一、核心观点
谷歌发布最新一代AI大模型Gemini 3.0及Gemini 3.0 Pro，被称为“迄今最智能的模型”，在推理、多模态等方面均取得了较大进步。Gemini 3 Pro在应用场景上扩展至文字、图片、音频、视频以及代码等多种数据类型。长上下文处理能力也大幅提升，能够拥有高达百万Token的上下文窗口，可以一次性读入复杂学术论文、长视频等。
Gemini系列自第一代起就强调多模态能力（支持图像、文本等）。在效率方面，Gemini 3 Pro通过架构和推理模式实现了卓越的性能/成本比提升。一方面，稀疏MoE架构使模型拥有非常高的参数总量但推理时仅激活部分专家网络，大幅降低计算开销。另一方面，Google引入了自动模型选择机制，针对简单查询由小模型快速回答，复杂任务才由Gemini 3接管，从而实现“效率与智能兼备”。这种设计在实际部署中既能发挥大模型的威力，又能控制成本和响应速度。此外，Gemini 3推出了Deep Think增强推理模式，用于最棘手的问题求解。Deep Think模式通过更长的推理链和工具使用，将Gemini 3的推理与多模态理解能力进一步提升一个台阶，在需要逐步规划和创新思路的任务上，比普通Pro模式性能再提高约10%-20%。
在专业评测中，Gemini 3 Pro以81%的成绩刷新了多模态理解基准MMMU-Pro记录，在视频多模态推理基准Video-MMMU上也达到了87.6%，均创当前的SOTA纪录,领先竞争对手GPT-5.1和Claude 4.5。例如，在复杂截图理解任务ScreenSpot-Pro中，Gemini 3 Pro准确率高达72.7%，而其他旗舰模型仅约36.2%，实现了一倍以上的性能提升，表现出在视觉信息理解和推理上建立了显著优势，可准确分析图像内容并进行逻辑推断。
除理解能力以外，Gemini 3还具备强大的生成与交互能力。它能够根据用户提示自动生成交互式可视化和多媒体内容，例如，在搜索中用户询问复杂物理问题时，Gemini 3能动态创建交互式可视化模型。在官方演示中，仅用一句话就生成了可玩的3D小游戏和科普动画，实现了一句话生成3D世界。
此外，Gemini 3内置了高水平的代码理解和生成能力。它可以产出高保真的代码来进行数据可视化或游戏开发，并在编码助理Benchmark（如LiveCodeBench、SWE-Bench等）上成绩接近甚至持平GPT-5.1等最强对手。总体而言，Gemini 3Pro集成了多模态感知（读图、读视频能力）与多技能生成（文本、代码、图像生成）的能力，让模型能够跨越文本与视觉、分析与创作的界限。
Gemini 3 Pro的训练与推理主要依托于谷歌第六代TPU（代号Trillium）的成熟集群以及最新部署的第七代TPU（代号Ironwood）。这种硬件架构并非简单的算力堆砌，而是针对万亿参数级MoE（混合专家模型）和超长上下文（InfiniteContext）进行了极其深入的软硬协同设计。
Gemini 3 Pro的核心计算引擎经历了从通用AI加速向“推理优先（Inference-First）”架构的根本性转变。在Gemini 3 Pro的训练后期及大规模部署阶段，谷歌主要启用了第七代TPU Ironwood。与前代Trillium相比，Ironwood最大的改进在于其针对稀疏计算的专用优化。Gemini 3 Pro采用的是高度动态的MoE架构，这意味着在任何一次推理中，只有极少部分的参数被激活。传统的密集计算单元（如NVIDIA GPU中的Tensor Core或早期TPU的MXU）在处理这类非连续内存访问时效率往往会下降。
Ironwood芯片内部集成了第三代Sparse Core（稀疏核心），该核心是一个独立于主张量处理单元（Tensor Core）之外的可编程数据流引擎，专门负责处理嵌入（Embedding）查找、Scatter-Gather（分散-收集）操作以及MoE模型中的专家路由（Routing）。在Gemini 3 Pro运行复杂的逻辑推理任务时，Sparse Core能够以极低的延迟在芯片的片上高带宽内存（HBM）中快速索引并提取活跃专家的参数，而主张量核心则专注于执行高密度的矩阵乘法。
这种异构架构使得Ironwood在处理Gemini 3 Pro的非结构化的稀疏激活模式时，算力利用率比上一代提升了40%以上，解决了大模型推理中decoding阶段面临的频繁内存访问问题。
其次，在支撑Gemini 3 Pro超大规模训练互连层面，谷歌将其独有的光路交换（Optical Circuit Switching, OCS）技术落地。Gemini 3 Pro的训练集群并非传统的电缆连接，而是一个基于光的动态网络。在Ironwood超级计算集群（SuperPod）中，多达9216颗TPU芯片被封装在一个单一的逻辑计算域内。为了实现线性扩展，谷歌部署了名为Project Apollo的升级版OCS系统。
与传统的电交换机需要将光信号转换为电信号再进行路由不同，OCS利用MEMS反射镜阵列，直接在物理空间中通过反射光束来改变连接拓扑。对于Gemini 3Pro这样需要数月训练的模型，网络拓扑的需求在不同阶段是变化的。在进行数据并行训练时，需要高带宽的环状拓扑。而在进行流水线并行或专家并行时，则需要复杂的全互联拓扑。OCS允许系统在毫秒级时间内通过旋转微镜片重构整个数据中心的网络布线，动态调整为流量最大的节点分配更多带宽。这种软件定义物理网络（SDN）的能力，使得Gemini 3 Pro的训练通信效率接近理论物理极限，同时极大地提高了容错能力，一旦某机柜芯片发生故障，光路可以瞬间绕过故障点，无需中断整个训练任务。
再者，内存子系统的更新是Gemini 3 Pro能够支持千万级token上下文窗口（Context Window）的关键。Gemini 3 Pro的亮点是其全库级的信息检索与推理能力，这对显存容量和带宽提出了极高要求。Ironwood TPU引入了近内存计算（Near-Memory Compute）的设计理念，并集成了最新的HBM4内存堆栈。每颗Ironwood芯片配备了高达192GB的HBM4内存，且单芯片内存带宽突破了7.2TB/s。
另外，谷歌在Pod级别引入了全局共享内存地址空间（Global Shared Memory）。通过特制的ICI（Inter-Chip Interconnect）互联协议，一个机架内的64颗TPU可以无缝访问彼此的HBM内存，形成一块巨大的统一显存。这对于Gemini 3 Pro的长文本推理至关重要，当用户输入一本即时生成的数十万字技术手册并要求模型进行跨章节推理时，模型需要将海量的KV Cache（键值缓存）驻留在显存中。Ironwood的内存架构允许这些KV Cache分散存储在整个机架的内存池中，并通过超低延迟的光互联进行访问，从而实现了实际上“无限”的推理上下文，而不会因为单卡显存溢出导致性能崩溃。
我们认为，Gemini 3.0 Pro并不是简单的参数量升级，而是围绕高性能推理+多模态应用展开的一次系统性范式跃迁。在模型层面，基于稀疏MoE架构、自动模型选择与Deep Think增强推理，实现了在长上下文、多模态理解与复杂推理任务上的SOTA表现，并显著优化性能/成本比；在系统与算力层面，则依托TPUv6/v7（Ironwood）上的第三代Sparse Core、OCS光路交换网络以及HBM4与全局共享显存架构，解决了大模型在稀疏激活、超大规模训练与“无限上下文”推理中的算力利用率与内存瓶颈问题。综合来看，Gemini 3.0 Pro代表的是从“训练优先、单一模态”向“推理优先、全模态、长上下文”的基础设施升级，与此同时，硬件需求或转向从强调通用计算的GPU至推理及应用的ASIC市场，集群连接则进一步强调全光方案。
二、关键数据
- Gemini 3 Pro在多模态理解基准MMMU-Pro中取得81%的成绩，刷新记录。
- Gemini 3 Pro在视频多模态推理基准Video-MMMU上取得87.6%，刷新记录。
- Gemini 3 Pro在复杂截图理解任务ScreenSpot-Pro中准确率达72.7%。
- Ironwood TPU芯片配备高达192GB的HBM4内存，单芯片内存带宽突破7.2TB/s。
- 一个机架内的64颗TPU可通过ICI互联协议无缝访问彼此的HBM内存，形成统一显存。
三、研究结论
Gemini 3 Pro代表了AI基础设施从“训练优先、单一模态”向“推理优先、全模态、长上下文”的系统性范式跃迁。相关公司包括ASIC及推理芯片（寒武纪-U、瑞芯微、云天励飞等）和OCS及组件（光库科技、三环集团、赛微电子等）。
