Gemini 3 Pro版本有什么特别的功能？
根据Google官方文档，Gemini 3 Pro作为其推理能力最强的模型，引入了多项颠覆性功能。它旨在提升性能、可控性及多模态处理的精准度，其核心亮点在于超长的上下文窗口和对模型行为的精细化控制。
核心功能与参数详解
Gemini 3 Pro的特别之处体现在几个关键API增强功能上，让开发者能够精准平衡效果与成本。
1. 超长上下文窗口：它拥有高达100万token的上下文窗口。这意味着模型能一次性处理海量信息，例如整个代码库、长视频或多份复杂的PDF文档。
2. 思考级别 (thinking_level)：这是一个创新的控制参数。你可以设置为“高”或“低”，用以平衡回答质量与延迟、费用。对于追求速度的高吞-吐量任务，低级别响应更快。
3. 媒体分辨率 (media_resolution)：在处理图像、视频等多模态输入时，此参数可控制视觉处理的精细度。你可以选择低、中、高分辨率，直接影响token消耗和延迟。
4. 多模态函数响应：传统的函数调用只能返回文本。现在，Gemini 3 Pro的函数响应可以包含图片和PDF等多媒体对象，极大扩展了应用场景。
5. 流式函数调用：该功能可以流式传输部分函数调用参数。这能显著改善工具使用过程中的用户交互体验，让响应更即时。
适用场景与注意事项
了解这些新功能后，我们可以更好地在不同场景中应用推理模型。
场景1 (追求效率)：在高频、低复杂度的任务中，将 `thinking_level` 设为“低”，可获得接近 Gemini 2.5 Flash 的速度，但质量更优。
场景2 (复杂分析)：处理需要深度思考的复杂难题时，保持默认的动态思考级别，让模型充分发挥其强大的推理能力，例如进行AI数据分析。
场景3 (多模态处理)：根据预算和对图像细节的要求，调整 `media_resolution`。处理文档或视频时，选择合适的分辨率能有效控制成本。
官方提示：官方强烈建议将 `temperature` 参数保留为默认值1.0。更改此值可能导致模型在复杂推理任务中表现异常。
常见问题 (FAQ)
问：为什么官方建议不修改 temperature 参数？
答：因为 Gemini 3 Pro 的推理能力已针对默认值1.0进行了深度优化。调低该参数可能会在复杂的数学或逻辑问题中导致循环或性能下降等意外行为。
问：Gemini 3 Pro的100万token上下文窗口具体意味着什么？
答：它意味着模型可以“记住”并理解相当于约1500页书籍内容的信息。这使其能够处理和分析非常庞大和复杂的数据集，而不会丢失上下文。
问：它和之前的版本在函数调用上有何核心区别？
答：最大的区别是支持多模态函数响应和流式调用。前者允许函数返回图片、PDF等非文本内容，后者则提升了工具交互的实时性，改善了用户体验。
