三、模型演进：从 1.0 到 3.x 的“三步走”
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导读
本页主题：三、模型演进：从 1.0 到 3.x 的“三步走”。这篇内容会把相关信息按“先理解 → 再操作 → 最后排错/扩展”的顺序组织，把复杂信息拆成可执行的步骤，避免“看完很多却不知道从哪下手”。
覆盖重点：版本差异、能力边界、适用场景与选型建议（结合上下文窗口与成本）。
你会得到什么
- 你将获得：结构化梳理 + 最小可行路径 + 排错清单
- 适合人群：希望按步骤落地、避免踩坑
- 阅读建议：先理解术语，再按流程操作
- 备注：链接与界面可能更新，以官方为准
快速开始（建议 3 分钟）
- 先浏览本页目录，找到与你目标最接近的小节
- 按步骤完成一次最小操作（例如：打开入口/创建 Key/跑通一次调用）
- 遇到问题先看“注意事项/常见问题”，再回到对应小节核对条件
三、模型演进：从 1.0 到 3.x 的“三步走”
3.1 Gemini 1.0：原生多模态的开端
发布背景：2023 年 12 月，Google 正式发布 Gemini 1.0，被定位为“我们最大、能力最强的 AI 模型”。 核心特征： 原生多模态：从模型结构上就是多模态设计，而不是“先文本模型再外挂视觉/音频模块”。可同时处理文本、图像、音频、视频和代码。 多尺寸版本：包括 Nano（端侧）、Pro（通用）、Ultra（旗舰），分别面向设备本地、云端服务和最复杂任务。 技术意义： Gemini 1.0 标志着 Google 从“单模态大模型 + 多模态外挂”转向统一多模态架构，为后续长上下文和智能体能力打下基础。
3.2 Gemini 1.5：MoE + 超长上下文
发布与定位：2024 年 3 月，Google 发布 Gemini 1.5 论文，强调“解锁百万级 token 上下文的多模态理解”。 架构创新： 采用稀疏 Mixture-of-Experts (MoE) Transformer，在总参数增加的同时，只激活一小部分专家，从而提升计算效率。 支持高达 100 万 token 的上下文窗口，可在一次调用中处理长文档、整段视频、大型代码库等。 能力亮点： 在长文档 QA、长视频 QA、长上下文语音识别等任务上，接近或超过 Gemini 1.0 Ultra 的性能，但训练算力更省。 支持“混合模态输入”：在一个提示中同时塞入文本、图像、音频、视频和代码，由模型统一理解与推理。
3.3 Gemini 2.x：走向“智能体时代”
官方定位：Google 把 Gemini 2.0 称为“为智能体时代而生的模型”，强调推理 + 工具使用 + 长程规划能力。 关键变化： 引入“思考模式（Thinking）”和更强的工具调用能力，为后续 3.x 的智能体平台铺路。 在代码生成、复杂多步任务、Agent 行为上显著增强，成为 Gemini 3 的直接前代。
3.4 Gemini 3.x：当前旗舰，强推理 + 智能体
Gemini 3：2025 年底发布，官方称其为“迄今最智能的模型”，强调在推理深度、多模态理解、智能体编码上的飞跃。 在 LMArena 等排行榜上取得高分，并在多项学术推理、数学、多模态基准上刷新纪录。 支持1M token 上下文，可一次性处理整本书、长视频、大型代码仓库。 Gemini 3.1 Pro：2026 年 2 月更新，模型卡显示其在学术推理、代码、智能体任务上显著优于前代。 在 ARC-AGI-2、Humanity's Last Exam、GPQA Diamond、SWE-bench 等基准上表现突出，被视为“复杂任务的最佳模型”。 Deep Think 模式：专门针对高复杂度任务的增强推理模式，在数学、科学和算法问题上进一步拉大与其他模型的差距。