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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证明了速度和规模并不一定要以牺牲智能为代价。 除了前沿级的推理和多模态能力外，Gemini 3 Flash专为高效而生，推动了质量与成本、速度之间的帕累托前沿（Pareto frontier）。 在进行最高层级的思维处理时，Gemini 3 Flash能够调节其「思考量」。

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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并且Gemini对促销的理解是不是有亿点点问题，全都在涨价5倍起。 我认为这张图综合看没有超过去年DALLE3的版本。 去年2月DALLE3的输出： Prompt：画一幅图，水粉画风格，内容是一个水果摊上摆放了四个木筐，分别是一筐橙子，一筐苹果，一筐西瓜，一筐香蕉。

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。

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