### Gemini 3 模型概述 Gemini 是由 Google DeepMind 推出的一系列大型语言模型，分为多个版本以满足不同应用场景的需求。Gemini 3 并非官方命名的独立模型，而是可能指代 Gemini 系列中的某个特定变体或用户对 Gemini 模型迭代版本的泛称[^1]。该系列主要包括 Gemini Ultra、Gemini Pro 和 Gemini Nano 三种型号，分别针对高算力需求、通用任务处理以及设备端轻量级应用进行优化[^1]。 ### 性能与功能特点 Gemini Ultra 是系列中性能最强的模型，适用于处理复杂且高度专业的任务，其设计目标是在多模态理解与生成能力上达到行业领先水平[^1]。Gemini Pro 提供均衡的性能表现，支持文本生成、代码编写、逻辑推理等多种功能，广泛应用于 Google 的各类服务中，如 Bard（现为 Gemini）聊天机器人[^1]。Gemini Nano 则专注于在移动设备等资源受限环境中运行，具备本地化处理能力，能够在不依赖云端计算的情况下完成摘要生成和智能回复等功能[^1]。 ### 集成与应用实例 Gemini 模型已深度集成至 Android 系统中，例如在 Pixel 设备上利用 Nano 版本实现离线场景下的智能文本处理[^1]。此外，Gemini 可通过 API 接口供开发者调用，支持构建定制化应用，涵盖内容创作、数据分析、自动化脚本生成等多个领域[^1]。以下是一个使用 Python 调用 Gemini API 进行文本生成的示例： ```python import google.generativeai as genai # 配置 API 密钥 genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY") # 初始化模型 model = genai.GenerativeModel('gemini-pro') # 生成内容 response = model.generate_content("请解释量子计算的基本原理") print(response.text) ``` ### 多模态能力 Gemini 系列模型具备强大的多模态处理能力，能够同时理解和生成文本、图像、音频及视频数据[^1]。这种能力使其在跨媒体内容分析、视觉问答系统（VQA）、图像描述生成等任务中表现出色[^1]。例如，可通过输入一张图表并提出问题，模型即可解析图表内容并给出文字答案。