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鉴定为没用过真正的豆包. 试了一次都感觉震惊，Gemini至少不会胡说八道，豆包ai幻觉和胡编乱造的程度高的吓人. Gemini蠢但有逻辑，是合理的愚蠢，豆包完全就是42号混泥土拌意大利面的水平.

Gemini 3 Flash在某些复杂的Agentic Coding（智能体编程）任务上，甚至 直接超越了Gemini 3 Pro！ 比如Flash在MMMU Pro（多模态理解和推理）上取得了 81.2%，反超Gemini 3 Pro的81.0%， 要知道从API成本来看，相比Gemini 3 Pro，Flash成本直接砍到了四分之一。

随着多模态大模型（如 GPT-4V、Gemini）的发展，两者正走向技术融合 —— 例如，用语言模型的逻辑推理能力增强视觉理解，用视觉模型的空间表征能力补全语言的具象化缺失，最终共同推动 AI 从 “单一模态智能” 向 “通用智能” 演进。

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。

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Google发布Gemini 2.5 Pro: Gemini系列第一个2.5版本的模型，最高支持200万上下文，全模态输入，推理大模…

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。

而且Gemini的API接口我觉得也很难搞，去年我折腾几天，官方API接口基本不适配其他工具 (不知道现在咋样)。 我前一阵做了一个实验，用Gemini和国产的glm5.1对我的同一个工程进行改造，并且相互评价。 Gemini每次提出的方案让glm评价，glm提出的方案让Gemini评价。