238天磨一劍！Gemini3Pro正確率45.8%，前端崗要變天

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今年11月中旬，Google突然甩出大招Gemini3Pro正式上線。

這距離上一代Gemini2.5Pro發(fā)布剛好238天，整個AI圈直接炸鍋了。

上線當(dāng)天，全球開發(fā)者跟過年似的，網(wǎng)頁版和AIStudio平臺直接被擠到卡頓。

有朋友截圖說，GitHub上相關(guān)項目星標(biāo)數(shù)12小時就漲了5萬多，這熱度怕是近幾年AI圈頭一份。

之前GPT-5.1和Claude4.5打得難解難分，大家都以為今年就這樣了，沒想到Google藏了這么個大的。

要說Gemini3Pro最讓人驚掉下巴的，還得是它的成績單。

之前行業(yè)里有個叫“Humanity’sLastExam”的測試，號稱AI界的終極摸底，GPT-5.1也就考了26.5%，Claude4.5更慘，才13.7%。

結(jié)果Gemini3Pro一上場，直接干到37.5%，開了工具調(diào)用后飆到45.8%。

這差距，說句降維打擊真不過分。

數(shù)學(xué)方面更夸張。

MathArenaApex是出了名的超難奧賽題，GPT-5.1才拿1分，Claude4.5勉強1.6分。

Gemini3Pro呢？23.4分。

當(dāng)時看到這數(shù)據(jù)，我差點以為小數(shù)點標(biāo)錯了。

后來查了下解題過程，發(fā)現(xiàn)它不光會算，還能自己找解題思路，有些步驟連奧數(shù)老師都夸“巧”。

最讓設(shè)計師和開發(fā)者興奮的是GUI定位能力。

ScreenSpot-Pro測試?yán)?，它?K大屏界面元素的識別準(zhǔn)確率有72.7%。

要知道GPT-5.1才3.5%，這相當(dāng)于從青銅直接蹦到王者。

有朋友拿自家公司的APP界面試了下，按鈕、圖標(biāo)、文本框，指哪打哪，比實習(xí)生還靠譜。

當(dāng)然了，人無完人，模型也一樣。

軟件工程能力上，Gemini3Pro比GPT-5.1還差著5%左右。

后來才知道，GPT-5.1訓(xùn)練時扒了1.2億個GitHub項目，Gemini3Pro才6000多萬，底子薄點也正常。

不過話說回來，這短板在它其他優(yōu)勢面前，真不算啥大問題。

性能牛歸牛，能不能落地才是關(guān)鍵。

這幾天我找了幾個前端朋友一起實測，結(jié)果把我們都看呆了。

讓它生成一個帶奶龍、櫻花樹、池塘的3D交互場景，15秒，Three.js代碼直接出來，跑起來一點不卡。

有個朋友開玩笑說：“這活兒我以前得干三天，現(xiàn)在它15秒，我是不是該提前退休了？”

更狠的是WebOS模擬系統(tǒng)。

就用自然語言描述“要個Windows風(fēng)格的網(wǎng)頁系統(tǒng)，得有文本編輯器、Python終端、視頻編輯器”，2分鐘不到，功能可用率85%。

文本編輯器能打字，終端能跑簡單代碼，視頻編輯器還能拖進度條。

要不是界面還有點糙，我都以為是哪個大廠的新產(chǎn)品。

多模態(tài)能力里，圖轉(zhuǎn)代碼精度也拔高不少。

之前GPT-5.1復(fù)刻Dribbble設(shè)計稿，CSS還原度68%，Gemini3Pro直接干到91%。

按鈕圓角、漸變顏色，連陰影角度都跟原圖差不離。

Figma已經(jīng)宣布要集成它的插件，以后設(shè)計師畫個草圖，直接就能生成代碼，想想都覺得效率要上天。

不過話說回來，前端工程師真會失業(yè)嗎？我倒覺得未必。

之前初級畫師也擔(dān)心被AI取代，結(jié)果現(xiàn)在高端設(shè)計更吃香了。

以后開發(fā)者可能不用再死磕代碼細節(jié)，轉(zhuǎn)而研究怎么把想法說清楚、描述到位。

現(xiàn)在AI圈都在討論，Gemini3Pro是不是快摸到AGI的邊了。

從數(shù)學(xué)解題邏輯看，它確實有了點“舉一反三”的意思，但要說通用人工智能，恐怕還早。

OpenAI首席倫理官最近就提醒，代碼自動生成可能會讓技術(shù)黑箱越來越深，以后出了問題都不知道找誰。

總的來說，Gemini3Pro這波確實炸場了。

它用實力證明，AI進步不是線性的，而是時不時來個大跳。

對我們普通人來說，與其擔(dān)心失業(yè)，不如早點學(xué)會跟AI合作。

畢竟，工具永遠是工具，真正值錢的，永遠是人的創(chuàng)意和想法。

以后跟朋友聊天，可能不說“你代碼寫得真好”，而是“兄弟，你這提示詞工程玩得太溜了”！