谷歌新推出的Gemini 3系列AI模型，尤其是旗舰版Gemini 3 Pro，被寄予厚望，宣称在推理能力、代码生成、多模态处理和“代理式”任务执行方面实现重大升级。经过实际测试，其表现基本符合宣传水平，但仍有明显局限。 在核心功能测试中，Gemini 3成功生成了一个交互式3D可视化模型，展示从亚原子粒子到宇宙网的尺度对比，结构准确，能自由缩放浏览，基本还原了谷歌演示中的效果。不过，部分3D模型如DNA链和沙滩球的渲染质量较低，色彩暗淡，细节不足，与官方演示存在差距。 在更简单的任务中，如生成体素风格的鹰和熊猫，结果虽大致正确，但存在明显缺陷：鹰缺少眼睛，树无树干，而普通3D模型的penguin和turtle则显得粗糙，缺乏细节。这表明其在复杂图形生成上仍不够稳定。 Gemini 3还测试了“生成式UI”功能，为Pro用户打造类似杂志的视觉化界面。在规划罗马三日游的测试中，它生成了包含行程、可选偏好（如轻松或紧凑行程、餐饮类型）的互动网页，用户可自定义后实时更新布局。该功能在规划旅行、组装电脑或设置水族箱等场景中具有实用潜力。 在“Gemini Agent”任务代理功能测试中，模型能分析近100封未读邮件，分类为重要事项、账单和促销信息，并提供一键提醒、归档或退订建议。它成功将账单提醒添加至Google Tasks，甚至尝试进入支付界面，但因安全限制被中断。虽然效率不如手动操作，但能发现被忽略的邮件，有一定辅助价值。 尽管Gemini在Gmail集成上优于Perplexity和ChatGPT，能直接操作邮件，但在发送邮件速度上反而更慢。在尝试预订餐厅时，模型误报“预订费用”，反复确认，最后才澄清为服务费，过程繁琐，实际效率不如手动操作。 总体来看，Gemini 3 Pro在交互式可视化和多模态任务上表现亮眼，尤其适合创意设计、教学演示等场景。但其在图形质量、任务执行流畅度和安全性控制上仍有提升空间。目前，对于日常信息查询，其文本回答已足够可靠，仍以传统问答方式使用最为高效。