Gemini 3的多模态能力具体指什么？
根据Google官方开发者文档，Gemini 3的多模态能力指其能原生理解、推理并处理多种信息格式的综合能力。这不仅限于文本，还包括图像、视频、音频和文档。
它能跨越不同数据类型进行深度分析，实现复杂的交互任务，是其作为前沿AI模型的核心特征之一。
Gemini 3 多模态能力的核心：支持哪些数据类型？
作为一款原生多模态模型，gemini 3 无需依赖特定工具即可直接处理多种格式的输入数据，具体支持以下类型：
图像 (Image)：支持PNG, JPEG, WEBP, HEIC, HEIF等多种主流图片格式，能够完成图像标注、视觉问答、对象检测等任务。
视频 (Video)：可以对视频的每一帧进行分析，理解视频中的动态事件和内容逻辑，生成摘要或进行内容检索。
音频 (Audio)：能够直接处理音频文件，执行语音识别、转录和音频理解等任务。
文档 (Document)：支持PDF等文档格式，能够像处理图片一样分析每一页的内容，实现文档问答和信息提取。
关键参数解析：如何精细控制视觉理解？
Gemini 3引入了一个强大的新参数 `media_resolution`，允许用户对视觉处理进行精细化控制。
这个参数旨在平衡识别精度与成本、延迟之间的关系，尤其在处理复杂的ai图片生成和分析任务时非常关键。
它提供两种设置选项：`low`（低分辨率）用于常规任务，消耗更少的token；`high`（高分辨率）则用于需要识别微小细节（如小号文字）的场景，但会增加token用量和延迟。
典型应用场景与最佳实践
高精度图文识别：当需要从复杂的工程图纸或包含细小文字的图片中提取信息时，将 `media_resolution` 设为 `high` 可以获得更准确的结果。
视频内容分析：开发者可以利用Gemini 3分析视频内容，例如自动识别广告中的产品或为视频生成带有时间戳的详细描述。
视觉问答（VQA）：用户可以上传一张图片并提问。作为一款领先的大模型，Gemini 3能够基于图像内容提供直接、准确的回答。
官方最佳实践建议，在进行图文混合提示时，应将文本指令（问题）放在图片数据之后，这样有助于模型更好地理解指令，锚定推理上下文。
常见问题解答 (FAQ)
问：Gemini 3和旧版模型在多模态处理上有何区别？
答：主要区别在于Gemini 3提供了更精细的控制能力。例如 `media_resolution` 参数的引入，让开发者可以根据具体应用场景，自主权衡识别精度、API成本和响应延迟。
问：`media_resolution` 参数会如何影响我的使用成本？
答：会直接影响。更高的分辨率（`high`）意味着模型会为每个图像或视频帧分配更多的token进行处理，从而导致API调用成本上升。对于成本敏感的应用，建议使用默认或 `low` 设置。
问：我可以同时输入图片和文字进行提问吗？有什么技巧？
答：完全可以，这是Gemini 3的核心功能。为获得最佳效果，官方推荐的技巧是将你的问题或指令（文本部分）放在图片或视频数据之后提交。
