原生多模态的革命
大多数 AI 模型都是先训练文本能力，然后再"拼凑"上视觉或听觉组件。但 Gemini 不同。它从一开始就是原生多模态 (Natively Multimodal) 的。这意味着它在训练初期就同时接触了文本、图像、音频等多种数据。
这种架构使得 Gemini 在理解复杂的跨模态任务时表现出色。例如，你可以给它看一段吉他演奏视频，问它这是什么曲子，甚至让它生成对应的乐谱。
Gemini 的进化历程
1
Gemini 1.0 (2023)
Google 首次推出 Gemini，展示了其在 MMLU (大规模多任务语言理解) 基准测试中超越人类专家的能力。分为 Nano, Pro, Ultra 三个版本。
2
Gemini 1.5 (2024)
引入了突破性的 100万+ tokens 上下文窗口。Gemini 1.5 Pro 可以一次性处理 1 小时的视频、11 小时的音频或 70 万行代码。
3
Gemini 2.0 & 3.0 (2025-2026)
当前的最新版本。Gemini 3.0 带来了极致的速度 (Flash) 和更深度的推理能力 (Ultra)。Gemini Live 实现了毫秒级的实时语音交互，让 AI 对话如同与真人交谈一般流畅。
三大核心优势
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1. 复杂的推理能力
擅长从海量信息中提取关键点，能解决复杂的数学和物理问题，甚至进行科学研究辅助。
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2. 高级代码能力
Gemini Ultra 在 Python 等主流编程语言上表现卓越，能生成、解释和调试复杂代码。
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3. 跨模态理解
不仅能看图说话，还能理解图表背后的逻辑，甚至根据你的草图生成网页代码。