Gemini

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Gemini Google 新一代多模态 AI 🎨 原生多模态 | 🚀 Build模式 | 📊 百万上下文 | 🧠 DeepThink推理

📖 目录

• 产品简介

• 快速开始

• 核心功能

  • 1. 原生多模态处理

  • 2. AI 应用开发 (Build 模式)

  • 3. 百万级上下文

  • 4. DeepThink 深度推理

  • 5. Google 搜索集成

• 提示词工程

• 实战场景

• 最佳实践

• 常见问题

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产品简介

Gemini 是 Google DeepMind 推出的新一代多模态大语言模型,在图像、视频、音频理解方面达到业界领先水平。通过 GPT2Share 平台,您可以以官方 1/5 的价格使用完整功能。

🌟 核心优势

🎨 原生多模态 图像/视频/音频一体化处理 ⚡ 65秒创建应用 Build模式自动生成完整应用 📊 1M+ Tokens 百万级上下文窗口 🧠 DeepThink 推理 深度思考模式提升准确度

📊 版本对比

版本	上下文窗口	核心优势	适用场景
Gemini 3.0 Ultra	1M tokens	最强性能,多模态旗舰	复杂推理、视频分析
Gemini 3.0 Pro	1M tokens	性能均衡,高性价比	日常办公、内容创作
Gemini 3.0 Flash	1M tokens	极速响应,成本最低	实时交互、批量处理
Gemini 2.5 Pro	128K tokens	上代旗舰,稳定可靠	通用任务

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快速开始

1 访问平台 登录 GPT2Share 2 选择模型 Ultra/Pro/ Flash 3 开始对话 上传图片/ 输入问题

三步上手流程

1. 访问 GPT2Share 平台 → 选择 Gemini 服务

2. 选择合适的版本 → Ultra(最强)/Pro(均衡)/Flash(极速)

3. 开始多模态交互 → 支持文本、图片、视频、音频输入

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核心功能

1. 原生多模态处理

🎨 原生多模态处理 同时理解文本、图像、视频、音频,无需格式转换

能力亮点:

• 📸 图像理解: OCR、物体识别、场景分析、图表解读

• 🎬 视频处理: 支持最长 2 小时 4K 视频,逐帧分析、摘要提取

• 🎵 音频分析: 语音转文字、情感识别、音乐分类

• 🔄 跨模态推理: 图文结合、视频+问答、音频+文本理解

提示词模板

【图像分析】
请分析这张图片,提供以下信息:
1. 主要内容描述
2. 图中文字识别(OCR)
3. 色彩和构图分析
4. 应用场景建议

[上传图片]

【视频摘要】
这是一段 [时长] 的视频,内容关于 [主题]。
请帮我:
1. 生成逐分钟时间轴
2. 提取关键画面和信息
3. 总结核心观点
4. 标注重要时间点

[上传视频]

实战案例

案例 1: 复杂图表数据提取

用户: [上传包含多个图表的财报截图]
      请提取这份财报中的关键数据并制表

Gemini: 已识别 3 个图表,提取数据如下:

| 指标 | 2024 Q1 | 2024 Q2 | 同比增长 |
|------|---------|---------|---------|
| 营收 | 125.3亿 | 138.7亿 | +18.5% |
| 净利润 | 23.4亿 | 28.9亿 | +23.5% |
| 用户数 | 450万 | 520万 | +15.6% |

📊 分析:
- 营收和利润呈稳定增长态势
- 用户增长速度略低于营收增长,ARPU值提升明显
- 建议关注用户留存率和获客成本变化

案例 2: 视频教程理解

用户: [上传 45 分钟的 Python 教学视频]
      帮我生成学习笔记和代码示例

Gemini: 📹 视频摘要 - Python 面向对象编程

⏱️ 时间轴:
00:00-05:30 → 类和对象基础概念
05:30-15:20 → 构造函数和实例方法
15:20-28:40 → 继承和多态
28:40-38:15 → 魔术方法和运算符重载
38:15-45:00 → 实战项目:学生管理系统

💡 核心知识点:
1. 类定义使用 class 关键字
2. __init__ 方法作为构造函数
3. super() 调用父类方法
4. __str__ 和 __repr__ 定制对象输出

```python
# 视频中的关键代码示例
class Student:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def __str__(self):
        return f"Student({self.name}, {self.age})"

建议学习路径: 先掌握 00:00-15:20 的基础部分,再进入继承和实战

---

### 2. AI 应用开发 (Build 模式)

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      <stop offset="100%" style="stop-color:#FBBC04;stop-opacity:1" />
    </linearGradient>
  </defs>
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    <rect x="0" y="0" width="600" height="60" rx="8" fill="url(#buildGrad)" opacity="0.1" stroke="url(#buildGrad)" stroke-width="2"/>
    <text x="20" y="25" font-family="Arial" font-size="14" font-weight="bold" fill="#202124">🚀 AI 应用开发 (Build 模式)</text>
    <text x="20" y="45" font-family="Arial" font-size="11" fill="#5F6368">平均 65 秒自动生成完整应用,包含前后端代码</text>
  </g>
</svg>

**能力亮点**:
- ⚡ **65 秒创建应用**: 从需求到可运行应用平均 65 秒
- 🎨 **完整 UI 生成**: 自动创建响应式界面,支持实时预览
- 🔌 **API 集成**: 自动连接 Google 服务和第三方 API
- 📱 **多端适配**: 自动生成 Web、移动端适配代码

#### 提示词模板

【快速应用开发】 我需要创建一个 [应用类型] 应用,功能包括:

1. [核心功能 1]

2. [核心功能 2]

3. [核心功能 3]

技术栈: [React/Vue/原生等] 设计风格: [简约/现代/复古等]

请使用 Build 模式生成完整代码并提供部署建议。

【迭代优化】 基于现有应用 [应用名称],我需要:

1. 添加 [新功能]

2. 优化 [现有模块] 的性能

3. 调整 UI 为 [新风格]

当前代码: [粘贴关键代码]

#### 实战案例

**案例: 智能待办清单应用**

用户: 请用 Build 模式创建一个智能待办清单应用,功能: 1. 任务添加/删除/标记完成 2. 优先级设置(高/中/低) 3. 到期提醒 4. 统计图表 使用 React + Tailwind CSS

Gemini: ⚡ 正在使用 Build 模式生成应用...

✅ 应用已创建 (耗时: 62 秒)

📦 项目结构:

todo-app/
├── src/
│   ├── components/
│   │   ├── TaskInput.jsx
│   │   ├── TaskList.jsx
│   │   ├── TaskItem.jsx
│   │   └── Statistics.jsx
│   ├── hooks/
│   │   └── useTasks.js
│   ├── App.jsx
│   └── index.css
├── package.json
└── README.md

🚀 运行方式:

npm install
npm start

💡 部署建议:

• Vercel/Netlify 一键部署

• 使用 localStorage 做数据持久化

• 可接入 Firebase 实现云同步

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### 3. 百万级上下文

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  <defs>
    <linearGradient id="contextGrad" x1="0%" y1="0%" x2="100%" y2="0%">
      <stop offset="0%" style="stop-color:#FBBC04;stop-opacity:1" />
      <stop offset="100%" style="stop-color:#34A853;stop-opacity:1" />
    </linearGradient>
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    <rect x="0" y="0" width="600" height="60" rx="8" fill="url(#contextGrad)" opacity="0.1" stroke="url(#contextGrad)" stroke-width="2"/>
    <text x="20" y="25" font-family="Arial" font-size="14" font-weight="bold" fill="#202124">📊 百万级上下文窗口</text>
    <text x="20" y="45" font-family="Arial" font-size="11" fill="#5F6368">1M+ tokens,相当于 100 万字或 1500 页文档</text>
  </g>
</svg>

**能力亮点**:
- 📚 **1M+ Tokens**: 一次处理 100 万字以上内容
- 📖 **整本书分析**: 一次性上传并理解完整书籍
- 📊 **大规模数据**: 分析数万行代码或数据表
- 🔍 **全局理解**: 保持长对话上下文不丢失

#### 提示词模板

【长文档分析】 我上传了 [文档类型] 共 [页数/字数]。请帮我:

1. 生成详细目录和章节摘要

2. 提取核心观点(不超过 10 条)

3. 识别关键数据和引用

4. 总结实用建议

[上传文档]

【代码库审计】 这是一个 [项目类型] 项目,包含 [文件数] 个文件。 请分析:

1. 项目架构和模块划分

2. 代码质量和潜在问题

3. 性能瓶颈

4. 安全漏洞

5. 优化建议

[上传代码压缩包或粘贴多个文件]

#### 实战案例

**案例: 学术论文深度分析**

用户: [上传 80 页的机器学习论文 PDF] 请深度分析这篇论文,包括方法论、实验设计和结论

Gemini: 📄 论文分析报告

基本信息:

• 标题: "Attention Is All You Need"

• 作者: Vaswani et al.

• 页数: 15 页 + 65 页附录

• 领域: 自然语言处理

核心贡献:

1️⃣ Transformer 架构

• 完全基于注意力机制,抛弃循环和卷积

• 自注意力(Self-Attention)计算复杂度 O(n²)

• 多头注意力(Multi-Head Attention)提升表达能力

2️⃣ 位置编码

• 使用正弦/余弦函数编码位置信息

• 支持任意长度序列

3️⃣ 实验结果

• WMT 2014 英德翻译: BLEU 28.4 (SOTA)

• WMT 2014 英法翻译: BLEU 41.8 (SOTA)

• 训练速度提升 10 倍

方法论创新: ✅ 并行化训练,突破 RNN 序列依赖瓶颈 ✅ 可扩展性强,适合大规模预训练 ✅ 注意力可视化,模型可解释性提升

💡 延伸阅读建议:

1. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers

2. GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners

3. An Image is Worth 16x16 Words (ViT)

---

### 4. DeepThink 深度推理

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      <stop offset="100%" style="stop-color:#4285F4;stop-opacity:1" />
    </linearGradient>
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    <rect x="0" y="0" width="600" height="60" rx="8" fill="url(#thinkGrad)" opacity="0.1" stroke="url(#thinkGrad)" stroke-width="2"/>
    <text x="20" y="25" font-family="Arial" font-size="14" font-weight="bold" fill="#202124">🧠 DeepThink 深度推理</text>
    <text x="20" y="45" font-family="Arial" font-size="11" fill="#5F6368">多步骤推理,展示完整思考过程,提升准确性</text>
  </g>
</svg>

**能力亮点**:
- 🧩 **多步骤推理**: 复杂问题拆解为多个子步骤
- 🔍 **思考过程可见**: 展示完整推理链条
- ✅ **准确性提升**: 数学、逻辑问题准确率提升 30%+
- 🎯 **自我验证**: 自动检查推理逻辑,减少错误

#### 提示词模板

【启用 DeepThink】 请使用深度思考模式解决以下问题:

问题: [复杂问题描述]

要求:

1. 展示完整推理步骤

2. 说明每步的依据和假设

3. 提供最终答案

4. 指出可能的替代方案

【数学推理】 请用 DeepThink 模式解决:

题目: [数学题]

请:

• 列出已知条件

• 展示公式推导

• 逐步计算

• 验证答案合理性

#### 实战案例

**案例: 复杂数学问题**

用户: 使用 DeepThink 模式解决: 一个圆柱形水箱,底面半径 2 米,高 5 米,现以 0.5 立方米/分钟的速度注水。 问:(1) 注满需要多少时间? (2) 注水 30 分钟时水深多少? (3) 如果在 3 米高处打一个洞,水能否溢出?

Gemini: 🧠 DeepThink 推理过程

步骤 1: 分析已知条件

• 圆柱形水箱

• 底面半径 r = 2 米

• 总高度 H = 5 米

• 注水速度 v = 0.5 立方米/分钟

步骤 2: 计算水箱总容积

公式: V = πr²H

代入数值: V = π × 2² × 5 V = 20π 立方米 V ≈ 62.83 立方米

✓ 验证: 圆柱体积公式正确,单位统一(米)

步骤 3: 回答问题 (1) - 注满时间

时间 = 总容积 ÷ 注水速度 t = 62.83 ÷ 0.5 t = 125.66 分钟 t ≈ 2 小时 6 分钟

步骤 4: 回答问题 (2) - 30 分钟水深

30 分钟注水量: V₃₀ = 0.5 × 30 = 15 立方米

水深 h 满足: πr²h = 15 π × 4 × h = 15 h ≈ 1.19 米

步骤 5: 回答问题 (3) - 溢出判断

洞的高度: 3 米 水深达到 3 米需要的水量: V₃ = πr²h = π × 4 × 3 ≈ 37.70 立方米

所需时间: t₃ = 37.70 ÷ 0.5 = 75.4 分钟

结论: ❌ 水不会溢出顶部(5 米) ✅ 水会从 3 米高的洞流出,最高水位约 3 米

最终答案总结:

1. 注满时间: 125.66 分钟(约 2 小时 6 分钟)

2. 30 分钟水深: 约 1.19 米

3. 溢出情况: 不会从顶部溢出,会从 3 米处的洞流出

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### 5. Google 搜索集成

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    </linearGradient>
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    <text x="20" y="25" font-family="Arial" font-size="14" font-weight="bold" fill="#202124">🔍 Google 搜索集成</text>
    <text x="20" y="45" font-family="Arial" font-size="11" fill="#5F6368">实时获取最新信息,结合 AI 理解提供准确答案</text>
  </g>
</svg>

**能力亮点**:
- 🌐 **实时信息**: 自动搜索并引用最新网络数据
- 📰 **新闻聚合**: 多源新闻整合,提供全面视角
- 📚 **知识增强**: 结合搜索结果和 AI 理解
- 🔗 **来源标注**: 提供原始链接,可追溯验证

#### 提示词模板

【实时信息查询】 请搜索并总结: [主题/事件/产品] 的最新信息

要求:

1. 时间范围: [最近一周/一个月/一年]

2. 信息类型: [新闻/评测/教程/官方文档]

3. 提供至少 3 个可靠来源

4. 突出重点和变化

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## 提示词工程

### 1. 多模态提示技巧

【图文结合】 [上传产品图片]

请分析这个产品的:

1. 设计风格和目标用户

2. 功能推测

3. 优缺点

4. 改进建议

5. 同类产品对比

输出格式: markdown 表格 + 详细说明

### 2. 长文档处理技巧

【分步提取】 这是一份 [类型] 文档,共 [页数] 页。

第一步: 请生成结构化目录 第二步: 提取第 [X] 章的核心内容 第三步: 将关键数据制成表格 第四步: 总结实用建议

[上传文档]

### 3. 应用开发技巧

【迭代开发】 阶段 1: 创建基础 UI 框架 阶段 2: 添加核心功能 [具体功能] 阶段 3: 集成 [API/服务] 阶段 4: 优化性能和样式

技术栈: [具体要求] 设计参考: [提供示例或描述]

请使用 Build 模式,每阶段完成后等待我的反馈再继续。

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## 实战场景

### 场景 1: 视频课程学习助手

用户: [上传 2 小时 Python 视频教程] 帮我: 1. 生成分章节笔记 2. 提取所有代码示例 3. 标注难点和重点 4. 制作复习清单

Gemini: 📚 Python 视频课程学习笔记

⏱️ 课程结构 (总时长: 2:03:45)

第 1 章: Python 基础 (0:00-0:32:15)

• 变量和数据类型 (0:00-0:12:30)

• 控制流程 (0:12:30-0:22:45)

• 函数定义 (0:22:45-0:32:15)

第 2 章: 面向对象 (0:32:15-1:15:30)

• 类和对象 (0:32:15-0:48:20) ⭐ 重点

• 继承和多态 (0:48:20-1:05:10) ⚠️ 难点

• 魔术方法 (1:05:10-1:15:30)

💻 代码示例集合: [提取的完整代码示例]

✅ 复习清单:

• 复习装饰器实现原理

• 手写一个完整的类(含继承)

• 完成爬虫项目练习

### 场景 2: 产品设计反馈

用户: [上传 App UI 设计稿 3 张] 这是我们新 App 的设计,请提供专业反馈

Gemini: 🎨 UI 设计专业评审

📸 设计稿分析:

截图 1: 首页

• 布局: F 型视觉动线 ✓

• 配色: 蓝色主色调,专业感强

• 问题: ⚠️ 顶部 Banner 占比过大(40%),压缩内容区

🔍 详细建议: [具体优化建议]

📊 可用性评分:

• 视觉美观度: ⭐⭐⭐⭐⭐ 9/10

• 信息架构: ⭐⭐⭐⭐ 7/10

• 交互效率: ⭐⭐⭐ 6/10

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## 最佳实践

### ✅ DO - 推荐做法

1. **充分利用多模态**

✅ 同时上传参考图片、设计稿、代码截图 ✅ 视频 + 文字问题,获得更准确的分析 ✅ 音频转文字 + 情感分析

2. **善用百万上下文**

✅ 一次性上传整个项目代码库 ✅ 完整书籍/论文一次处理 ✅ 长对话保持上下文连贯性

3. **Build 模式迭代开发**

✅ 先创建基础版本,再逐步优化 ✅ 提供设计参考和具体要求 ✅ 明确技术栈和框架选择

### ❌ DON'T - 避免做法

1. **不要忽略上下文窗口优势**

❌ 分多次上传相关文档(应一次性上传) ❌ 重复提供背景信息(首次详细说明即可)

2. **不要模糊描述 Build 需求**

❌ "做一个网站"(太笼统) ✅ "创建电商网站,包含商品列表、购物车、结算,React + TailwindCSS"

---

## 常见问题

<details>
<summary><strong>Q1: Gemini 各版本有什么区别?</strong></summary>

**版本对比**:
- **Ultra**: 最强性能,适合复杂多模态任务(视频分析、复杂推理)
- **Pro**: 平衡性能和成本,适合日常使用
- **Flash**: 极速响应,成本最低,适合大批量简单任务

**选择建议**:
- 图像/视频理解 → Ultra
- 代码开发、文档分析 → Pro
- 实时聊天、批量处理 → Flash

</details>

<details>
<summary><strong>Q2: Build 模式生成的代码质量如何?</strong></summary>

**质量评估**:
- ✅ 基础功能完整,可直接运行
- ✅ 代码结构清晰,符合最佳实践
- ⚠️ 复杂业务逻辑需要人工审查
- ⚠️ 安全性和性能需要额外优化

**使用建议**:
1. 适合快速原型开发(MVP)
2. 生成后需要代码审查
3. 部署前进行安全扫描
4. 复杂项目建议逐步迭代

</details>

<details>
<summary><strong>Q3: 如何处理超长视频(>2小时)?</strong></summary>

**方法 1: 分段上传**

将视频拆分为多个片段,分别分析后合并结果

**方法 2: 先提取关键帧**

请先生成视频时间轴,我会告诉你重点分析哪些部分

💡 **最佳实践**: 对于 2+ 小时视频,先让 Gemini 生成摘要和章节,再针对重点部分深入分析

</details>

<details>
<summary><strong>Q4: DeepThink 模式什么时候使用?</strong></summary>

**适合场景**:
- ✅ 数学计算和证明
- ✅ 逻辑推理题
- ✅ 复杂决策分析
- ✅ 代码调试和优化方案对比

**不适合场景**:
- ❌ 简单问答
- ❌ 内容创作
- ❌ 实时交互

**判断标准**: 如果问题需要"多步推理"且"答案唯一",使用 DeepThink

</details>

<details>
<summary><strong>Q5: 如何提升图像识别准确度?</strong></summary>

**优化技巧**:

1. **图片质量**

✅ 分辨率 > 1024x1024 ✅ 光线充足,对比度高 ✅ 避免模糊和过度曝光

2. **提示词优化**

❌ "识别这张图" ✅ "识别图中的所有物体,包括品牌、型号、颜色"

3. **使用 Ultra 版本**

复杂场景(多物体、遮挡)使用 Ultra 提升准确率

</details>

<details>
<summary><strong>Q6: Gemini 和 ChatGPT/Claude 怎么选?</strong></summary>

**选择矩阵**:

| 场景 | 首选 | 原因 |
|------|------|------|
| 图像/视频处理 | **Gemini** | 原生多模态能力最强 |
| 纯代码开发 | **Claude** | SWE-bench 排名第一 |
| 日常问答 | **ChatGPT** | 生态最完善 |
| AI 应用开发 | **Gemini** | Build 模式 65 秒生成 |
| 百万 tokens | **Gemini** | 1M+ tokens 上下文 |

💡 **组合使用**: Gemini 设计 UI → Claude 写代码 → ChatGPT 优化文案

</details>

---

## 相关资源

### 官方文档
- [Google AI Studio](https://ai.google.dev/) - Gemini 官方开发平台
- [Gemini API 文档](https://ai.google.dev/docs) - 详细 API 参考

### 学习资源
- [Gemini 提示词工程指南](https://ai.google.dev/docs/prompt_best_practices)
- [多模态应用开发教程](https://ai.google.dev/tutorials/multimodal)

### 社区与支持
- [GPT2Share 用户社群](../../overview/zhao-dao-wo-men.md)
- [常见问题解答](../../use-cases/chang-jian-wen-ti.md)
- [API 服务介绍](../../use-cases/api-fu-wu.md)

---

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 🎨 Gemini - Google 多模态 AI
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 通过 GPT2Share 平台,以官方 1/5 价格体验完整功能
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