Gemini 3 新增三大核心能力：更智能、更灵活、更可控

Google 正在重新定义大模型的使用方式。从 Gemini 3 开始，开发者不再只能“黑盒式”地调用模型，而是可以像调节相机参数一样，精准控制模型的推理深度、媒体处理精度和思维连续性——这标志着 AI 接口从“功能提供”走向“体验定制”的关键一步。

thinking_level：让推理深浅随需而变

过去，模型是“全速运转”还是“轻装上阵”，全靠开发者猜。现在，Gemini 3 引入了 thinking_level 参数，直接让你决定模型花多少“思考时间”来处理任务。

—— 遇到复杂任务，比如分析财报数据、排查代码潜在漏洞、设计多步骤自动化流程，选择 high，让模型像资深分析师一样层层推演；

—— 如果只是生成客服回复、翻译短句、快速摘要新闻，选 low，响应速度提升 40% 以上，成本直降，效果依然够用。

这不是“省电模式”，而是真正为业务场景量身打造的推理策略。很多企业测试后反馈：“以前调模型像开豪车跑山路，现在终于能换挡了。”

media_resolution：图像、视频、文档，细节由你掌控

识别文档里的小字？分析监控视频中的车牌？提取 PDF 里的表格？这些场景对分辨率极度敏感。

Gemini 3 新增的 media_resolution 支持 low、medium、high 三档，开发者可按需切换：

• High：适合财务票据、合同条款、医学影像等需精确识别的场景，文字识别准确率提升近 30%；
• Medium：通用场景推荐，平衡速度与精度，适合大部分内容审核、商品图识别；
• Low：用于快速分类、情绪判断等无需细节的任务，token 消耗减少 50%+，响应更快。

系统默认会根据文件类型自动推荐最优值，但如果你有特殊需求——比如要识别一张 1200dpi 扫描的发票——完全可以手动锁定高分辨率，确保万无一失。

Thought Signatures：让 AI 的“思考路径”可追踪、可复用

最颠覆性的更新，是“思维签名”（Thought Signatures）——这不是简单的缓存，而是加密的推理轨迹记录。

想象你正在构建一个智能客服代理：它先查订单状态，再判断退款政策，然后生成解释话术。如果中间断了，下一轮它可能“忘记”自己为什么这么答。

现在，Gemini 3 会为每条推理链生成唯一“思维签名”，在多轮对话中自动续接上下文，确保逻辑闭环。这在金融风控、法律咨询、医疗辅助等高一致性要求场景中，价值巨大。

使用规则清晰明确：

• 函数调用：必须携带，否则返回 400 错误 —— 防止逻辑断裂导致系统误操作；
• 文本生成：非强制，但缺失时模型推理质量下降明显，建议在复杂任务中启用；
• 图像生成与编辑：必须提供，否则拒绝执行 —— 避免风格跳跃、内容失真。

这意味着，你不仅能获得结果，还能“审计”AI 是怎么得出这个结果的——这对合规、审计、调试都至关重要。

搜索+结构化输出：AI 智能体的“实时大脑”上线

过去，AI 模型的知识是“静态快照”。现在，Gemini 3 可直接调用 Google Search 实时获取最新信息，并自动整理成结构化 JSON 输出。

典型场景：

• “查一下今天特斯拉股价和马斯克最新动态，生成一份简报 JSON”
• “检索最近 7 天 Apple Store 的维修政策变更，整理成表格供客服系统调用”
• “对比三家物流公司本周的配送时效，输出可直接接入 ERP 的格式”

更关键的是，Google 已将这项能力从“固定套餐”改为按量计费：每 1000 次搜索仅 14 美元，远低于行业平均水平。这意味着，即使是中小团队，也能低成本接入“实时信息感知”能力，构建真正动态的 AI 智能体。

结合 thinking_level 和 thought_signatures，你现在可以构建这样的工作流：

1. 用 low 思考快速抓取实时数据；
2. 用思维签名保持上下文连续；
3. 用 high 分辨率解析扫描文档；
4. 最终输出结构化 JSON，无缝对接你的业务系统。

这不是“更聪明的 AI”，而是“更懂业务的工具”。Gemini 3 让开发者从“提示词工程师”，真正变成“AI 系统架构师”。