Gemini 3 系列是 Google 2025-2026 年发布的最新 AI 模型家族，包含 Pro（旗舰推理）、Flash（高性价比）、Deep Think（深度思考）和 Nano Banana Pro（图像生成）四大产品线。Flash 定价仅 $0.50/M tokens，却在 SWE-bench 编码基准上以 78% 超越 Pro 的 76.2%——这意味着对于大多数开发者，Flash 才是性价比之王。
要点速览
在深入细节之前，先把核心结论告诉你：Gemini 3 Flash 是大多数开发场景的最佳选择，它以四分之一的价格提供了接近甚至超越 Pro 的性能。如果你需要深度推理能力，Pro 搭配 Deep Think 模式是首选。而 Nano Banana Pro 是 Google 的图像生成模型，不要和文本模型混淆。对于中国开发者，可以通过 laozhang.ai 等中转服务稳定访问所有 Gemini API。
Gemini 3 家族全景图
理解 Gemini 3 系列的第一步是搞清楚这些模型的定位和关系。Google 在 2025-2026 年陆续发布了多个模型，形成了一个完整的产品矩阵，每个模型针对不同的使用场景和预算需求进行了优化。
Gemini 3 Pro 是整个系列的旗舰产品，于 2025 年 11 月 18 日发布。作为 Google 最智能的模型，它在多模态理解、复杂推理和长文本处理方面表现卓越。Pro 的定位是企业级应用和对质量要求极高的场景，比如深度研究分析、复杂的多步骤任务执行，以及需要处理大量上下文的项目。在 LMArena Leaderboard 上，Gemini 3 Pro 以 1,501 Elo 的分数超越了前代 Gemini 2.5 Pro，展现了显著的能力提升。
Gemini 3 Flash 于 2026 年 2 月 2 日发布，是这个系列中最让人惊喜的产品。Google 官方将其定位为"Pro 级智能 + Flash 速度和低成本"，这个定位在实际测试中得到了验证。Flash 的核心优势在于它针对 Agentic 工作流进行了专门优化，这意味着在自动化任务、代码生成、多轮对话等场景下，它的表现甚至可能超越 Pro。更重要的是，Flash 提供免费层级，让开发者可以零成本开始探索。
Gemini 3 Deep Think 是 Pro 模型的增强模式，专门针对复杂的数学、科学和逻辑问题进行优化。它的独特之处在于可以展示完整的思考链（Chain of Thought），让用户看到模型是如何一步步推理得出结论的。这对于教育场景、数学验证和需要可解释性的应用特别有价值。Deep Think 在 AIME 2025 数学基准测试中达到了 95% 的准确率，展现了强大的推理能力。
Nano Banana Pro 是很多人容易混淆的一个产品。它的正式名称是 Gemini 3 Pro Image，是 Google 推出的高质量图像生成模型，而不是文本处理模型。Nano Banana Pro 能够根据文字描述生成高质量的图像，支持 1K-2K 和 4K 分辨率输出。如果你需要的是图像生成能力，这才是正确的选择，而不是去用 Pro 或 Flash 来尝试生成图片。
这四个产品形成了一个完整的能力矩阵：Pro 负责高端推理，Flash 覆盖日常开发，Deep Think 处理复杂问题，Nano Banana Pro 负责视觉创作。理解这个定位，是做出正确选型决策的基础。
性能对决：基准测试深度解读
单看参数和官方宣传是不够的，我们需要通过权威的基准测试来客观评估各模型的真实能力。以下数据全部来自 Google 官方文档和第三方权威测试平台，验证日期为 2026 年 2 月 2 日。
在 SWE-bench Verified（软件工程能力测试）中，出现了一个反直觉的结果：Gemini 3 Flash 以 78.0% 的得分超越了 Pro 的 76.2%。这个结果初看令人意外，但深入分析后就能理解——Flash 针对 Agentic 工作流进行了专门优化，而代码生成和调试正是典型的 Agentic 任务。在这类需要快速迭代、多次尝试的场景中，Flash 的响应速度和任务完成率反而比追求单次回答完美的 Pro 更有优势。作为参考，GPT-5.2 在该测试中得分 80.0%，Claude Opus 4.5 得分 80.9%。
在 GPQA Diamond（科学推理测试）中，情况则完全不同。Gemini 3 Pro 以 91.9% 的得分明显领先，Flash 得分 90.4%，而 GPT-5.2 和 Claude Opus 4.5 都在 88% 左右。这个测试评估的是模型在物理、化学、生物等科学领域的推理能力，需要深度理解和复杂推理。Pro 在这里展现了作为旗舰模型的实力，这也是它定价更高的重要原因之一。
在 AIME 2025（美国数学邀请赛）测试中，Gemini 3 Pro 达到了惊人的 95.0%，Flash 得分 90.4%，Claude Opus 4.5 得分 92.8%。这个测试是评估数学推理能力的黄金标准，Pro 配合 Deep Think 模式可以展示详细的解题步骤，对于需要数学证明或教学的场景特别有价值。
在 MMMU Pro(多模态理解)和 Video-MMMU（视频理解）测试中，Pro 和 Flash 的表现几乎相同，都在 81-87% 的范围内。这说明在多模态处理方面，Flash 已经达到了 Pro 的水平，这也是 Flash 性价比如此之高的重要原因。
关键洞察：如果你的主要场景是代码生成、自动化任务或对话应用，Flash 不仅更便宜，实际性能可能还更好。只有在需要深度科学推理、复杂数学证明等场景时，Pro 才是明确的更优选择。"贵的就是好的"这个假设在 AI 模型选型中并不总是成立。
定价深度分析与成本计算
理解定价结构是做出明智选择的关键。Gemini 3 系列的定价策略体现了 Google 对不同用户群体的市场定位，以下是截至 2026 年 2 月 2 日的官方定价数据。
Gemini 3 Pro Preview 的定价采用分段计费：对于 200K tokens 以内的请求，输入价格为 $2.00/M tokens，输出价格为 $12.00/M tokens；超过 200K tokens 的部分，输入涨至 $4.00/M，输出涨至 $18.00/M。Pro 目前没有免费层级，所有使用都需要付费。这个定价反映了它作为旗舰产品的定位，适合预算充足且对质量要求高的企业用户。
Gemini 3 Flash Preview 的定价则亲民得多：文字、图片和视频输入统一为 $0.50/M tokens，音频输入为 $1.00/M tokens，输出统一为 $3.00/M tokens。更重要的是，Flash 提供免费层级，开发者可以在不花一分钱的情况下开始使用和测试。Flash 的输入价格只有 Pro 的 25%，输出价格只有 Pro 的 25%，成本优势非常明显。
Nano Banana Pro(Gemini 3 Pro Image) 采用完全不同的计费方式，因为它是图像生成模型。文字和图片输入按 token 计费（$2.00/M），但输出按生成的图片计费。1K-2K 分辨率图片每张约 $0.134，4K 分辨率图片每张约 $0.24。这个定价在图像生成市场中具有竞争力，同时反映了高分辨率输出的额外计算成本。
让我们通过三个典型场景来计算实际的月度成本。场景一：个人开发者，假设每月使用 100 万 tokens(约等于 75 万字的文本处理)，选择 Flash 的月成本约为 $0.50(输入)+ $3.00(输出)= $3.50，而选择 Pro 的成本则为 $2.00 + $12.00 = $14.00。Flash 可以节省 75% 的成本。场景二：小型创业团队，每月使用 1000 万 tokens，Flash 成本约 $35，Pro 成本约 $140。场景三：企业级应用，每月使用 1 亿 tokens，Flash 成本约 $350，Pro 成本约 $1,400。
成本优化策略建议：首先，善用 Flash 的免费层级进行开发和测试；其次，对于大部分场景使用 Flash，只在需要深度推理时切换到 Pro；第三，合理设计 Prompt 以减少不必要的 token 消耗；第四，使用缓存机制避免重复计算相同的请求。想了解更多关于免费额度的详细信息，可以参考我们的 Gemini API 免费额度详解。
Nano Banana Pro 深度解读
这可能是整篇文章最重要的澄清之一：Nano Banana Pro 是图像生成模型，不是文本模型。我在研究 TOP10 搜索结果时发现，很多文章把 Nano Banana Pro 和其他 Gemini 模型混为一谈，这会导致用户做出错误的选择。
Nano Banana Pro 的正式名称是 Gemini 3 Pro Image，它是 Google 在 2026 年初发布的高质量图像生成产品。这个模型基于 Google 的图像生成技术栈，能够根据文字描述（text-to-image）生成高质量的图像。它与 Imagen 4 等产品属于同一个产品线，而不是与 Gemini 3 Pro 或 Flash 这些文本模型归为一类。
从技术能力来看，Nano Banana Pro 支持生成 1K-2K 和 4K 两种分辨率的图像。Google 官方将其定位为"Google 最高质量图像生成模型"，这意味着它在图像细节、色彩准确性和整体美学方面都达到了行业领先水平。对于需要生成营销素材、产品图片或创意内容的用户，这是一个强大的工具。
在定价方面，Nano Banana Pro 采用按图片计费的模式。输入（文字描述和参考图片）按 token 计费，价格为 $2.00/M tokens；输出按生成的图片计费，1K-2K 分辨率每张约 $0.134，4K 分辨率每张约 $0.24。这个定价在图像生成市场中具有竞争力，特别是考虑到 Google 承诺的图像质量。
什么时候应该选择 Nano Banana Pro？如果你需要为产品生成营销图片、创建社交媒体内容、制作演示文稿中的插图，或者进行任何形式的视觉创作，Nano Banana Pro 是正确的选择。但如果你需要的是代码生成、文本处理、数据分析或对话功能，应该选择 Pro 或 Flash，而不是这个图像生成模型。
一个简单的判断标准：如果你的输出需要的是文字，选 Pro 或 Flash；如果你的输出需要的是图片，选 Nano Banana Pro。不要因为名字里有"Pro"就认为它和 Gemini 3 Pro 是同类产品。
如何选择：场景化决策指南
与其给你一堆数据让你自己分析，不如直接告诉你：在你的具体场景下，应该选择哪个模型。以下是基于实际使用场景的决策框架。
如果你的主要场景是编码和开发，首选 Gemini 3 Flash。原因很简单：Flash 在 SWE-bench 测试中得分 78%，超过 Pro 的 76.2%；Flash 的成本只有 Pro 的 25%；Flash 针对 Agentic 工作流优化，特别适合代码生成、Debug、重构等迭代性任务。除非你在做非常复杂的架构设计或需要处理超长的代码库上下文，否则 Flash 应该是你的默认选择。
如果你的主要场景是对话和客服，同样首选 Flash。对话场景通常需要快速响应和高并发处理，Flash 的低延迟和低成本正好满足这些需求。同时，Flash 提供的免费层级让你可以在不产生成本的情况下进行测试和小规模部署。对话质量方面，Flash 的表现完全能够满足大多数客服场景的需求。
如果你的主要场景是深度研究和复杂推理，选择 Pro，并根据需要启用 Deep Think 模式。Pro 在 GPQA Diamond 测试中得分 91.9%，明显领先于其他模型；Deep Think 模式可以展示完整的推理过程，对于需要可解释性的场景特别有价值；AIME 2025 数学测试中 95% 的准确率也证明了 Pro 在复杂推理方面的实力。研究、学术和需要深度分析的场景值得为 Pro 的更高定价买单。
如果你需要图像生成，选择 Nano Banana Pro（Gemini 3 Pro Image）。这是唯一正确的选择，因为其他 Gemini 模型都是文本处理模型，不具备图像生成能力。Nano Banana Pro 提供高质量的图像输出，支持多种分辨率，定价也具有竞争力。
针对不同类型的用户，我有以下具体建议。独立开发者应该从 Flash 的免费层级开始，足够个人项目和小规模应用使用。企业技术负责人可以考虑 Pro 作为主力模型，配合批量折扣降低成本。AI 创业者可以采用组合策略：用 Flash 做初步筛选和大量处理，用 Pro 做最终的精细化处理。中国开发者需要额外考虑访问问题，可以通过 laozhang.ai 等中转服务获得稳定的 API 访问。
中国用户如何使用 Gemini API
这是 TOP10 搜索结果中几乎没有人提及的话题，但对于中国开发者来说却是最关键的问题之一：如何在国内稳定使用 Gemini API？
由于众所周知的原因，Google 的服务在中国大陆无法直接访问，这包括 Gemini API。直接调用官方 API 端点会遇到连接超时或被拦截的问题，这对于需要将 Gemini 集成到产品中的中国开发者来说是一个实际的障碍。
解决这个问题的主流方案是使用中转 API 服务。这类服务在海外部署服务器，代理对 Google API 的请求，同时提供国内可访问的端点。对于开发者来说，只需要将 API 地址从官方端点改为中转服务的端点，其他代码完全不需要修改。
laozhang.ai 是一个值得推荐的中转服务选择。它提供统一的 API 接口，不仅支持 Gemini，还支持 GPT、Claude 等主流模型，让开发者可以通过一个接口访问所有大模型。在稳定性方面，laozhang.ai 部署了多区域节点，提供了较好的可用性保障。定价方面也具有竞争力，同时避免了自行搭建代理服务器的麻烦和成本。
使用中转服务时需要注意几点。首先，确保选择信誉良好的服务商，数据安全是重要考量。其次，了解中转服务的定价结构，通常会在官方价格基础上有一定加成。第三，测试服务的延迟和稳定性是否满足你的业务需求。第四，保留官方 API 的接入能力，在服务出现问题时可以快速切换。
如果你对 API 使用有更多疑问，可以参考我们的 Gemini API 速率限制完整指南，了解如何在限制范围内最大化利用 API 配额。
对于中国开发者来说，中转服务是目前最实用的解决方案。虽然会有额外的成本和一定的延迟增加，但相比无法使用这些先进的 AI 能力，这是一个合理的权衡。
Gemini 3 vs 竞品：全面对比
做技术选型不应该只看一家的产品，让我们把 Gemini 3 放到更大的市场背景下，与 GPT-5.2、Claude Opus 4.5 等竞品进行客观对比。
在性能方面，各家都有自己的强项。Gemini 3 Pro 在科学推理（GPQA 91.9%）和数学（AIME 95%）方面领先；Claude Opus 4.5 在代码生成（SWE-bench 80.9%）方面略有优势；GPT-5.2 则在整体平衡性上表现稳定。没有一个模型在所有维度上都是最好的，选择应该基于你最看重的能力维度。
在定价方面，Gemini 3 Flash 是目前市场上性价比最高的选项之一。$0.50/M 的输入价格和 $3.00/M 的输出价格，配合免费层级，对于预算有限的开发者非常友好。相比之下，GPT-4o 的定价为 $5.00/$20.00 per M tokens，Claude Opus 4.5 为 $5.00/$25.00 per M tokens。当然，Pro 的定价（$2.00/$12.00）与竞品相比也处于合理水平。
在生态系统方面，OpenAI 拥有最成熟的开发者社区和工具链；Anthropic 的 Claude 在安全性和对齐方面投入最多；Google 的优势在于与 Google Cloud 生态的深度整合，以及在多模态（特别是视频理解）方面的领先能力。如果你已经深度使用 Google Cloud，Gemini 的集成会更加顺畅。
我的建议是：不要把自己锁定在单一供应商。对于不同的任务，选择最适合的模型。代码生成用 Flash 或 Claude，深度研究用 Pro，图像生成用 Nano Banana Pro 或 DALL-E 3，视频理解目前 Gemini 几乎没有对手。通过 laozhang.ai 这样的聚合服务，你可以用统一的接口访问所有这些模型，根据任务需求灵活切换。
想了解更多关于 Claude 模型的详细对比，可以参考我们的 Claude Opus 4 与 Sonnet 4 深度对比。
总结与行动建议
经过这篇深度分析，让我们回顾核心要点并给出具体的行动建议。
核心结论：Gemini 3 Flash 是大多数开发场景的最佳选择，以 25% 的价格提供了接近甚至超越 Pro 的性能。Pro 在深度推理场景下仍有不可替代的价值。Nano Banana Pro 是图像生成模型，不要和文本模型混淆。
行动建议：第一步，在 Google AI Studio 创建账号，使用 Flash 的免费层级开始探索。第二步，根据本文的场景指南，确定你的主要使用场景和对应的模型选择。第三步，如果你在中国，注册 laozhang.ai 获取稳定的 API 访问。第四步，在小规模测试验证效果后，再考虑扩大使用规模。
关键数据速查：Flash 输入 $0.50/M，输出 $3.00/M，有免费层级；Pro 输入 $2.00/M，输出 $12.00/M，无免费层级；Nano Banana Pro 图像生成 $0.134-0.24/张。Flash 在 SWE-bench 编码测试中 78% 超越 Pro 的 76.2%。Pro 在 GPQA 科学推理测试中 91.9% 领先。
Gemini 3 系列代表了 Google 在 AI 领域的最新成果。无论你是独立开发者、创业团队还是企业用户，都能在这个产品矩阵中找到适合自己的选择。关键是理解每个模型的定位和优势，做出基于实际需求的决策，而不是盲目追求最贵或最新的选项。