Gemini 3.0 编程能力实测
众所周知，每次有新的模型发布前端都要失业一次，前端已经成为了大模型编程能力的计量单位。至于这次是不是真的，我们实战测评后再见分晓。
Google 在昨夜（11 月 18 日）终于丢出了它的重磅炸弹 —— Gemini 3.0。
'地表最强多模态'、'推理能力断层领先'、'LMArena 首个突破 1500 分的模型' …… Google 这次不仅是来'交作业'的，更是直接奔着'砸场子'来的。
Sundar Pichai 在 X 上自信宣称：'Gemini 3.0 是世界上最好的多模态理解模型，迄今为止最强大的智能体 + Vibe Coding 模型。它能将任何想法变为现实，快速掌握上下文和意图，让您无需过多提示即可获得所需信息。'
这个牛吹的还是挺大的。Gemini 3.0 真的有这么强吗？我熬夜实测了 Gemini 3.0 Pro 的编程能力，挖掘了大量细节，为你带来这篇最全解读。以下是本期内容概览：
榜单解读
盲测打分
我们先来看一下官方放出的榜单，除了 SWE-Bench 没能打过 Claude Sonnet 4.5，大部分测试简直是全面屠榜，甚至有些是断崖式领先：
在 LMArena（大模型竞技场）榜单中，Gemini 3.0 Pro 以 1501 Elo 的积分空降第一，这是人类历史上首个突破 1500 分大关的 AI 模型！
LMArena 是由
LMSYS组织的大众盲测竞技场。用户输入问题，两个匿名模型回答，用户凭感觉选哪个好。它代表了'用户体验'和'好用程度'。很多榜单跑分高的模型不一定真的好用，但Arena分高一定好用，因为它是大众凭真实感觉选出来的。Gemini 3.0突破1500分，说明在大众眼中，它的体感确实有了质的飞跃。
推理能力
GPQA Diamond 91.7% 的分数非常恐怖，这代表它在生物、物理、化学等博士级别的专业问题上，正确率极高。在 Humanity's Last Exam（当前最难的测试基准，号称 AI 的'终极学术考试'）中，在不使用任何工具的情况下达到 37.5%。
GPQA Diamond (Graduate-Level Google-Proof Q&A) 是一套由领域专家编写的、Google 搜不到答案的博士级难题。它是目前衡量 AI'智商'的最硬核指标。只有真正的推理能力，才能在这里得分。Gemini 3.0 能跑到 90% 以上，意味着它在很多专业领域的判断力已经超过了普通人类专家。
视觉理解
Gemini 系列一直以原生多模态（Native Multimodal）著称，Gemini 3.0 更是将这一优势发挥到了极致，它在 MMMU-Pro 和 Video-MMMU 上分别斩获了 81% 和 87.6% 的高分，全面领先其他模型。
MMMU是聚焦大学水平的多学科多模态理解与推理基准。MMMU-pro是MMMU的升级强化版，通过过滤纯文本问题、将选项增至 10 个、引入问题嵌于图像的纯视觉输入设置，大幅降低模型猜测空间，是更贴近真实场景的严格多模态评估基准。
其他基准
另外，在 ARC-AGI-2、ScreenSpot-Pro、MathArena Apex 等基准上更是数倍领先其他模型：
MathArena Apex的题目是全球顶级奥数比赛的压轴题，难度和 IMO（国际数学奥林匹克）最高级别相当。之前主流 AI 模型做这些题，得分都低于 2%，直到 Gemini 3 Pro 交出 23.4% 的成绩。ARC-AGI-2是 ArcPrize 基金会 2025 年推出的通用智能测试，能重点考察 AI 的组合推理能力和高效解题思路，还通过成本限制避免 AI 靠'暴力破解'得分。ScreenSpot-Pro是 2025 年新出的专业 GUI 视觉定位测试工具。它的核心任务是让 AI 精准找到界面上的 UI 元素，比如按钮、输入框等。目前多数模型的原始准确率不到 10%，而 Gemini 3 Pro 凭借 72.7% 的准确率创下了当前纪录。
这个榜单看着确实挺恐怖的，实际效果如何，我们一起来测试一下。
使用方法
以下四个位置目前均可以免费使用 Gemini 3.0：
- 打开 Google Gemini App 或网页版，可以直接体验 Gemini 3.0，仅限基础对话和简单工具调用，普通 Google 账号即可：
- Google AI Studio Playground，API 已经开放 Preview 版本（
gemini-3-pro-preview）可以更改模型参数，进行基础对话和工具调用：
- Google AI Studio Build，一个专业的 AI 建站平台，类似
V0，可以编写复杂的前端应用：
- Google Antigravity，Google 推出的全新 AI IDE，对标 Cursor。
目前可以直接白嫖 Gemini 3 Pro 和 Claude Sonnet 4.5（不过需要美区 Google 账号）：
中文写作
我们先来进入 Google Gemini 网页版，测试一下最基础的中文写作能力，我们在右下角切换到 Thinking 模式，即可使用最新的 Gemini 3.0 的推理能力：
我们来让他调研一下昨天比较火的 Cloudflare 宕机事件，并且生成一篇工作号文章，输入如下提示词：
调研最新的 Cloudflare 崩溃事件，然后编写一篇公众号文章来介绍这个事件。注意文章信息的真实性、完整性、可读性。
可以看到，它进行了非常长并且有条理的推理：
然后开始输出正文，先给出了公众号的推荐标题和摘要：
以下是完整的文章，基本没什么 AI 味：
接下来，我们再看看我们的老朋友豆包的生成效果：
大家觉得哪个文笔好一点呢，可以自行评判一下。
开发实测
下面，我们开始测试开发能力，这时我们可以到 Google AI Studio 的 Build 功能，这其实是一个在线的 AI Coding 工具，帮你快速把想法变成可运行的网页。
测试 1：物理规律理解
我们先来一个非常经典的测试：
::: block-1
实现一个弹力小球游戏：
- 环境设置：创建一个旋转的六边形作为小球的活动区域。
- 物理规律：小球需要受到重力和摩擦力的影响。
- 碰撞检测：小球与六边形墙壁碰撞时，需要按照物理规律反弹。
:::
理解物理规律一直是众多模型的最大难题之一，所以每次有新的模型出现这都是我首要测试的题目。可以看到，Gemini 依然首先给出了非常详细且有条理的思考：
然后开始编写代码，我们可以切换到 Code，可以看到实时的代码生成，输出速度还是非常快速。一个很明显的区别，在 Build 模式下生成的代码并不是简单的 HTML，而是一个含有多个文件的 React + TS 的应用，这就给了它更高的上限，可以编写非常复杂的网页应用，并且写出的代码也会更容易维护。
生成完成了，我们来看一下效果，可以发现 Gemini 对物理规律的理解是非常不错的，而且页面样式和交互体验也不错。
在生成完成后，我们可以继续对网站提出改进意见让它继续迭代，还可以直接更改网页的代码，还是非常方便的。
测试 2：小游戏开发
提示词：请你帮我编写一款赛博朋克风格的马里奥小游戏，要求界面炫酷、可玩性高、功能完整。
最终效果（经过三轮迭代，耗时 8 分钟左右）：
游机制还原度还是非常高的，运行效果也很流畅，文章里就不放视频了，具体效果大家可以到 B 站视频中去看。
测试 3：3D 效果开发
开发一个拥有逼真效果的 3D 风扇 网页，可以真实模拟风扇的运行
最终效果（经过两轮迭代，耗时 5 分钟左右）
这个风扇生成的还是很逼真的，支持开关、调整风扇转速、摇头。甚至还是个 AI 智能风扇，可以直接跟风扇语音对话让他自己决定如何调整转速 …
测试 4：UI 还原能力
提示词：帮我编写一个网站，要求尽可能的还原给你的这两张设计图
设计稿原图：
一轮对话直接完成，耗时 3 分钟左右：
最终还原效果：
这效果，基本上算是 1:1 直接还原了，并且界面上的组件都是可交互的，这个必须点赞。
测试 5：使用插件开发
在 Build 模式下，我们还可以直接选择官方提供的各种插件，比如前段时间比较火的 Nano Banana（Gemini 的生图模型），以及 Google Map、Veo 等服务：
我们来尝试使用 Nano Banana 生成一个在线的 AI 图片处理网站：
提示词：创建一个在线的 AI 图片处理应用，可以支持多项图片处理能力，页面炫酷、交互友好。
最终效果（经过三轮迭代，耗时 6 分钟左右）
效果非常不错，支持拖动对比图片处理前后的效果，还支持对图片局部进行处理：
测试 6：I'm feeling lucky
在 Build 模式下，还有个非常有意思的功能，I'm feeling lucky，点击这个按钮，它会自动帮我生成一些项目灵感，如果你支持想尝试一下 Gemini 3.0 的强大能力，但不知道要做点啥，这就是一个不错的选择：
比如下面这个项目，就是我基于 AI 生成的灵感而创建的：
这是一个 AI 写作工具：支持通过输入提示词和文件附件，让 AI 协助创作内容；并要求 AI 对任意段落、句子等进行迭代优化；AI 也会智能主动介入 —— 当它判断时机合适时，主动提供反馈建议，支持嵌入式修改；
经过这几轮测试我们发现，Gemini 3.0 编写网站的能力确实非常强，不过这也离不开 Build 工具的加持，那脱离了这个工具后究竟效果如何呢，下面我们在本地 AI IDE 环境中来进行测试。
Gemini 3.0 PK Claude Sonnet 4.5
我们让 Gemini 3.0 来 PK 一下目前公认最强的编码模型 Claude Sonnet 4.5。
为了保证公平的测试环境，我们使用本地的 AI IDE 来进行测试，可让两个模型拥有同样的调度机制和工具。
我们直接用 Google 这次和 Gemini 3.0 一起发布的 Antigravity 编辑器，这是一款直接对标 Cursor、Windsurf 的本地 AI 编辑器，可以直接白嫖 Gemini 3 Pro 和 Claude Sonnet 4.5。
Antigravity 也是基于 VsCode 二次开发的，使用体验感觉也和 Cursor 差不多：
- 输入 @ 可以选择文件、配置
MCP Server、配置Global Rules等功能； Coding Agent可以选择Planning和Fast两种模式
目前支持选择以下五个模型，都是免费的：
- Gemini 3 Pro (High)、Gemini 3 Pro (Low)
- Claude Sonnet 4.5、Claude Sonnet 4.5 (Thinking)
- GPT-OSS 120B (Medium)
题目 1：项目理解能力：大型项目优化分析
第一局，我们来测试一下模型的项目理解能力，我们让他对一个大型的项目，进行整体的分析和产出优化建议，我们选择 Easy Dataset 这个项目。
理解当前项目架构，并告诉我本项目还有哪些需要改进的地方？（无需改动代码，先输出结论）
Gemini 3.0
这是 Gemini 3.0 的情况，它先进行了非常全面的分析，然后为最终的结论创作了一个单独的文件，使用英文编写：
Claude Sonnet 4.5
然后是 Claude 4.5 的分析过程：
最终结论直接输出到了聊天窗口：
对比结果
凭我个人对这个项目的理解，乍一看还是 Claude 4.5 生成的结果更准确，而且查看的文件也很关键，给出的建议也都是正确的。
为了公平的评判，下面我们有请 DeepSeek 老师来担当裁判：
最终结论，Claude Sonnet 4.5 胜出：
其实这里对 Claude 来讲还稍微有点不公平的，因为 Gemini 3.0 我们使用的是长思考模式，而 Claude 4.5 我们选择的是非思考模型，如果是 Claude 4.5 Thinking 模式，最终效果肯定还要更好一点。
题目 2：架构设计能力：全栈项目编写
下面，我们再来测试一下综合的架构设计和编码能力，让它帮我们生成一个完整的全栈项目，既要兼顾某一个具体的技术设计，又要兼顾前后端的协作，需求如下：
设计并实现一个 Node.js 的 JWT 认证中间件，考虑安全性和易用性；设计对应的前端页面、业务接口来演示中间件的调用效果；创建 Readme 文档，并编写此中间件的架构设计、使用方式等。
Gemini 3.0
过程省略（感兴趣可以到视频里去看），直接上结果吧：
最后只生成了两个页面，一个登录页，一个登录之后的接口验证：
Claude Sonnet 4.5
Claude Sonnet 4.5 的结果明显就要更好一点了：
首先包含了完整的注册登录功能，在登录后，可以进行多种维度的接口验证：
对比结果
为了保证公平，我们还是要看一下代码具体写的怎么样，下面我们还是让 AI 来分析对比下这两个工程的代码：
最终对比结论还是 Claude Sonnet 4.5 完胜
题目 3：前端编写能力：项目官网编写
第三局，我们偏心一点，来对比一下两者的纯前端编码的能力，因为毕竟是 Gemini 3.0 的实测，都输了也不太好，我们这次让他们从零调研并生成一个 Easy Dataset 的官网。
提示词：请你调研并分析这个项目的主要功能 https://github.com/ConardLi/easy-dataset，并为它编写一个企业级的官方网站。
Gemini 3.0
首先看 Gemini 3.0 的生成效果，列出的项目计划是这样的，然后中间中断，手动继续了一次，后使用 tailwindcss 的脚手架模版创建了这个项目，在最后的自动化测试环节也是没有完成的。
最终生成的效果是这样的，审美还是挺在线的，不过内容略显单薄了。
Claude Sonnet 4.5
然后我们来看 Claude 4.5 生成的结果，首先他生成的一份非常详细的开发计划，然后对 Easy Dataset 项目进行了调研，然后产出了一份调研报告后才开始开发。任务是一次就完成了，中间没有任何中断，然后他没有选择使用脚手架，而是从零创建了项目代码，最终也顺利完成了自动化测试。
然后我们来看最终的生成效果，这个看起来在视觉体验上就明显不如 Gemini 3.0 了。
但是，因为前期进行了非常充分的调研，所以网站的内容非常充实，基本上涵盖了所有关键信息。
对比结果
所以这最后一局可以说是各有优劣：
- 视觉体验、项目代码的可维护性 Gemini 3.0 胜出；
- 网站的内容丰富度，整个编写过程的丝滑程度 Claude 4.5 胜出；
所以这一局，我们判定为平局。
总结
最后我们来根据今天的实测结果总结一下结论。
Gemini 3.0 的前端能力确实超标，在小游戏开发，UI 设计稿还原，视觉效果开发这种对审美能力要求极高的需求中更是强的可怕。得益于 Gemini 原生多模态，以及强大的视觉理解能力，让他这种优势进一步放大了出来。
特别是在有了 AI Studio Build 这种工具的加持，让他在从零生成一个 Web 应用这个场景下更是是如虎添翼。另外，在指令遵循，需求理解的能力上，相比上一代的 Gemini 2.5 确实是有了很大幅度的增强。
但是，这足以让前端失业吗？
在实际的开发中，绘制 UI 可能只占很小一部分的工作。说到这，就不得不说我们的前端祖师爷，最近刚靠开发前端工具链融资了 8000 万啊，当之无愧的前端天花板了。
在后面的实战对比中，我们发现，在复杂项目上下文理解，全栈项目的架构设计和编写等实际开发工作中需要考虑的环节上，相比 Claude，Gemini 3.0 还是略逊一筹的，他依然无法撼动 Claude 在 Vibe Coding 领域的的霸主地位。
这个其实我们看榜单的 SWE Bentch 就看出来了，这是唯一一个被 Claude 超越的指标，这个 Bentch 中包含了大量真实项目开发中要解决的 Issue，能够衡量模型在真实编程环境中解决问题的能力。
所以这也能体现 Gemini 3.0 在真实的编程工作中并没有带来多大的提升，不过对于完全不会编程的小白来讲，确实可以让你们的想法更快也更好的变成现实了。
所以广大前端程序员不要慌，淘汰的是切图仔，关我前端程序员什么事呢？
不过这是玩笑话，广大程序员们确实应该居安思危了，就算不会在短时间内立刻失业，你们的竞争力确实是在实打实的流失的，其实很多行业也都一样，如果一直是在做简单的重复性工作，那未来被 AI 淘汰已是必然了。
