎子”。它只能靠猜，或者靠你把代碼複製出來餵給它。
而Gemini 3 Pro 擁有了“像素級的視覺智能”。它能像人類一樣，看懂IDE 裡的報錯紅線，看懂瀏覽器渲染出的UI 錯位，看懂終端裡滾動的日誌。
正是因為有了這雙“眼睛”，Google 才敢在今晚發布那個讓所有程序員既興奮又恐懼的產品——Antigravity。
03. Antigravity：程序員的“賈維斯”時刻
今晚發布會的真正高潮，不是模型本身，而是一個名為Google Antigravity（反重力） 的全新開發平台。
之前大家都在吹Cursor，說它是程序員最好的“外骨骼”。 Cursor 的邏輯是：你寫代碼，AI 幫你補全；你問問題，AI 幫你回答。
但Antigravity 的邏輯是：“你喝咖啡，我來搞定。”
Google 極其囂張地將其定義為Agent-first（智能體優先） 平台。
什麼是“Vibe Coding”（直覺編程）？
Google 提出了一個新詞：Vibe Coding。
意思是，你只需要把握一種“感覺”（Vibe），一種模糊的想法或意圖，剩下的實現細節，全部交給AI。
Antigravity 不再是一個編輯器，它是一個擁有完整權限的虛擬員工。它集成了Gemini 3 的推理大腦，配合Gemini 2.5 Computer Use 模型（那是它的手），它可以直接控制你的VS Code，直接在你的Terminal 裡敲命令，直接打開你的Chrome 瀏覽器去測試網頁。
實測案例：它真的在“自己幹活”
讓我們來看看Google 放出的那個讓GitHub Copilot 看起來像上個世紀產物的演示——“開發一個航班追踪App”。
第一步：任務下發
開發者只在對話框裡輸入了一句：“幫我做一個航班追踪應用，要有地圖可視化。”
第二步：多Agent 分裂（並行開發）
Antigravity 瞬間在後台分裂出多個Agent：
- Agent A（後端專家）
： 開始規劃API 接口，編寫Python 後端代碼。
- Agent B（前端專家）
： 開始寫React 組件，並調用Nano Banana 模型生成了所需的UI 圖標素材。
- Agent C（測試專家）
： 這個最騷。它直接打開了一個內置的瀏覽器窗口，像真人一樣去點擊頁面上的按鈕。
第三步：自我糾錯
Agent C 發現地圖加載不出來，報錯了。注意，這時候開發者什麼都沒做。
Agent C 迅速截取了報錯的屏幕（得益於那72.7% 的屏幕理解能力），扔回給Agent A。
Agent A 秒懂：“哦，API Key 沒配置。”
它自己打開配置文件，填入Mock 數據，重啟服務。
Agent C 刷新頁面：“通了。”
整個過程，開發者就像是一個P8 級別的架構師，只是在旁邊看著，偶爾點個“Approve（批准）”。
賺錢能力：它比你更懂商業
為了證明Antigravity 不僅僅是個代碼生成器，而是一個能解決複雜現實問題的Agent，Google 搬出了Vending-Bench 2 測試。
這是一個模擬經營自動售貨機公司的測試，考察模型在長達一年的虛擬時間裡，能否持續做出正確的維護、進貨和定價決策。
結果相當諷刺：
GPT-5.1 忙活了一年，淨資產賺了$1,473.43。 Gemini 3 Pro 忙活了一年，淨資產賺了$5,478.16。
Gemini 3 不僅代碼寫得好，它還沒忘記這生意的本質是賺錢。它不僅是一個Coder，更是一個Manager。
04. 對SWE-Bench 的爭議：為什麼Google 不在乎SOTA？
眼尖的朋友可能發現了，在衡量軟件工程能力的SWE-Bench Verified 測試中，Gemini 3 Pro 得分76.2%，雖然極強，但並沒有超過Claude Sonnet 4.5 的77.2% 拿到世界第一（SOTA）。
有人可能會說：“你看，Google 還是不行嘛，寫代碼還是不如Claude。”
大錯特錯。
這正是Google 的雞賊之處，也是Antigravity 的可怕之處。 SWE-Bench 測的是單一模型解決GitHub Issue 的能力。但Google 的思路是：我為什麼要用一個模型去死磕？我用的是系統工程（System 2）。
Antigravity 的核心在於“工具鏈的整合”。
Claude 寫代碼也許略強1%，但Claude 沒有原生集成到瀏覽器裡去點點點，沒有原生集成到終端裡去運行npm install。
Google 用76.2% 的模型能力，加上100% 的系統權限整合，加上72.7% 的視覺理解，構建出了一個**“能跑通最後一公里”**的解決方案。
對於開發者來說，我不在乎你的代碼是不是寫得最最最優雅，我在乎的是當你寫完代碼報錯的時候，能不能自己幫我修好？
在這點上，Gemini 3 + Antigravity 目前是無敵的。
05. 搜索與生活：AI 終於學會“說人話”了
除了硬核的編程，Gemini 3 在消費級產品上的落地也讓人眼前一亮。
我們都受夠了以前AI 那種“作為一個大型語言模型，我建議你……”的爹味說教。
Google 這次在Model Card 裡專門寫了一句話：”Telling you what you need to hear, not just what you want to hear.”（告訴你需要的，而不是你想听的。）
它學會了“Read the room”（讀懂空氣）。
AI Mode in Search：不再是給鏈接，而是給答案
Google 搜索正式上線了AI Mode。這不是簡單的搜索生成體驗（SGE）升級，這是**“即時軟件生成”**。
演示中，用戶搜索“RNA 聚合酶是如何工作的？”
以前的搜索會給你一堆維基百科和生物學網站的鏈接。
現在的Gemini 3，直接在搜索結果頁裡，當場寫代碼生成了一個可交互的3D 分子模型。你可以用鼠標拖拽這個模型，看酶是怎麼結合的。
注意，這個3D 模型不是預先存在網上的，是Gemini 3 根據你的問題，On the fly（實時） 敲代碼寫出來的。
多模態的溫情時刻
還有一個案例特別打動我。
你想學習家里長輩傳下來的做菜手藝，但長輩只會寫潦草的方言筆記。 你把這些筆記拍照扔給Gemini 3，再上傳一段長輩做菜的視頻。
Gemini 3 不僅能識別那些連人都看不懂的字跡，還能結合視頻動作，生成一份圖文並茂、甚至帶有“交互式倒計時”的電子食譜，順便還能生成一段代碼，把這個食譜做成一個精美的網頁分享給家族群。
這就是Google 宣稱的：Learn anything, Build anything, Plan anything.
06. 護城河：Google 的“鈔能力”與數據霸權
為什麼是Google？為什麼不是OpenAI？為什麼不是Anthropic？
在大模型跑馬拉鬆的後半程，拼的早已不是單一算法的靈光一閃，而是算力、數據和生態的厚度。
1. TPU 的矽基霸權：
當全世界都在跪求黃仁勳分配一點H100 顯卡時，Google 坐在自家堆積如山的TPU v5/v6 礦山上笑而不語。
TPU 是專門為Transformer 架構設計的，擁有極高的帶寬內存（HBM）。正是這種算力冗餘，讓Google 敢於把Gemini 3 的參數規模推向極致，敢於讓millions of users 同時使用Deep Think 這種極度消耗算力的模式。
2. 數據的全維度覆蓋：
Gemini 3 的訓練數據不僅是網上的文本。它吞噬了YouTube 的長視頻（視頻理解能力的來源）、GitHub 的代碼庫、Google Scholar 的論文，以及——User Data（用戶數據）。
當然，是在隱私協議下。但無可否認，Google 擁有地球上最龐大的用戶交互數據。它知道用戶在搜索什麼，在點什麼，在改什麼代碼。這些Human Feedback（人類反饋），是模型“情商”來源的根本。
07. 結語：不要焦慮，去成為那個“架構師”
看完發布會，我看很多技術群裡開始哀嚎：“完了，程序員真要失業了。”
說實話，看完Antigravity 的演示，初級“碼農”（Coder）確實該抖三抖了。如果你的工作只是把產品經理的需求翻譯成代碼，那Gemini 3 幹得比你快、比你好、還比你便宜。
Architect（架構師） 不會死。
Gemini 3 的出現，實際上是把軟件開發的門檻再次拉低，同時把天花板無限拉高。
以前，你想做一個“3D 飛船遊戲”，你需要學Unity，學C#，學3D 建模，折騰一個月。
現在，你只需要在Antigravity 裡告訴Gemini 3：“我要一個複古像素風的3D 飛船遊戲，要有光影渲染。”
30 秒後，遊戲跑起來了。
這時候，什麼最重要？
-
你的品味（Taste）： 你知道什麼樣的遊戲好玩。
-
你的創意（Idea）： 你有別人想不到的點子。
-
你的判斷力（Judgment）： 你知道AI 給出的方案裡哪個是最好的。
Google 用Gemini 3 告訴我們：AI 不是來替代你的，它是來幫你把腦海中那個最瘋狂的想法，以光速變成現實的。
在這個新時代，最大的風險不是AI 太強，而是你還抱著舊工具不放。
行動！
現在，Gemini 3 已經全面上線。 Antigravity 雖然還是Preview，但一定要去申請。
別睡了，起來試用。因為今晚之後，世界已經變了。
