Gemini封神之路：为什么它大概率会成为你最离不开的AI伙伴？（深度评测+使用指南）

嘿，各位AI爱好者和科技发烧友们，今天咱们聊点硬核的！如果你还在为挑选哪款AI工具而眼花缭乱，那么请留步，因为接下来我要聊的这位“选手”，Gemini，大概率会成为全世界最受欢迎，或者用户数最多的AI工具。

为什么我敢这么说？因为它就是Gemini，它值得你花上半个小时，跟我一起深入了解一番。

那接下来，我们就围绕Gemini的进化之路、当下的核心功能、在谷歌生态的应用，以及怎么用好Gemini，详细展开聊聊。准备好了吗？Let’s Go!

Gemini的进化之路：从追随者到领先者

故事开始于2023年12月6号，Gemini 1.0横空出世。当时，国内的百度文心4.0其实比它还早发布了两个月，但现在呢？文心已经默默滑落到国内第二梯队，而Gemini则一路从1.0、1.5、2.0进化到现在的2.5，稳稳地坐在了世界AI模型的前三把交椅上。不得不说，谷歌还是有点东西的！

当然，成长之路总有波折。Gemini在文生图生成人像时也翻过车，被大家狠狠地“教育”了一番，导致它在文生图方面一直都非常谨慎。谷歌自己也说了：“we are approaching this work boldly and responsibly”（我们以大胆且负责任的方式推进这项工作）。毕竟科技巨头行事，风险考量总是更多。所以，这一年多来，Gemini给大家的感觉一直是：追随、小心、稳步推进。

但小心归小心，谷歌的自信可一点没少。Gemini 1.0发布时，就宣称自己是SOTA（State-of-the-Art，顶尖水平）天花板，当时还细分为Ultra、Pro和Nano三个版本。那时候的模型还都叫通用模型（general model），主要区别在于参数大小。

Gemini从一开始就瞄准了原生多模态（native multimodality）。这意味着它的架构设计天生就能处理多种类型的数据，训练语料也包含了文本、图像、音频、视频和代码等。所以，Gemini能无缝理解和推理不同模态的输入。比如，你给它一段文字和一张图，它能准确理解文字里描述的猫就是图片里的那只。这种能力，更接近我们人类通过多种感官感知世界的方式。Gemini 1.0在不调用OCR工具的情况下，MMMU基准测试表现就相当惊艳，这就是原生多模态实力的展现。

从那时起，曾让谷歌股价暴跌的Bard，也华丽变身为经过微调的Gemini Pro。现在你搜索Gemini，还会看到“Bard is now Gemini”的提示。谷歌将Gemini的发布视为一个新纪元的开始。

关键进化节点：

1. Gemini 1.5 (1.0发布后两个月)： 主要突破是基于多模态的长上下文理解（long context understanding）。首次将上下文窗口提升到100万tokens！虽然当时普通用户体验的标准版只有128K，但这100万tokens是什么概念？相当于1小时视频、11小时音频、3万行代码或70万字的文本！
   • MoE架构的引入： Gemini 1.5 Pro采用了混合专家（MoE）架构，用更少的计算资源达到了1.0 Ultra的效果。长上下文窗口对计算量要求高，MoE架构通过激活部分“专家”而非全部参数来处理任务，就像医院的分诊台，精准分配任务，从而实现快速响应和高效率。现在主流的顶级模型，基本都是MoE架构。为什么要搞这么长的上下文？因为AI要解决现实世界的复杂难题，必须处理复杂的多模态信息。
2. Gemini 2.0 (1.0发布后约一年，即2024年)： 关键词是Agent。在多模态和长上下文基础上，实现了多步骤推理规划，能更好地理解世界，并在用户监督下执行任务。版本命名也变了，不再是Ultra、Pro、Nano，而是引入了Flash（如Gemini 2.0 Flash快闪版），性能甚至超过了1.5 Pro。
   • 原生调用工具： 从2.0开始，模型能根据提示词自主决定是否需要联网搜索，即grounding with Google search。国内大模型的联网能力通常难以匹敌。基于此，Gemini推出了Deep Research功能（稍后详述）。
3. Gemini 2.0 Pro (2.0发布后两个月，约今年2月初)： 在代码和复杂问题推理上更进一步。测试版直接将上下文窗口提升到200万tokens，地表最长！
4. Gemini 2.5 Pro (今年3月26日测试版)： 发布即登顶Arena排行榜（当时O3还没出）。从谷歌第一个思考模型Gemini 2.0 Flash thinking开始，谷歌就在探索强化学习和思维链技术。到了2.5，全系列模型都进化为思考模型。AI能自行判断问题是否值得深入思考，并选择最佳响应方式，核心标准是“快速高质量解决问题”。Gemini 2.5 Pro的Benchmark领先，很多都是single attempt（一次成功），而不是靠刷榜的multiple attempts（多次尝试）。正式版支持100万tokens上下文，后续会升至200万。

可以说，现在的Gemini，对于咱们中国宝宝来说，是一款非常友好且顶级的国际大模型：Arena榜首、原生多模态、原生谷歌搜索、200万上下文、Deep Research加持、方便订阅还不降智、完美嵌入谷歌生态、升级迭代神速……20美金，真心不贵，值得拥有！

Gemini核心功能逐个数：让你惊艳的实用工具

接下来，咱们就详细扒一扒Gemini那些让人拍案叫绝的核心功能：Canvas、Deep Research、文生图/视频等等。

打开Gemini，左上角可以选择模型。好消息是，现在免费用户也能用所有模型了！ Gemini 2.5家族都具备深度推理能力，Deep Research现在也是2.5 Pro内核，所有模型都支持联网搜索（grounding with Google search）。

1. 核查回答 (Double Check)：
这个小功能太实用了！Gemini回答后，你可以点击“核查回答”，它会联网从谷歌搜索验证答案。

• 绿色： 找到了相关信息源，比较可信。
• 橙色： 没找到相关数据，或信息源有冲突，可信度存疑，最好再确认。
  比如我问免费用户每月Deep Research次数，Gemini答5次，核查后变橙色，点开发现谷歌搜索显示是10次（最近翻倍了！）。用其他模型生成的答案，咱不也得去谷歌搜一下嘛，Gemini直接一键搞定！

2. Canvas (画布)：
这功能，吹爆！所有模型标配。你可以在Canvas里随心所欲地编辑文稿、写代码、运行调试。

• 使用方法： 点击输入框下的“Canvas”，输入你要撰写的主题，比如“深入研究主流大模型AI搜索与传统搜索的区别”。Gemini会在右边弹出画布区域。
• 模型对比： 2.0 Flash速度快，内容相对简洁；2.5 Pro会多一个思考过程，内容更丰富（比如前者890字，后者2010字）。
• 界面与功能： 左边继续对话提问，右边是文档编辑区（自动云保存、版本回撤、格式设置、导出谷歌文档/复制文本）。关闭后，点击右上角“文档”按钮可查看历史文档。
• 神奇的调节按钮 (右下角)：
  • 更改长度： 短、很短、长、很长。可以选中段落精简或扩写。不选中文本直接点“很长”，能将整篇文章扩展约两倍（通过细化观点和增加案例）。当然，不能无限翻倍，我测试过从2700字多次扩展，最终趋于平缓在13700字左右。
    • 为什么不能一次输出几十万字？ 百万tokens是上下文窗口，不是输出上限。Gemini 2.5 Pro最大输入100万tokens，最大输出64K tokens。但为了用户体验（输出几万字得等很久），日常对话和Canvas初稿一般在1000-3000字。
  • 更改语气： 随意、非常随意、正式、非常正式。
  • 提出修改建议： Canvas会根据全文给出修改建议，可单个或全部采纳。
• 注意： 在Canvas模式下，若在左侧对话框问与右侧文档主题不太相关的问题，Gemini可能会新建一个Canvas文档，这点体验有点玄学，建议要么选中提问，要么单开窗口提问。
  对于长篇写稿的朋友，Canvas简直是神器：生成初稿、按要求修改、换说法、改口吻、扩展、精简、提建议……一站式搞定！

3. Deep Research (深度研究)：
4月8号升级到Gemini 2.5 Pro内核。免费用户每月10次，订阅用户每天20次！ 这着实给了OpenAI不小压力（他们也搞了个轻量版，被网友吐槽是shallow research）。
Gemini的Deep Research只有一个版本，而且非常夸张！国内版本能整合上百个网站信息就不错了，Gemini呢？680个网站！ 我都震惊了！全英文，有论文数据库、维基百科、Hugging Face、GitHub，甚至YouTube视频（能从视频里扒信息）！每个网站都有logo，信息源相对靠谱。

• 体验案例： 我让它以光伏产业为例，研究发展过程、0到1和1到N的玩家、2025年展望等，要求参考英文源，中文输出，不低于1万字，带图表。
  • 它先给研究框架，问是否修改（不懂就让它来）。
  • 整个研究过程约20多分钟，完成后会通知你（手机APP有提醒）。
  • 我要求1万字，它给了我25000字！标题：“光伏革命：解构从0到1与从1到N的美中叙事”，有点东西！
  • 细节拉满： 每段都有下拉按钮，显示引用来源的脚标。导出到谷歌文档后，133篇引用清清楚楚列出来，还有大量汇总表格！服不服吧！
    这才是真正的深度研究！每月10次免费，简直是快速深度扫盲的神器。相当于有个大牛帮你建立全局认知，还随时答疑。以前找行业报告，有些专题没人写，现在Gemini帮你写！

4. 文生图 (Imagen 3) 和文生视频 (Veo2)：
因为是原生多模态，Gemini的生成质量相当不错。

• 文生图 (Imagen 3)： Imagen 3是专门的高质量图像生成模型，谷歌对其做了优化，在细节、光照和自然语言提示理解（improved prompt following）方面很强，能准确捕捉用户意图，包括复杂抽象概念。
  • 原生多模态的优势： 对比拼接式多模态（如早期GPT-4+DALL·E3），原生多模态在概念推理、视觉理解上更胜一筹。比如“一张充满怀旧感的夏日傍晚沙滩照片，远处有模糊灯光”，原生模型更能理解“怀旧感”和“模糊灯光”在特定场景下的含义。
  • 体验入口： Gemini Web端文生图无法精细控制，推荐去ImageFX，可以调宽高比，一次生成4张，效果很棒。
• 文生视频 (Veo2)： 目前只能在APP端体验，可生成8秒720P横版视频，下载无水印，效果逼真。聊天记录会同步到Web端，即使Web端显示2.5 Pro，继续对话也能生成视频。

这套逻辑（强视觉理解的原生多模态 + 专门优化的生成模型）和豆包深度思考大模型+文生图3.0类似。但与GPT-4o最近升级的文生图又有区别，GPT-4o的图像生成更像是原生固有能力，深度集成。打个比方：GPT-4o欧医生是全科医生，图像生成是他的强项，自己就能搞定；Gemini谷医生也是全科，懂图像生成咋回事，但会找更专业的专科医生（Imagen 3）帮忙。

Gemini 与谷歌生态：无缝融合的力量

Gemini的强大，离不开谷歌生态的加持。

• Gemini应用内部： 输入“@”就能调出谷歌服务。机票（@谷歌机票）、酒店（@谷歌酒店）、YouTube视频信息（@YouTube）等，都能轻松搞定。记得在设置-应用中开启。
• 谷歌搜索： AI Overview（AI概览，月活超15亿，大陆VPN也用不了）和AI Mode（美国用户专享），都是基于Gemini的。全球第一的搜索入口，让你想绕开Gemini都难。
• Chrome浏览器： Gemini目前没有PC端应用，Chrome足够承接。地址栏输入“@Gemini”就能提问。
• Gmail： 右上角Gemini按钮，邮件润色轻松搞定。
• 谷歌文档/表格/幻灯片/云盘： 右上角都有Gemini标志。云盘文件可直接拖入进行总结、识别、追问（为保隐私，这部分追问不与主聊天记录同步）。
• 谷歌学术： 虽然没有震撼的直接整合（可能因版权），但有个Chrome插件**“谷歌学术搜索PDF阅读器”**非常好用。打开PDF论文（谷歌学术、Arxiv都支持），自动生成AI大纲，快速跳转，追踪参考文献，百万用户选择！

推荐插件：

• Side panel for Gemini (Gemini侧边栏)： 缩小版浏览器页面，聊天内容同步。配合Canvas使用，需要额外提问时非常方便。
• 增强Gemini (Enhance Gemini)： 划词右键或快捷键（如Option/Alt+G）快速调用Gemini。

无论你用Mac还是Windows，你都很难逃离谷歌生态，未来大概率也离不开Gemini。

如何用好Gemini：从入门到精通的秘籍

如此聪明的Gemini，我们到底该怎么用好它呢？

1. 从Search到Research，再到Output：
   • Search (搜索)： Gemini原生调用谷歌搜索，AI搜索信息能力堪称世界最强。大部分人用它回答问题，本质就是更高级的搜索。
   • Research (研究)： 少数知识工作者、有深度学习和个人成长需求的人，一定会爱上Deep Research，每月10次免费额度可能都不够用。
   • Output (输出)： 更少一部分人有输出产品（文章、报告、代码）的需求，Canvas会是他们的得力助手。
2. 建个专题，刨根问底，输出倒逼：
   • 即使只用搜索和免费的Deep Research，也强烈建议你围绕某个专题刨根问底。Gemini的超长上下文理解能力，能让你在一个对话窗口内搞懂一个专题。真知灼见往往源于多轮对话。
   • 输出倒逼输入是成长的关键。用Gemini输出文章（公众号、专栏）、脚本（视频）、报告、PPT，甚至写书。只要是产品，就有标准，你就会认真做，并收获意想不到的成长。想象一下：Veo2做视频画面，Imagen 3画封面，Gemini 2.5 Pro写稿子，自动语音播报……一个完整的视频不就有了？
3. 推荐组合拳：豆包PC版 + 沉浸式翻译 + Gemini：
   • 豆包PC版（内核也是Chrome，插件通用）处理文档能力强，弥补Gemini这方面的不足。相当于同时拥有中美两大顶尖AI工具。
   • 沉浸式翻译插件： 方便用英文输入（连续3次空格键变英文），因为中英文输入对Gemini影响较大。英文输出后再让它翻译成中文，或直接用自动翻译。Gemini触及的英文语料质量非常重要。
4. AI能力有强弱，但更有远近：
   • 咱们这些博主天天吹AI，恨不得让你明天就变首富。但作为理智用户，你要明白：写作比较远，搜索比较近；视频比较远，图文比较近；Agent比较远，工作流比较近；AI帮你赚钱比较远，解决实际小问题比较近。
   • 立足于自己的工作流，基于高频需求提高效率，解决实际问题更靠谱。 OpenAI的新模型可能很强，但IP封锁、降智让你觉得它很“远”。相对而言，Gemini就离你很“近”。适合你的，才是最好的。
   • 经常有人问Gemini和Grok选哪个？我的建议是：都订阅，深度体验一个月，结合自己的工作流，再决定续订哪个。这个钱，是必须花的。

写在最后：全局认知胜过零散比较

其实从O3之后，我就不怎么做新模型的单点体验视频了。原因有二：

1. 它们都太聪明了，简单的一次性个例根本无法展现模型的强大。
2. 谁强谁弱，在很多场景下已经没有绝对意义了。每个人的需求、提问能力千差万别。这就好比纠结娜扎和热巴谁更美，安卓和苹果哪个更好，华为和小米哪个跑分高……单次问答总有高下，杠精也多，随他们去吧。

大家看看Benchmark跑分图一乐就行，大公司都要脸，不会太离谱。测试基准也在不断升级，AIME 2024干到90多分，就出个2025，然后可能还有2025 Pro Max……没完没了。

所以，我选择做这样一个完整的Gemini教程和深度分析。在AI飞速发展的今天，全局的认知，远比单个案例的比较更有意义。