Gemini 3.0 Pro解析模型基本架构:Transformer,MOE架构,多模态大模型(文本、视觉、音频输入);使用自研TPU进行训练;Gemini 3.0 Pro基本上在学术、科学、数学、多模态、编程、Agent领域领先学术、科学、数学领域:在Humanity's Last 37.5% > 26.5%(行业最高),GPQA 91.9% > 88.1%(行业最高),MathArena(数学竞赛题目) 23.4% > 1.6%(行业最高),AIME(数学) 95% > 94%(行业最高);多模态领域:ARC-AGI-2(视觉推理) 31.1% > 17.6%(行业最高),MMMU-Pro(多模态理解与推理)81.0% > 80.8%(行业最高), ScreenSpot-Pro(屏幕理解)72.7% > 36.2%(行业最高),Video-MMMU(视频获取知识)87.6% > 83.6%(行业最高);编程领域:LiveCodeBench Pro(编程竞赛)2439 > 2243(行业最高),Terminal-Bench 2.0(Agentic终端编程)54.2% > 47.6%(行业最高),SWE-Bench Verified(Agentic编程)76.2% < 77.2%(行业最高);Agent领域:Terminal-Bench 2.0(Agentic终端编程)54.2% > 47.6%(行业最高),SWE-Bench Verified(Agentic编程)76.2% < 77.2%(行业最高),t2-bence(Agentic工具使用)85.4% > 84.7%(行业最高),Vending-Bench 2(长任务Agent)5478.16 > 3838.4(行业最高);我们认为:1)大模型迭代继续,并未达到大模型性能边界,目前基本遵循log函数性能提升;2)多模态领域,Gemini大模型的优势领域继续提升,各参数指标出色,等到具体demo出来的时候会更加惊艳;3)编程领域,纵向来看,Gemini 3.0 pro相比与Gemini 2.5 Pro大幅提升,看出了谷歌在Coding领域的决心;横向来看,Gemini 3.0 Pro编程水平基本上追平Claude Sonnet 4.5,结合谷歌云优势,Gemini大模型API在B端企业的调用有望持续提升。