Gemini 3 Pro 模型说明（Gemini 3 Pro Model Card）

一、模型定位与总体能力

• Gemini 3 Pro 是 Google 新一代 Gemini 系列中的“高阶版”模型，是目前面向复杂任务的最强通用模型之一。
• 属于 原生多模态推理模型：可接收文本、图片、音频、视频及代码库等多种输入，统一进行理解与推理。
• 支持 最长约 100 万 tokens 的上下文窗口，输出最长可达 64K tokens，适合处理超长文档、代码仓库、长视频等。
• 主要特点是：复杂推理、跨模态理解、长上下文记忆、代理式工具调用、以及高级编程与算法设计能力。

二、模型架构与训练实现

• 采用 稀疏专家混合（Sparse Mixture-of-Experts, MoE）Transformer 架构：通过路由机制让每个 token 只激活部分“专家”，在不显著增加推理成本的前提下提升总参数容量和模型能力。
• 使用 Google 自研 TPU 硬件 在大规模 TPU Pod 上训练，并结合 JAX + Pathways 作为软件栈，以提高训练效率和能耗表现。

三、训练数据与数据处理

• 预训练数据是跨领域、跨模态的大规模混合数据集，包括：
  • 公网上可获取的网页文档、文本和代码；
  • 图片、音频（语音及其他音频）、视频数据；
  • 商业版权数据、Google 产品与服务中按条款与隐私政策收集并经用户控制允许用于训练的用户数据；
  • 内部生成的数据及 AI 生成的合成数据。
• 后训练阶段使用了指令微调数据、强化学习数据以及人类偏好数据，重点强化多步推理、问题求解与定理证明等能力。
• 数据处理流程包括：去重、遵守 robots.txt、质量筛选和安全过滤（如剔除色情、暴力、儿童性虐待等违法或有害内容），对不同模态做清洗和预处理，以提升训练质量和安全性。

四、分发与使用渠道

Gemini 3 Pro 通过多种产品形态对外提供，包括：

• Gemini App、Gemini API / Google AI Studio、Google Cloud Vertex AI、Google AI Mode、Google Antigravity 等。
• 对下游开发者以 API 方式开放，适用不同条款与使用政策（如 Gemini API 额外服务条款、Google Cloud TOS）。

五、评测结果与能力提升

• 文档给出一张大表，对比了 Gemini 3 Pro 与 Gemini 2.5 Pro（以及其他主流模型），在多个基准上进行评测：
  • 学术推理（如 Humanity’s Last Exam、AIME 2025）、视觉推理（ARC-AGI2）、代码与算法（LiveCodeBench Pro、SWE-Bench Verified）、多模态理解（Video-MMMU）、长上下文任务（VendingBench-2）、知识问答（MMLU、SimpleQA）、多语言评测等。
• 总体结论：Gemini 3 Pro 在绝大多数推理、多模态和工具使用相关基准上明显优于 Gemini 2.5 Pro，特别是在数学、编程、长上下文与多模态任务上进步显著。

六、预期用途、限制与知识截止

• 预期用途：面向需要 复杂推理、代理式工具使用、长上下文、多模态理解、高级编程和算法设计 等场景的应用，例如智能助手、代码代理、复杂决策支持等。
• 已知局限：
  • 仍会出现 幻觉、错误回答或不稳定行为；
  • 可能存在偶发的响应延迟或超时；
  • 知识截至时间为 2025 年 1 月，之后的事实可能不了解或不准确。
• 使用限制：必须遵守 Google 的《生成式 AI 禁止使用政策》，不能用于违法、危害安全、散布仇恨或暴力、传播虚假信息、制作色情或伤害性内容等高风险领域。

七、内容安全与伦理机制

• 开发过程中与内部安全、责任团队合作，遵循 Google AI 原则和相关政策。
• 安全评估方式包括：
  • 持续的自动与人工评估；
  • 专业团队进行的 人工红队测试；
  • 自动化红队系统，大规模压力测试模型安全性；
  • 发布前的伦理与安全审查；
  • 参照 Google DeepMind 的 前沿安全框架（FSF） 进行测试。
• 安全策略重点防止：
  1. 儿童性虐待与剥削内容；
  2. 仇恨言论；
  3. 各类危险和自伤/他伤指导内容；
  4. 骚扰和煽动暴力；
  5. 色情露骨内容；
  6. 与医学共识相违背的医疗建议。
• 内部自动化安全评估显示：相较 Gemini 2.5 Pro，3 Pro 在多语言安全、图文安全、拒绝语气、对“边界提示”合理作答与安全性平衡方面总体有所提升，同时不合理拒答率保持较低。

八、风险与缓解措施

• 主要风险包括：
  • 仍可能被“越狱”（jailbreak）利用生成违禁内容，这一问题虽有改善但仍属开放研究课题；
  • 在多轮对话中可能逐步偏离预期行为或质量有所下降。
• 对应的缓解手段贯穿整个生命周期：
  • 训练数据过滤与条件式预训练；
  • 监督微调、基于人类与“评论者”反馈的强化学习；
  • 明确的安全策略与期望行为；
  • 产品级安全过滤和使用场景控制等。

九、前沿安全（Frontier Safety）评估结论

• 按照 2025 年 9 月版的前沿安全框架，对 CBRN（化武/生武等）、网络安全、恶意操纵、机器学习 R&D 加速、错位对齐（misalignment）等维度进行评估。
• 结论是：Gemini 3 Pro 在所有这些领域都未达到“关键能力等级”（CCL）阈值，即：
  • 虽能给出一定程度的技术信息，但不足以显著提升低～中资源威胁者的实际能力；
  • 在网络攻防等任务上未越过警戒阈值；
  • 在机器学习加速、潜在误对齐和工具化能力方面虽比 2.5 Pro 有所提升，但整体仍远低于触发前沿风险警报的水平。