Gemini 3 是 Google 目前最強的 AI，不只會聊天，更像一個能幫你「做事」的數位同事。

你不需要懂程式、不需要懂什麼推理深度，也不需要看懂 API 才能用。

Gemini 3 是什麼？

如果把以前的 AI 比喻成「會回答你問題的人」，那 Gemini 3 比較像：

你請到了一個會做研究、會看文件、會規劃事情、會寫程式，而且會主動幫你把任務完成的數位助理。

它能理解：

• ✔ 文章
• ✔ 圖片
• ✔ 影片
• ✔ PDF
• ✔ 表格
• ✔ 甚至音訊

你只要把內容丟給它，它就能分析、整理，甚至延伸成你要的成果。

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Gemini 3 的核心能力

我把 Gemini 3 的核心能力分為四類，並簡單點出它的商業含意：

1️⃣ 推理能力真的變厲害了

它不再只是會回答問題，而是能更接近「專業判斷」。

像法律意見、商業策略分析、研究助理等，有高錯誤成本的工作，開始看得到 AI 的影子。

能替代的不是初階人力，而是昂貴的人力。

2️⃣ 多模態能力更像真人做事方式
 

文字、圖片、影片、PDF、音訊全都能同時理解。

以前要切好資料給 AI 才能做，現在丟一整段會議錄影讓它分析 KPI、做簡報也不是夢。

企業的工作流程開始能「真 AI 化」，而不是做半套。

3️⃣ 100 萬 tokens 長上下文＝真的能看完整份資料
 

整本年報、整套程式碼庫一次吃下去。

這會讓資料整理、法遵、PM、分析師的角色慢慢被壓縮，

因為 AI 已經不只是工具，是「可以直接讀懂資料的人」。

4️⃣ 可控推理＝把 AI 變成可控的成本架構
 

不同任務選擇不同推理深度：想快？想省？想精準？企業自己決定。

等於 AI 不再是高不可測的花費，而是一個清楚可管理的資源。

Gemini 3 真正有趣的不是能力本身，而是它提供了「任務 → 推理深度 → 成本」的明確控制旋鈕。

這對企業端來說非常重要，因為 AI 以前像黑盒子，模型用得越好就越貴、越慢。

但 Gemini 3 這次把「推理深度」公開成為 API 參數，這是一種成熟化的象徵

像雲端算力可以按需配置，AI 推理也開始可「調節」。

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Gemini 3 怎麼用

我把 Gemini 3 能做的事情分成 4 類，搭配具體例子

1. 聊天、寫作、整理資訊

它會讀懂很長的內容(甚至整本文件)

• 整理報告、會議記錄
• 用你習慣的口吻寫 Email– 把影片重點整理成一頁摘要

2. 看圖、看影片、讀 PDF

它能看懂圖片和文件裡的文字與內容

• 說明表格數據、抓錯誤
• 看 PDF 合約、叫它幫你解讀– 看照片幫你找問題(如簡報設計)

3. 幫你「做事情」(Agent 能力)

它能規劃流程並一步步執行

• 叫它幫你查資料 ＋ 統整成報告
• 幫你安排行程、寫代辦清單– 幫你寫一段小工具程式

4. 自主編碼(Antigravity)

它會直接幫你「在你的電腦上」建出工具

• 生成簡易網站
• 讀檔案幫你做分析儀表板– 自動做簡報或資料視覺化

一句話總結：

Gemini 3 不只是回答你，它會「完成」你交代的事情。

第一次用 Gemini 3，該去哪裡？怎麼開始？

最簡單的入口只有一個：

 Gemini 3 Pro 在 Google AI Studio(目前免費試用)

你登入後右上角選模型 → Gemini 3 Pro(preview)

就能開始玩。

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使用 Gemini 3.0 的五個模板

Gemini 3 有一個概念：

它不需要你教它每一步，只要給一個明確的「目標」。

如果你完全不知道怎麼開口，可以照我下面這種模板。

模板 1：請它幫你整理資訊

「這是我看的文章，請把內容整理成五點重點，並附上我需要採取的行動建議。」

模板 2：叫它當老師教你

「假設我完全不懂 XX，你是我的私人老師，用最簡單的方式教我 10 分鐘。」

模板 3：請它做產出

「幫我做一份 5 頁的簡報大綱，主題是……，語氣專業但口語。」

模板 4：給它任務而不是細節

「目標是幫我規劃一次三天的台北旅行，請你先問我三個必要問題。」

模板 5：叫它幫你看圖 / 看 PDF

「這張圖片/這份 PDF 的重點是什麼？有哪裡需要改善或注意？」

新手推薦先從簡單自然語言對話開始，用具體且清晰的需求帶出問題，

Gemini 3 會根據上下文智慧回應，如有多媒體輸入也可試試結合使用，提升互動效果。

Gemini 3 進階設定

平常只動 thinking_level 和 media_resolution 就夠用。

調得越高＝更強但更慢、更貴

Gemini 參數到底在調什麼？（一張表看懂）

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真實案例 Gemini 3：AI 多模態能力能做到什麼？

Gemini 3 推出的幾個真實案例，已經不再只是 demo，

而是能讓使用者驚呼一句「靠，這真的做出來了」的版本。

一、給一行話就能產生應用

這類案例的共同特徵是——

使用者只給一行話，AI 自己推理、自己設計、自己寫程式。

舉例指令：幫我做一個除權息計算機，要有趣，色系是藍色

以前 AI 寫程式像是「你叫它做 A，它做 A」，

但 Gemini 3 的差別是：

你給目標，它自己決定要怎麼達成。

這是第二代 AI 代理人的雛形。

二、多模態創作：從生成 SVG 到自動畫封面圖

多模態 = AI 能處理不只文字，而是多種形式的內容

這部分很有趣，因為它結合了「圖像理解」、「程式設計」、「數學繪圖」三者。

SVG = 用文字寫出來的圖。

叫 Gemini 3：「畫迪士尼的外觀給我」

一般人可能會：找素材、開 Illustrator、自己畫

但 Gemini 3 會：

➡ 自己推理外觀

➡ 自己決定怎麼畫

➡ 自己產生 SVG 程式碼

➡ 這段程式碼直接能變成一張手機圖

你一句話，它就能「寫程式 → 產生圖」。

我的觀察

以前的模型可以「畫圖」但不能「推理」。

Gemini 3 則是：

懂你要什麼 → 查規格 → 推算比例 → 畫出來

多模態 AI 就像你請到一個多才多藝的新員工，他會：

• 看懂圖片
• 看懂影片
• 會寫程式
• 會設計
• 會查資料
• 會畫圖
• 會解讀文件
• l會做分析

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三、PhD 級研究能力：AI 不只是懂，而是能「產出研究」

這些案例特別值得企業、學術圈注意，

因為它已不是「寫報告」，而是做真正的研究工作。

PhD 級研究能力 = 能像博士生一樣，

把一堆亂糟糟的資料變成有洞察、有方法、有結論的研究。

舉例指令：清理損壞的 STATA 檔案 àI 能處理「錯誤、不完整、混亂」的真實資料

生成 20 頁原創論文草稿->做統計、做模型、解釋結果、提出研究問題

這是我看過最接近「AI 研究助理」的案例，它能做到：

1. 清資料
2. 理解結構
3. 建模型
4. 設計衡量方式
5. 撰寫論文

以前這五個步驟需要一整個研究團隊——

現在，一個人 ＋AI 就能完成。

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四、代理式工作流程：AI 開始有「連貫的目標感」

如果前面是展示能力，那這部分就是展示「理解和執行」。

✦ 我的觀察

這些用法是多模態真正的價值：

AI 不只在你眼前回答，而是替你「處理事情」。

Gemini 3 的 Agent 能從你一句話推理出：

• 你想達成什麼
• 需要哪些資料
• 需要走哪些步驟
• 需要哪些工具

然後把整件事完成。

這是 AI 從工具 → 協作者的轉折點。

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Gemini 3 Pro 要付費嗎？

Gemini 3 Pro 費用

Google 已經公開：

Gemini 3 Pro 處於「預覽階段」時，權杖價格比 Gemini 2.5 Pro 明顯提高。

Gemini 3 Pro(預覽版)定價表

• 「越長的上下文」＝越貴

• 比起輸入，生成內容（輸出 tokens）成本顯著更高

• 適合讓 AI 做 分析＋短回覆，而非大量產文

Gemini 3 Pro 適合誰

1.做「多模態任務」的人

例如：

• 分析圖片 ＋PDF＋ 影片
• 讀財務文件 ＋ 生成程式碼
• 整合大量多格式資料

Gemini 3 是目前最強的多模態 LLM。

2. 做「代理式任務」的人(要 AI 幫你跑流程的人)

如果你要 AI：

• 幫你查資料
• 幫你規劃
• 幫你閱讀多份文件
• 幫你做跨平台操作(Gmail / 日曆 / Drive)

Gemini 3 的 Agent 才真正能派上用場。

3. 需要「高推理能力」的產業

如：

• 顧問
• 財經研究
• 資料科學
• 法律摘要
• 複雜分析

這類任務 GPT-4、Claude、Gemini 各有擅長，Gemini 3 特別強在「整合不同類型資料」的場景。

如果你只是：

• 查資料
• 寫 Email
• 要快速回覆
• 做英文潤稿

不需要 Gemini 3 Pro。你用 Gemini 1.5 / 2.5 都綽綽有餘

怎麼省錢？(實用規劃建議)

🔧 1. 降低媒體解析度(關鍵)

圖片、PDF 頁面立刻省下 30-60% token。

🔧 2. 輸入做摘要再丟給模型

任何文件先讓小模型做摘要，再丟給 Gemini 3。

→ 成本大降

🔧 3. 限制輸出長度

加一句：請限制在 300 字內你立刻省錢 5 倍。

🔧 4. 不要讓它生成過於完整的程式碼

因為程式碼輸出 token 超級貴。

先問框架，再請它補細節。

Gemini 3 Pro 是真正為「複雜任務」生的模型，不是給你寫 Email 的。

它的價格高，但如果你會用，它的價值遠超過成本。

AI 成本不是問題，決策能力才是。

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