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 ...

经历了漫长的等待后，目前Gemini 4 Argon已向Vertex和GCP用户全面开放。

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.

Gemini has two sides. Such is the nature of the “twins,” the symbol that represents this sign. This sign has both plenty. of energy and stamina. Additionally, they’re very clever when it comes to language. In a nutshell, clever Gemini can adapt to most situations and most people. Plus, they’re more likely than other astrology signs to be the social butterfly — but this sign should be ...

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…

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。

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：