Gemini 3 核心版本特性
根据Google开发者官方文档，Gemini 3是专为高级推理和指令遵循而设计的最新AI模型。它代表了AI技术前沿的重大突破，尤其在处理复杂任务方面表现卓越。
其核心版本特性包括达到博士水平的推理能力，实现了91.9%的GPQA Diamond测试准确率，并引入了创新的“Deep Think”模式。
专为开发者设计的提示策略
Gemini 3 对提示词（Prompt）的结构有更高要求。官方建议使用明确、结构化的提示，以充分发挥其性能。
开发者应采用核心提示原则，使用如 <role>、<task> 和 <constraints> 等标签来定义模型的身份、任务和限制条件，这使其成为强大的开发者工具。
为提高复杂任务的回答质量，可提示模型在回答前进行规划或自我批判，例如要求其先解析子任务、检查信息完整性再输出。
支持的工具与应用场景
Gemini 3原生支持多种工具，包括Google搜索、文件搜索、代码执行和网址上下文，并支持标准函数调用以集成自定义工具。
场景1（复杂推理）：在处理学术论文或监管问询等复杂任务时，可启用“Deep Think”模式或调整`thinkingLevel`参数，引导模型进行深度思考。
场景2（大数据集处理）：处理长视频、代码库或书籍等海量数据时，需将具体指令放在数据上下文之后，并明确要求模型“基于以上信息…”进行回答。
注意事项：官方明确指出，目前模型暂不支持基于Google地图的接地和电脑使用功能。同时，应避免完全依赖模型生成事实信息，并在数学和逻辑问题上谨慎使用。
常见问题解答 (FAQ)
Gemini 3支持哪些具体的工具？
它支持Google搜索、文件搜索、代码执行和网址上下文。此外，它还支持标准函数调用，允许您集成自己的自定义工具。
如何为Gemini 3设计最高效的提示词（Prompt）？
最佳实践是使用清晰、结构化的指令。通过定义角色、任务、约束条件和输出格式的模板，可以显著提升模型理解和执行任务的准确性。
什么是“后备响应”（fallback response）？
当提示或回答触发安全过滤条件时，模型会返回一个后备回答，例如“我无法提供帮助…”。如果遇到这种情况，可以尝试提高温度（temperature）参数。
从旧版本的“思考预算”迁移到Gemini 3的“思考水平”需要注意什么？
Google AI提供了专门的Cookbook指南，详细说明了如何从“thinking budget”迁移到新的“thinkingLevel”参数，建议开发者查阅官方文档以平滑过渡。
