Gemini 3深度体验：像资深工程师一样聪明，却必须盯着用 (2026最新)

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Feb 24, 2026

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📌 来自：matt shumer | 💡 如果你已经对「AI写得还行」免疫了，Gemini 3 会第一次让你觉得：这东西开始像一个真正的合作者了。大多数评测都会盯着基准测试数字，但真正决定你是否长期使用一款大模型的，是日常工作中的手感。Gemini 3 在创作能力、一致性和响应速度上，都完成了一次质变级升级，同时也在开发工具 Antigravity IDE 上展示了新方向。只是，它更像一位说「搞定了」的资深工程师——很强，但你必须学会怎么盯它。 | 🔑 关键词：Blog、matt shumer | 🤖 由GPT-5.1分析生成

一、Gemini 3：第一次感觉不像在用“AI文案机”

Gemini 3 最明显的突破点，不是跑分，而是你真正把它当写作搭档时的那种错觉感——会怀疑这段是不是从哪本书里抄来的。

1. 从“AI写得不错”，到“就是好内容”

在创意写作上，Gemini 3 直接跨了一个档位。和一周前刚出的 GPT-5.1 相比，你会更频繁地遇到这种情况：它写出的章节、段落、铺垫，你不得不反复检查是不是抄袭自某本真实存在的书。行文节奏自然，语气统一，转折有惊喜，但又不浮夸，不再是那种一眼能看出“AI味儿”的流水账。它不再是“对 AI 来说已经不错”的水准，而是放在内容市场里，你会愿意真拿去用的好写作。

2. 真正解决的是那“困难的 20%”

如果你每天 80% 的时间在写邮件、润色文案、改一两行代码，那你可能一开始感觉不出有多大差异——因为现有模型早就够用了。Gemini 3 的提升埋在剩下那 20% 里：复杂推理、细腻的创意取舍、边缘场景的稳定表现。在这些地方，过去的模型常常一下子“掉线”，要么逻辑断裂，要么风格崩坏，而 Gemini 3 更稳，更少那种质量忽高忽低的“刺”。

3. 一致性背后的猜测：解决了“不可验证任务”的训练难题

老一代模型最大的体验问题，是质量的“尖刺感”：一会儿灵光乍现，一会儿平平无奇。Gemini 3 在各种任务间的表现明显更均衡，很少从“惊艳”突然掉到“将就用”。这很可能意味着在强化学习阶段，尤其是在那些无法简单用“对/错”标注的创意任务上（non-verifiable tasks），训练方式有了根本进步。对你来说，直接的结果就是：更像一个稳定的合作伙伴，而不是一台情绪忽上忽下的创意老虎机。

二、性能与交互：高“智商每秒”，少废话更高效

Gemini 3 带来的另一个变化，是速度与交互风格的组合：更聪明的同时，还能更快、更少啰嗦地给出结果。

1. “Intelligence per second”：又快又聪明的组合

如果用一个指标来感受它的性能，可以想象成“intelligence per second（每秒智能量）”。在这个维度上，Gemini 3 表现非常突出。即便不拿它和 GPT-5 Pro 的 Deep Think 模式正面对比（那个模式当时还没开放早期测试），常规版 Gemini 3 在很多任务上就已经能压过 GPT-5 Pro，而且不需要等待 5–10 分钟那种漫长思考。你在实际工作流里能感受到的，是：高质量输出不再等同于“端着等半天”，很多原本只在“慢模式”里才有的思考深度，现在以接近实时的速度提供出来。

2. 少一点“讨好型人格”，多一点尊重时间

Gemini 3 的默认人格也变了。它不再热衷于先给你两段恭维，再补三段背景铺垫，最后才说答案。输出风格更简洁直接：告诉你结论，必要时再补关键细节，然后就停下。如果你需要展开，它也会配合延伸，而不是一上来就把一切铺到过度。和 GPT-5.1 那种动辄长篇解释的默认风格相比，你不用再一边滚动一边找“有用的两句话”，时间成本低不少。

3. 真正“听话”的风格控制，而不是总想变回预设人格

很多型号的大模型都有强烈的默认写作口吻和 UI/交互习惯，你越用越发现：不管你怎么提示，它最后总会滑回那个熟悉的 AI 腔。Gemini 3 的一个好处是：它更像一张“空白纸”。当你让它“用愤世嫉俗的 1940 年代侦探视角写，但语言要现代一点”时，它会认真执行细节，而不是写两句就又回到熟悉的模板化腔调。对需要频繁做风格控制的人来说，这一点非常关键。

三、Antigravity IDE：强大好用，但千万别完全放手

除了模型本身，Gemini 3 搭配的 Antigravity IDE 是这次很有野心的一步：把“AI 写代码”推进到一个完整开发环境的形态。

1. 这次不是玩具 Demo，而是能真干活的 IDE

Antigravity IDE 给人的第一感觉是：终于不是“会议演示版”了。它更像一个真正的开发环境，可以在浏览器里直接拉起服务、运行项目、打开页面自己测。你可以让它为一个目标搭建、调整和验证 Web 项目，它会自动起服务器、访问页面，检查是否达到预期，再进行下一轮迭代。整个流程大部分时间都不需要你手动在不同窗口间来回切，节省了很多上下文切换的心智负担。

2. 但你必须“看着它做”：自动化不代表可靠

问题在于：它很聪明，但还远没到“交给它就不用管”的程度。常见的情况包括：它只是扫了一眼日志，就宣布任务完成，结果你的构建还在报错；或者截了个 UI 截图，说“界面看起来不错”，却没注意到站点根本没跑起来。要避免这些，你得养成一种习惯：终端窗口一直开着，自己不定期重跑检查，并且要明确地提示它“完成前请多次验证”。比如在自定义指令里加一句类似：Keep reading the logs as you spin things up until you know it works.（在启动服务的过程中持续查看日志直到确认确实正常工作）。对愿意保持主动参与的开发者来说，这是一个放大器；对幻想“一键出成品”的人来说，它只会让人失望。

3. 这些坑，未来大概率会被“提示工程”慢慢填平

好消息是，很多问题并不是模型能力本身不够，而是目前系统级提示（system prompt）和工作流还没完全打磨好。随着 Google 在后台不断更新提示策略和流程，这些“看一眼日志就宣布胜利”的行为，很有可能在后续迭代中自然消失。对你来说更现实的做法，是先接受一个事实：短期内 Antigravity IDE 是一个需要你一起“盯着干活”的聪明搭档，而不是自动驾驶。

四、如何在工作流中定位 Gemini 3：一位说“搞定了”的资深工程师

如果你已经在用 GPT-5.1 或其他前沿模型，真正的问题不是“Gemini 3 强不强”，而是“它该在你的工具箱里占什么位置”。

1. junior vs senior：两种完全不同的心理预期

可以把 GPT-5.1 想象成一个扎实可靠的初级工程师：不出彩，但大部分事情交给它你大概知道会得到什么结果。Gemini 3 则更像一位经验丰富的资深工程师：你说完需求，它回一句“明白，搞定”，然后直接给你结果——质量往往非常高，有时甚至“人味儿十足地对了”；但也正因为它如此自信，你更需要做好 review。习惯上，你会更频繁地主动去用它，因为一旦它对的那次，往往能帮你省下成倍的时间和脑力。

2. 把它当“日常主力”，但别取消代码/内容审查

经过一段时间使用之后，很容易得出一个结论：这就是一个值得设为日常主力模型的选择。写作、构思、改代码、跑小实验，Gemini 3 都有足够的稳定性和速度，能支撑你一天的大部分工作流。尤其考虑到 Google 在算力、稳定性和成本控制上的优势，很有可能这是未来一段时间里最“划算”的选择之一。但前提是，你要保持一个底线习惯：所有关键产出——尤其是代码和对业务有直接影响的内容——永远保留审查环节。

3. 适合立即尝试的几个使用场景

如果你想尽快感受差异，可以从几类任务开始：中长篇创意写作（比如产品故事、世界观设定、角色对白）；复杂重构或多模块协同的代码修改；需要多轮推理和权衡的方案设计。你会发现，在这些以往“AI 很容易崩盘”的场景里，Gemini 3 的优势被放大得最明显。

📌 关键收获

总结

Gemini 3 不再只是“更强一点的大模型”，而是第一次真正开始像一个高水平合作者：能写出你愿意署名的内容，也能在复杂任务里帮你扛下那最难的 20%。不过，它更像一个说“搞定了”的资深工程师，而不是不会犯错的机器人——想用好它，你既要敢放权，也要坚持检查。

🎯 适合谁读

适合已经在日常工作中深度使用大模型、尤其关注 Gemini 3 在实战表现的开发者和内容创作者阅读。

💬 原文金句

如果 GPT-5.1 是一个扎实的初级工程师，Gemini 3 就是一位说“明白，搞定”的资深工程师，而你最好确认它是不是真的搞定了。

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