Gemini是谷歌推出的多模态AI基座模型，深度整合谷歌生态，具备领先的多模态处理能力，支持百万级token长文本和Canvas模式，适用于企业级AI应用开发。

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有点发愁啊，三个模型Gemini 3.6 Flash、3.5 Flash-Lite，还有专门做安全的3.5 Flash Cyber, 但是没有 3.5 Pro, 三个模型几乎全都是成本和效率优化，这次是继续朝着北美大豆包前进了。 3.6 Flash：省钱但没降智 3.6 Flash是这次的主力，定位是编程、知识工作和多模态任务的全能选手。 按Artificial Analysis Index的测算 ...

How to Handle Gemini’s Shadow & Light Sides Gemini comes off as a bit scatterbrained and they can be all over the map, that is no secret. What many don’t know about Gemini is deep down they’re actually pretty level-headed. They’re more rational than they first appear, usually working two angles at once, wanting at least one to stick.

而Google DeepMind的Gemini 1.5却打破了这一宿命，首次实现百万级token的上下文处理能力，相当于让AI同时阅读《战争与和平》全集并记住每一个细节。 这一突破并非简单堆砌算力，而是对Transformer底层记忆机制的彻底重构。

大语言模型LLM现在已经不是什么新鲜事物了，虽然线上ChatGPT、Gemini、Claude等各家大模型飞速迭代，但是收费高、区域限制、隐私难以保证等问题始终难以解决。 事实上，除了在线大模型以外，离线 (本地部署)大模型也是一个很好的选择。

Gemini 能干一个奇妙的事情，一个50MB，214页，图+文都有的PDF文档，11万 token，上传后可以在10秒内读完，并且你询问后看其中图片细节（编辑：这个细节甚至不包含文本， OCR 无法解决那种）不需要任何工具或者 命令行，10秒内解决。 甚至不需要进 AI Studio。

根据Google的说法：Gemini 3.5 Flash 在多个维度上展现出媲美大型旗舰模型的智能，同时保持了 Flash 系列…

Gemini Diffusion - Google DeepMind 大家好，我是中国人民大学高瓴人工智能学院李崇轩，因为做的非常相关，来回答一下这个问题。 我在连续扩散模型和朱军老师以及师弟师妹们有很多合作，代表性工作有 Analytic-DPM，U-ViT, DPM-Solver，ProlificDreamer，DPM-Solver++，unidiffuser 等等。 我在人大的课题组很年轻，组 ...

gemini和ChatGPT我都是付费会员，也用了很久了，正值gpt5更新后来回答一波。 先说性能： gpt5的纸面性能强于gemini，但实际使用上并没有非常大的差距，可以说是各有千秋。 如上图是gpt5和gemini的输出风格。 实际使用下来的感受我做个总结：