【实测分享】Google Gemini 使用体验：百万上下文在技术场景下是否真有价值？

最近对 Google Gemini（原 Gemini Advanced）做了一段时间的实测，主要关注点不在“聊天能力”，而在它在技术分析、代码理解、资料整合等场景下是否具备实际价值，简单整理一些偏理性的体验，供参考。

说明：本文不涉及任何破解、绕过或灰色操作，仅讨论产品能力与使用体验。

一、Gemini 的核心能力点（偏技术角度）1. 百万级上下文窗口的实际意义Gemini 当前比较突出的一个点是其 约 100 万 token 的上下文能力。在技术使用场景中，主要体现在：

• 可以一次性加载：
  • 中小规模代码仓库
  • 多篇技术文档 / RFC / 论文
• 不需要反复切分上下文
• 对跨文件、跨模块的逻辑关系理解更完整

这点在做全局分析时，比常见 128k 级模型省事不少。

二、技术与研究场景的实测体验1. 代码相关

• 支持直接上传完整项目目录进行分析
• 对配置文件、依赖关系、调用链的识别较稳定
• 对“程序能跑但逻辑异常”的问题定位效率尚可

实际使用中，相比逐文件丢给模型，整体调试时间有明显下降，但仍需要人工复核结论。

2. 文献与资料整理（NotebookLM）NotebookLM 属于 Gemini 体系里偏实用但容易被忽略的功能：

• 可导入多篇文档
• 输出内容基本都能定位到原文
• 支持自动生成摘要、结构梳理

更适合做资料整理，而不是自由发挥式问答。

三、Prompt 使用习惯（经验）相比自然聊天，Gemini 更适合结构化输入：

• 明确角色（如“从后端工程角度分析”）
• 明确任务目标
• 一次性给足上下文
• 限定输出结构

这样可以减少“看着合理但不可用”的结果。

四、获取方式与现实限制（客观说明）目前 Google 提供学生相关优惠方案，但需要：

• Google 服务正常可用
• 通过第三方学生认证平台验证身份

需要注意的是：

• 中国大陆地区不在官方支持范围
• 即使技术条件满足，账号也存在不稳定风险

这一点建议自行评估，不展开。

五、关于替代方案的理性看法对于无法稳定使用官方服务的情况：

• 有用户会选择第三方 API 聚合或转发服务
• 优点是稳定、按量计费
• 缺点是功能不完整、依赖第三方可信度

是否采用，取决于个人需求与风险承受能力。

六、语言与输出稳定性实测中：

• 中文可以用
• 但在复杂推理、技术分析场景下
• 英文输入的稳定性和一致性更高

这一点和多数大模型表现类似。

七、简单总结从技术角度看，Gemini 的优势不在“回答更花哨”，而在于：

• 更大的上下文
• 更适合做整体分析
• 减少人为上下文拼接

是否值得使用，取决于你是否需要一次性理解大量材料。

如果只是零散问答，差异不大；如果是系统级分析或资料整合，Gemini 有一定价值。

如有不当之处，欢迎指正、补充。