谷歌表示，Gemini 3 Pro在推理与多模态能力上实现了“前所未有的深度与细腻度”，并在几乎所有主流AI基准上全面超越前代2.5 Pro。它以1501 Elo（Elo评分体系，用于衡量模型在盲测对战中的相对实力）的突破性成绩登顶LMArena榜单，在“人类终极考试”（Humanity’s Last Exam）中取得37.5%（无工具）成绩，并在高难度科学推理测试GPQA Diamond中拿下91.9%的顶级表现。

在数学方面，Gemini 3 Pro再次刷新前沿模型记录，以23.4%的成绩夺得MathArena Apex新高，显示出其在结构化逻辑思维与复杂计算上的强势提升。

作为一款完全多模态的基础模型，Gemini 3 Pro在视觉和视频理解同样创下新纪录：多模态大考MMMU-Pro得分81%，视频推理基准Video-MMMU得分87.6%，均创当前SOTA。在强调事实一致性的SimpleQA Verified中，它也以72.1%的成绩领先同类模型。

谷歌称，这些能力意味着Gemini 3 Pro可以在科学、数学、工程等高复杂度任务中提供更可靠的分析与建议，并在日常交互中给出“更直接、更有洞察力”的回应。

除了在多项基准测试中刷新纪录外，Gemini 3 Pro也为每一次交互带来了全新的深度与细腻度。谷歌表示，新模型的回答更加聪明、简洁且直截了当，避免陈词滥调和无谓的恭维，更倾向于提供具有洞见的结论与判断——“告诉你需要知道的，而不是你想听的”。

这一代模型更像一个真正的思考伙伴。它能够帮助用户以全新的方式理解信息和表达观点，例如将晦涩难懂的科学概念转译为高保真的可视化代码，或在创作、规划等场景中进行更具启发性的头脑风暴。谷歌强调，这种“深度交互体验”是Gemini 3 Pro在推理与多模态能力跃升后的自然结果，使其在专业分析与日常创意任务中都表现得更加可靠而富有洞察力。

Gemini 3 Deep Think：推理能力进一步跃升

谷歌同步预览了增强版Gemini 3 Deep Think。该模型进一步突破了智能边界，在Gemini 3的推理和多模态理解能力上实现了阶跃式提升，能够帮助用户解决更为复杂的问题。

Gemini 3 Deep Think在极难测试中再次刷新记录：Humanity’s Last Exam提升至41%（无工具），GPQA Diamond提升至93.8%，并在核心AGI测试ARC-AGI-2（带代码执行、官方验证）中获得前所未有的45.1%。谷歌称该模式代表其在自主推理与新颖任务解决能力上的重大突破。

Gemini 3系列模型的发布规划

谷歌表示，Gemini 3的推出只是新一代模型周期的起点。自发布起，Gemini 3已开始在不同产品与平台中分阶段上线：

·面向普通用户：Gemini应用已全面接入新模型；Google AI Pro与Ultra用户也可在谷歌搜索的AI Mode中直接体验。

·面向开发者：Gemini 3已同步登陆Gemini API、AI Studio，以及全新的智能体开发平台Google Antigravity，并可通过Gemini CLI使用。

·面向企业客户：Vertex AI与Gemini Enterprise现已支持Gemini 3部署，覆盖更多企业级应用场景。

对于高阶版本Gemini 3 Deep Think，谷歌强调正在进行额外的安全审查，并收集来自独立安全团队的反馈，预计将在未来几周向Google AI Ultra用户开放。

谷歌同时透露，未来将陆续推出更多Gemini 3系列模型，以扩展其在不同场景下的能力与覆盖范围。“我们期待看到用户使用 Gemini 在学习、构建与规划中解锁更多可能性。”

演示环节：多模态推理、代码生成与视觉理解的全面展示

在发布现场，谷歌展示了一系列基于Gemini 3的实时演示，覆盖学习、构建与视觉分析等核心场景，重点体现其在多模态理解、跨介质推理以及端到端代码生成方面的跃升能力。

Gemini 3生成的生成带有封面与章节导航的数字化家庭食谱电子书

在学习场景的展示中，Gemini 3通过多模态处理能力展现出强大的信息整合能力。谷歌工程师向模型上传了一张带有折痕与油渍的手写家族食谱照片。Gemini 3能够准确识别并翻译不同语言的笔迹，再将内容自动排版，生成带有封面与章节导航的数字化家庭食谱电子书。

Gemini 3生成的RNA聚合酶结构与运动流程等交互式动画截图

随后，演示切换到科研学习场景：面对超40页的PDF学术论文与一段长时教学视频，Gemini 3一次性提取核心理论，生成变量关系图，并编写可执行的可视化代码，实时绘制出如RNA聚合酶结构与运动流程等交互式动画，同时自动产出可点击的学习闪卡与结构化学习指南。