如果仅就大模型的综合能力和实用性而言，近几个月我最推崇的模型是谷歌的Gemini系列模型，越用越让人啧啧称奇。有朋友希望我介绍一下Gemini为什么好，以及该如何使用，这里就简单说说。Gemini系列模型以其独特的架构、强大的多模态能力及与谷歌生态的深度整合，正在变成知识工作者前所未有的利器，也让谷歌从某个不开放的AI那里夺回人工智能的C位，再次成为全球瞩目的焦点。当然昨天介绍的Qwen3也很厉害，但Qwen无论如何还只能定位为一个追随者，它的王者身份，是开源王者。最好的大模型迄今为止还是闭源模型。
本文基于相关资料，深入探讨Gemini的演进历程、核心技术、关键功能及应用前景，呈现其作为一款顶尖AI工具的独特优势。
Gemini的演进之路：从通用到“思考”模型
Gemini的旅程始于2023年12月6日发布的Gemini 1.0。自发布以来，Gemini经历了多次快速迭代，包括1.5、2.0，直至目前的2.5系列。谷歌从一开始面对OpenAI的踉踉跄跄，到现在充满自信，这是有一个王者归来的故事。谷歌自己将Gemini2.5的发布视为AI领域的“新纪元”。
初期的模型被称作通用模型（general model），区别主要在于参数大小。而随着技术的进步，Gemini的叙事逻辑从通用模型转向了推理模型和Agent（智能体）。Gemini 2.0发布后，模型命名不再沿用Ultra、Pro、Nano等后缀，而是引入了如Flash（快闪思考）这样的名称，意在强调其推理和Agent能力。到Gemini 2.5系列模型，则正式开启了全系列“思考模型”时代，意味着模型能够自主判断问题是否需要深入思考，并进行相应的处理，它能够自行判断哪种方式能够快速高质量地解决问题，而无需人工选择。
核心技术：原生多模态与混合专家架构
Gemini最显著的技术优势之一是其原生多模态能力（native multimodality）。Gemini 1.0在设计之初就具备这一能力，采用统一架构设计加上多模态数据联合训练的方式。其训练语料包含文本、图像、音频、视频和代码等多种模态的混合数据。这使得Gemini能够无缝地理解和推理不同模态的数据输入。例如，同时输入一段文字和一张图，模型能够理解文字描述的猫即是图片中的猫。这种能力更接近人类通过多种感官感知和理解世界的方式。在不调用OCR工具的前提下，Gemini 1.0在MMU基准测试中的表现已相当突出，展现了其原生多模态能力。
另一个关键的技术突破是混合专家（MoE）架构。Gemini 1.5采用了MoE架构。与传统的Transformer稠密模型（Dense model）在处理用户输入时激活所有参数不同，MoE架构（也被称为稀疏模型，sparse model）将一个大型神经网络切分成多个小型专家模块。它包含一个门控网络（Gating Network），负责判断应由哪些专家来处理用户的问题。这类似于医院的分诊台，根据病人的情况分配到相应的科室。在训练和推理时，MoE模型只激活部分专家，因此实际计算和内存占用相对较低。MoE架构使得模型能够拥有极大的参数量，同时实现快速响应、低成本和高效率。当前，排名靠前的主流模型基本上都采用了MoE加长上下文窗口的设计。
上下文理解的突破：百万级Token窗口
Gemini在上下文理解方面取得了重大突破。Gemini 1.5首次将上下文窗口提升到100万tokens。这一长度相当于一个小时的视频、11个小时的音频、3万行代码或70万字文本。虽然当时普通用户体验的标准版上下文窗口是128K，但后续版本不断扩展。Gemini 2.0 Pro测试版直接将上下文窗口长度提升到200万，成为当时最长的上下文窗口。更长的上下文窗口和MoE架构对于处理复杂的现实世界难题、多模态信息以及深度推理至关重要。
需要注意的是，百万或两百万tokens指的是输入上下文窗口的长度，而非输出长度。例如，Gemini 2.5 Pro支持最大输入100万tokens，但最大输出通常限制在64K。日常对话和Canvas模式下的默认输出字数大约在1000到3000字左右，这是为了平衡用户体验和响应速度。若需要更长的输出，可以通过Canvas模式的持续扩展或使用Deep Search模式等待更长时间。
核心功能亮点：Deep Search与Canvas
基于强大的模型能力，Gemini推出了一系列核心功能：
- Deep Search (深度研究)：这一功能在Gemini 2.0发布时同步推出，并在Gemini 2.5 Pro上得到增强。它底层结合了模型推理和谷歌搜索，利用谷歌强大的搜索优势进行信息整合。Deep Search可以从数百甚至上千个网站整合信息（有用户体验中提到了680个全英文网站），信息源包含论文、书籍、百科、技术社区甚至YouTube视频。它能够深入研究特定主题，生成详细的报告，并清晰地标注引用来源。这项功能极大地简化了调研过程，使用户能够快速获得某个领域的全局认知。订阅用户每天可以使用20次，免费用户每月可以使用10次。
- Canvas (画板)：Canvas是Gemini的一项实用功能，所有模型都标配。它提供了一个可编辑的文档区域，用户可以在其中撰写文稿或代码。Canvas支持自动云保存和版本回溯。用户可以轻松设置文本格式，并直接导出为谷歌文档或复制文本进行分享。Canvas最强大的地方在于其编辑辅助功能：用户可以选中部分段落或整篇文章，通过右下角的按钮修改长度（精简或扩写）、更改语调（随意或正式）以及提出修改建议。这使得文稿的快速修改和完善变得十分便捷。需要注意的是，在Canvas模式下的持续对话，如果用户提出的问题与当前文档主题关联性较低，Gemini可能会创建一个新的Canvas文档。因此，建议要么一直使用文档内部的选中提问功能，要么另外开启窗口进行通用提问。
- 核查回答 (Double Check)：这是一个非常实用的联网搜索小功能。在Gemini给出回答后，用户可以点击“核查回答”按钮，它会联网通过谷歌搜索验证答案的准确性。结果会用不同颜色显示：绿色表示找到相关信息且来源可信；橙色表示未找到相关数据或找到不同结果的信息源，提示用户需要进一步确认。这为用户提供了便捷的答案验证途径。
多模态生成：文生图与文生视频
作为原生多模态模型，Gemini在内容生成方面也表现出色。其文生图功能依赖于独立的Image 3模型，这是一个专门用于高质量图像生成的模型。谷歌对Image 3进行了优化，使其在细节、光照和理解复杂抽象概念方面表现强劲。通过增强的提示理解能力（improved prompt following），Image 3能准确捕捉用户意图。虽然Gemini的文生图本质上是与Image 3的组合，但由于Gemini的原生多模态特性和Image 3的专门优化，整体效果不错。用户可以在ImageFX平台体验更精细的图像控制。
文生视频功能目前可通过Veo V2模型在Gemini App上体验。它可以生成一段8秒、720p分辨率的横版视频，且下载无水印。即使在网页端无法直接生成，聊天记录同步后，在网页端继续对话也能触发视频生成。
深度整合谷歌生态
Gemini与谷歌生态系统的深度整合是其独特优势。用户可以通过@命令直接调用谷歌的各项服务：
- @谷歌机票：查询航班信息。
- @谷歌酒店：推荐酒店。
- @YouTube：查询视频数据或内容。
- ……
此外，Gemini的能力被广泛嵌入到谷歌的各个产品中：
- 谷歌搜索：基于Gemini的AI能力推出了AI概览（AI overview）和AI model等实验性功能，为搜索结果提供总结和模型分析。尽管部分功能区域受限，但Gemini通过搜索入口触达用户的范围极广。
- Chrome浏览器：地址栏输入@gemini即可快速调出模型进行提问。还有Side panel for Gemini等浏览器插件提供侧边栏互动，以及增强Gemini等插件提供快捷键调用。
- Gmail：右上角的Gemini按钮可用于润色邮件。
- 谷歌文档、表格、幻灯片：右上角均有Gemini图标，提供文档总结、内容生成等辅助功能。Canvas功能本身也集成在谷歌文档中。
- 谷歌云盘：可以直接拖拽云盘中的文件进行总结、图片识别或追问。云盘内的窗口追问是独立的，不与Gemini聊天记录同步，以保证数据隐私。
- 谷歌学术：虽然没有直接的深度整合工具，但Chrome插件如“谷歌学术搜索PDF阅读器”可以为学术PDF生成AI大纲、快速跳转和追踪参考文献。
如何有效利用Gemini
基于其强大的能力，用户可以从以下几个层面更好地利用Gemini：
- 从Search到Research再到Output：对于大多数用户而言，仅使用Search功能（即让Gemini回答问题）已能满足需求。对于有深入学习或个人成长的知识工作者，利用Deep Search进行Research（研究）是其价值所在。而对于需要生成文章、报告、代码等产品的用户，Canvas等工具则能辅助Output（输出）。理解并利用这三个层级有助于最大化Gemini的效用。
- 建立专题，跑根问题，输出倒逼：充分利用Gemini超长上下文理解的优势，在一个对话窗口内围绕特定专题进行深入探讨，追问细节，直至彻底理解。通过将研究成果转化为实际产品（文章、视频脚本、报告等），设定标准并认真完成，可以获得意想不到的收获和成长。输出过程本身也能反向推动输入和学习。
- 结合其他工具：将Gemini与国内工具结合使用可以弥补某些不足。例如，结合处理文档能力较强的逗包PC版，相当于同时拥有中美两款顶尖工具。使用沉浸式翻译插件可以方便地进行英文输入（来源提到中英文输入对Gemini影响较大），然后让模型翻译成中文，或直接使用插件的自动翻译功能。
总结
Gemini系列模型，特别是最新推出的Gemini2.5，凭借其原生的多模态能力、高效的MoE架构、突破性的长上下文窗口以及深度整合的Deep Research和Canvas等功能，展现了顶尖的AI能力。它不仅在各项基准测试中表现领先，更通过与谷歌生态的紧密结合，为用户提供了便捷高效的AI体验。相较于受网络等因素影响的AI工具，Gemini因其最接近用户的特点，成为当下许多用户的理想选择。对于志在提升工作效能、投身深度学习与研究、欲与AI并肩共舞的你来说，深度探寻并善用Gemini之能，尤其是用好Deep Research与Canvas两大利器，将是开启AI赋能新篇章、迎接人生开挂数十年的关键所在！
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