探索Google最强多模态AI助手,支持多模态推理、视频生成、AI代理与深度研究能力。Gemini 3.7 Flash、3.5 Flash-Lite等前沿模型,为您带来前所未有的智能体验。
Gemini最新一代模型,满足不同复杂度的智能任务需求
大规模复杂代理任务的最佳选择,具备卓越的多模态推理能力和高效的处理速度,适合企业级应用场景。
高容量任务的高效智能解决方案,在保证出色性能的同时大幅降低运营成本,是大规模应用的理想选择。
复杂任务和创意概念实现的强力引擎,提供深度的语义理解和创意生成能力,助力专业创作与研究。
科学、研究和工程领域现代挑战的最佳助手,提供深度推理和问题解决能力,支持前沿领域探索。
Gemini的多模态智能能力,赋能各行业创新应用
利用高级推理能力处理复杂开发任务,支持多步骤代码生成、调试和优化,显著提升开发效率。
将文本、图像、视频和音频转换为丰富的交互式界面,实现跨模态信息深度整合与理解。
在延长时间范围内执行复杂工作流,保持上下文连贯性,支持复杂项目的全程智能辅助。
利用高级工具解决现实世界中的复杂问题,支持工具调用、API集成和动态方案优化。
支持视频内容的深度理解和生成,Gemini Omni开创性地实现从视频创建任何内容。
内置安全过滤器,遵循Google AI安全准则,确保输出的可靠性和责任性。
Gemini在各领域基准测试中的卓越表现
完整的开发工具和应用平台,助力快速构建AI应用
从提示词到生产的快速通道
AI优先的开发平台
开发者构建应用的工具包
企业级AI代理平台
从视频创建任何内容
最先进的图像生成模型
来自全球领先企业的Gemini应用实践
并行运行子代理分析复杂数据,进行更准确的全球商户增长预测,实现大规模数据分析智能化。
加速客户 onboarding 流程,对100多页复杂文档进行推理检索,以低延迟提供可靠建议。
集成到 Agentforce 实现复杂企业任务自动化,部署多个保持上下文连贯的子代理执行多轮工具调用。
使用代理工作流监控和检索实时信息,跨大规模数据集进行问题诊断和解决方案建议。
关于Gemini的常见问题解答
Gemini是Google DeepMind开发的最先进多模态AI助手,与传统AI助手最大的区别在于其原生多模态能力。Gemini能够同时理解和处理文本、图像、视频、音频等多种形式的信息,实现真正的跨模态推理。Gemini 3.7 Flash在复杂代理任务、大规模代码生成和科学研究等领域展现出卓越能力,在多项基准测试中领先于其他主流模型。其独特的长上下文窗口(最高可达100万tokens)和高效的推理速度,使其特别适合处理长文档、复杂代码库和需要深度分析的专业任务。
Gemini 3.7 Flash是最新一代的旗舰模型,相比3.6 Flash实现了显著提升。在代码质量方面,FrontierCode基准测试从34.4%提升到43.6%;在软件工程任务方面,DeepSWE从48.6%提升到65.3%。在Web开发Elo评分中从1538提升到1588,代理终端编码能力从78.0%提升到85.8%。最重要的是,3.7 Flash在保持高质量输出的同时,成本比3.6 Flash降低了35%,这使其成为企业级大规模应用的理想选择。此外,新版本在长视频理解、多模态推理和Agentic任务执行方面都有质的飞跃。
Gemini的多模态能力涵盖多个维度:首先是跨模态理解,能够同时处理和关联文本、图像、视频、音频等多种信息形式;其次是内容生成,包括文本创作、图像生成(通过Gemini Image/Nano Banana)、音频处理等;第三是视频理解与分析,Gemini 3.7 Flash在LVBench长视频理解基准上达到85.4%的准确率;第四是文档解析,能够处理复杂的PDF文档、表格数据和多页报告;第五是视觉问答和图像描述,可以详细解释图像内容并回答相关问题。这些能力使Gemini成为处理复杂场景的强大工具。
开始使用Gemini有多种方式。对于普通用户,可以直接访问Gemini网页版(gemini.google.com)或使用移动端应用;对于开发者,有以下几种接入方式:第一是通过Google AI Studio,这是官方提供的在线开发环境,可以快速创建和测试提示词;第二是通过Gemini API,可以通过编程方式将Gemini能力集成到自己的应用中;第三是通过Google Cloud的Vertex AI平台,适合企业级部署和管理;第四是通过各种第三方平台和工具。不同的接入方式适合不同的使用场景和用户群体。
Gemini已被广泛应用于多个行业龙头企业。Box公司使用Gemini 3.7 Flash进行企业知识工作分析,准确性和速度都显著提升;Browser Use报告称3.7 Flash代理比3.6 Flash成本降低35%,工具错误更少;Cartwheel利用其运动理解能力进行动画生成;Harvey在法律工作基准测试中提升2.6个百分点;Hebbia实现了与Opus级别相当的接地性能;LangChain在多步骤代理任务中与最强模型表现相当;Shopify用于并行子代理分析全球商户数据;Macquarie Bank用于100多页复杂文档的推理检索;Salesforce集成到Agentforce实现企业任务自动化。这些案例展示了Gemini在各行业的广泛应用前景。
Gemini 3.5 Flash-Lite是针对高容量任务优化的轻量级模型,主打高效和低成本。它在保持良好智能水平的同时,提供了极低的延迟和极具竞争力的价格。根据Artificial Analysis的数据,3.5 Flash-Lite在帕累托最优前沿上占据有利位置,在准确性、延迟和成本之间取得了最佳平衡。它特别适合以下场景:大规模数据处理和批量化任务、高频API调用场景、需要快速响应的实时应用、低成本探索和原型开发、以及对成本敏感但仍需要AI能力的企业应用。Palo Alto Networks、Ramp等公司都在生产环境中使用了这一模型。
Gemini在开发过程中始终将安全性和责任放在首位。Google DeepMind建立了全面的AI安全框架,包括:内置的安全过滤器来防止有害内容生成;数据处理遵循严格的隐私政策和合规要求;企业版用户可以享受更高级别的数据控制和定制化安全策略;所有API调用都通过加密通道传输;Google Cloud的基础设施提供了企业级的安全认证(如ISO 27001、SOC 2等)。此外,Gemini还经过了广泛的安全评估和红队测试,以确保其在各种场景下的可靠性和安全性。
Gemini的未来发展将聚焦以下几个方向:首先是通过Gemini 3.1 Deep Think等模型深化科学、研究和工程领域的能力;其次是扩展多模态边界,Gemini Omni已经能够从视频创建内容,未来将进一步提升;第三是增强代理能力,3.7 Flash已经展示了强大的Agentic任务执行能力,未来将支持更复杂的工作流程;第四是持续优化成本效率,使更先进的AI能力惠及更广泛的用户;第五是与更多行业深度集成,通过Gemini Enterprise Agent Platform等平台提供企业级解决方案。Google DeepMind表示将持续投入,推动AI技术的边界。
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