选项
首页
Al模型列表
Gemini-3-Pro-Preview

Gemini-3-Pro-Preview

添加比较
添加比较
模型参数数量
N/A
模型参数数量
所属机构
Google
所属机构
闭源
许可证类型
发布时间
2025-11-19
发布时间

模型介绍
Gemini 3 pro 预览版。
左右滑动查看更多
语言理解能力 语言理解能力
语言理解能力
可理解复杂语境并生成逻辑连贯的句式,但在语气把控上偶有偏差。
8.2
知识覆盖范围 知识覆盖范围
知识覆盖范围
覆盖超200个专业领域,实时整合最新科研成果与跨文化知识。
9.5
推理能力 推理能力
推理能力
无法保持连贯推理链条,常出现因果倒置或数据误算。
6.1
相关模型
Gemini-3.1-Flash-Lite-Preview Gemini-3.1-Flash-Lite-Preview 是谷歌推出的一款轻量级预览模型,专注于在低成本、低延迟和高吞吐量环境下实现实用功能。
gemma-4-31B-it gemma-4-31B-it 是谷歌推出的参数量为 310 亿的开源模型,可供开发者用于实现高质量对话、推理功能以及自主部署。
gemma-4-E4B-it gemma-4-E4B-it 是谷歌发布的一款轻量级开源设备端模型。
Gemini-3.1-Pro-Preview Gemini-3.1-Pro-Preview 是谷歌发布的 Gemini 3.1 Pro 预览版,专为高难度推理、多模态理解以及复杂的生产级任务而设计。
Gemini-2.5-Pro 双子座 2.5 专业版的正式发布版本。
相关文档
内部细节曝光:下一代 Gemini 算力紧张,内部团队在开发优先级和资源分配上存在分歧 报告显示,谷歌备受期待的下一代 Gemini 模型发布已被推迟。由于内部在开发优先级和资源分配上存在分歧,加上计算能力有限以及复杂的审批流程,导致发布时间延后了两个月。尽管谷歌拥有定制的 TPU 芯片,但由于模型训练、Google Cloud 服务以及众多消费和企业级 AI 应用对计算资源的需求相互竞争,谷歌仍面临计算资源短缺的问题。目前,高层管理人员正通过组织结构调整来解决这些部门间的冲突。与此同时,领导层也发生了变化,联合创始人谢尔盖·布林越来越多地参与到核心模型训练中,并倡导将资源专门用于
OpenAI 否认增长放缓担忧,称多个业务部门加速发展 针对外界对其销售增长放缓及未达内部基准的质疑,人工智能领域的领军企业 OpenAI 于 4 月 28 日(星期二)发表了一份信心十足的声明。该公司澄清称,其消费产品和企业服务正在快速推进,直接驳斥了近期关于业务放缓的猜测。针对该公司“未达成多项内部目标”的说法,OpenAI 将这些报道斥为“典型的标题党”。公司强调了企业对 AI 集成的强劲需求,并指出其广告业务早期增长前景良好。据 OpenAI 内部人士透露,公司内部情绪依然乐观。尽管市场竞争日益激烈,但公司正在向投资者传递信心,声称其商业
阿里巴巴超级杯:Qwen3.8-Max 重磅登场,代码与办公工具能力全面升级 阿里巴巴正式发布了Qwen3.8-Max,这是一款拥有2.4万亿参数的下一代基础大模型。这一重大AI进展在编码和专业办公任务等核心领域带来了显著的性能提升,展现了强大的技术能力。在权威的Arena大模型排名中,Qwen3.8-Max取得了令人瞩目的成绩,仅次于Anthropic的Claude系列,位居行业前列。这一里程碑标志着国内大模型在处理复杂任务方面取得了快速进展,为开发者和企业用户提供了先进的智能工具。该模型的API现已在Qwen AI平台上上线,并集成到新推出的“Qwen Offic
印度科技巨头投资3000万美元,打造微软Office的AI竞争对手 连续创业者 Bhavin Turakhia 正投入 3000 万美元自有资金,押注企业 AI 领域仍有新玩家的空间。他最新的创业项目 Neo 基于一个核心信念:传统的职场软件不能仅靠聊天机器人进行修补,而需要进行彻底的架构重构。46 岁的 Turakhia 有着支持雄心勃勃的企业科技项目的历史。在过去二十年中,他联合创立了 Directi、Radix、Titan 和 Zeta,在寻求外部投资之前,主要使用个人资本为这些项目提供资金。他正将同样的自力更生策略应用于 Neo。Turakhia 向
前OpenAI首席科学家Ilya的SSI首次发布模型 AI 取得了另一项重大里程碑。在从 OpenAI 离职后,前首席科学家伊利亚·苏茨克弗(Ilya Sutskever)创立了 Safe Superintelligence Inc.(SSI),该公司最近公布了其首个模型的详细信息。海外社交媒体上的报道指出,该团队正在利用 TTT(测试时训练)开发一个紧凑的推理引擎,这是他们在追求安全超级智能过程中的关键进展。这种新颖的架构专注于使模型能够“学习如何学习”。与在推理过程中保持参数静态的传统大型语言模型不同,该引擎在处理现实世界任务时会动态更新特定
模型比较
开始比较
OR