2025年11月 Google AI 生態系統深度戰略評估報告

Gemini 3、Nano Banana Pro 與 NotebookLM 重大更新盤點

Google AI 2025 智能新紀元

1. 執行摘要：從模型競爭走向代理（Agentic）生態系統的全面重構

2025年11月中下旬，全球人工智慧領域迎來了 Google 歷年來最具野心的一次產品矩陣更新。在短短兩週內（11月13日至11月22日），Google 密集發布了基礎模型架構 Gemini 3、圖像生成模型 Nano Banana Pro（正式名稱 Gemini 3 Pro Image）以及知識管理工具 NotebookLM 的重大功能迭代。這一系列動作並非零散的功能升級，而是標誌著 Google 戰略重心的根本性轉移：從單純追求模型參數規模的「軍備競賽」，轉向構建一個以深度推理（Deep Reasoning）為核心、以自主代理（Autonomous Agents）為交互界面的全面生態系統。

本報告旨在為企業決策者、技術開發者及高階用戶提供一份詳盡的戰略評估。我們將深入剖析 Gemini 3 如何透過 Deep Think 模式引入「系統二」思維^註1，重塑複雜任務的解決路徑；探討 Nano Banana Pro 如何利用 Google Search 接地（Grounding） 與 文本渲染（Text Rendering） 技術，解決生成式 AI 長期以來的事實性幻覺與文字亂碼問題；並分析 NotebookLM 如何透過 Deep Research 功能，從被動的 RAG（檢索增強生成）工具進化為能夠自主規劃研究路徑的智慧研究員。此外，本報告亦將涵蓋針對開發者的 Antigravity IDE，這是一款基於代理優先（Agent-First）理念打造的開發環境，預示著軟體工程範式的重大轉變。

_{註1：系統一：直覺快思；系統二：深思慢想。}

2. Gemini 3：重新定義推理與代理能力的旗艦模型架構

Gemini 3 的發布是本次生態系統更新的基石，作為 Google DeepMind 最新的旗艦模型，Gemini 3 於 2025 年 11 月 18 日正式推出，其設計理念從單純的語言處理轉向了深度推理（Reasoning）與多模態代理協作。這不僅僅是參數量的增加，而是模型「思維方式」的質變 ^[1]。

2.1 核心架構演進：Deep Think 與「系統二」思維的引入

Gemini 3 最具革命性的技術突破在於其引入了 Deep Think 模式。在認知心理學中，「系統一」代表直覺、快速的反應，而「系統二」則代表慢速、深思熟慮的邏輯推演。傳統的大型語言模型（LLM）大多模擬「系統二」，傾向於快速給出機率最高的答案。而 Gemini 3 的 Deep Think 模式則實現了機器智慧的「系統二」。

2.1.1 推理堆疊（Inference Stack）與動態計算

Deep Think 並非一個獨立的模型文件，而是一種特定的配置與推論堆疊。它允許模型在輸出最終答案前，進行更深層次的內部審議（Internal Deliberation）與多步規劃。根據 Google 的技術文檔，這種模式優化了對「工具模擬」的調用——模型可以在內部模擬瀏覽器操作、計算器運算或程式碼執行，將這些代理工作流視為模型推理循環的一部分，而非外部掛件^[3]。

這種設計帶來了顯著的性能提升。在 Humanity's Last Exam^註2 這一高難度基準測試中，Gemini 3 Deep Think 在不使用任何外部工具的情況下，取得了 41.0% 的成績，顯著優於標準版 Gemini 3 Pro。在 GPQA Diamond（研究生水平的問答測試）中，Deep Think 的準確率達到了驚人的 93.8%。更令人矚目的是，在 ARC-AGI-2（抽象與推理語料庫）測試中，它結合程式碼執行能力達到了 45.1% 的前所未有高分，這表明其解決新穎、未見過問題的能力有了質的飛躍^[2]。

_{註2：針對語言模型的一個基準測試。它由2500個前沿學術難題組成，其所涉學科包羅萬象，由人工智慧安全研究所和Scale AI聯合創建。}

2.1.2 延遲與深度的戰略權衡

Deep Think 的引入也帶來了計算範式的改變：以時間換取智慧。與追求毫秒級響應的 Gemini 2.5 Flash 不同，Deep Think 模式在處理高複雜度提示時，可能需要數秒甚至數十秒的「思考時間」來生成思維鏈。這種「推理優先」的解碼行為（Reasoning-first decoding）意味著模型會進行更徹底的候選路徑搜索與自我驗證^[3]。

對於開發者而言，這引入了一個新的 API 參數：thinking_level。取代了舊有的 thinking_budget，新的參數允許開發者在兩個狀態間切換：

• Low：最小化延遲與成本，適用於簡單的指令遵循或即時聊天應用，性能接近但優於 Gemini 2.5 Flash。
• High：最大化推理深度，這是 Deep Think 的默認狀態。模型會動態決定需要多少「思考時間」，輸出經過嚴格審查的結果，適用於科學計算、複雜代碼生成或法律文件分析^[6]。

2.2 Vibe Coding：軟體開發範式的文化轉移

Gemini 3 在程式碼生成領域引入並普及了一個新概念——Vibe Coding。這一術語最初由 AI 研究員 Andrej Karpathy 在 2025 年初提出，但在 Gemini 3 的發布中被 Google 官方採納並產品化^[8]。

2.2.1 從語法工程到意圖工程

Vibe Coding 代表了編碼角色的轉變。開發者不再需要逐行編寫程式碼或糾結於語法細節，而是透過自然語言描述應用的「感覺」（Vibe）、功能需求、設計規範與使用者體驗原則。Gemini 3 被設計為目前最強大的 Vibe Coding 模型，它能夠理解高層次的抽象指令，並將其轉化為可執行的全棧代碼^[10]。

例如，用戶可以提示：「創建一個具有梵谷風格的互動式畫廊，並為每幅畫作提供生活背景，整體風格要帶有憂鬱但溫暖的氛圍。」Gemini 3 不僅會生成 HTML/CSS/JS 代碼，還會自動處理視覺佈局、互動時間軸以及風格化的 UI 組件，甚至生成相應的圖像資源（透過集成 Nano Banana Pro）^[12]。這種能力使得「一次性週末專案」（Throwaway weekend projects）或快速原型設計變得極其容易。

2.2.2 基準測試霸主地位

在硬指標上，Gemini 3 展現了統治級的編碼能力。它在 LM Arena^註3 排行榜上以 1483 的 Elo 分數登頂，超越了所有公開可用的模型。在 SWE-bench Verified（衡量模型解決真實 GitHub 問題能力的基準）中，Gemini 3 Pro 達到了 76.2%，遠超 GPT-5.1 的表現 2。這意味著它不僅能寫出正確的語法，還能理解複雜的專案結構、依賴關係管理以及跨文件的邏輯一致性。

_{註3：LM Arena網頁 https://lmarena.ai/leaderboard/}

2.3 多模態理解：突破文字的邊界

Gemini 3 延續並強化了 Google 在原生多模態（Native Multimodal）領域的優勢，與某些競爭對手採用「拼接」視覺編碼器的方式不同，Gemini 3 從訓練之初就是多模態的。

• 100 萬 Token 上下文窗口：Gemini 3 Pro 標配 100 萬 Token 的上下文窗口（Context Window），這使其能夠一次性處理長達數小時的影片、數百頁的 PDF 文件或龐大的代碼庫。這對於需要全域視野的任務（如法律盡職調查、長篇小說分析）至關重要^[15]。
• 影片與音訊推理：在 Video-MMMU 基準測試中，Gemini 3 獲得了 87.6% 的分數。實際應用中，用戶可以上傳一段體育運動影片（如匹克球比賽），Gemini 3 能分析動作、識別改進區域並生成訓練計劃，或者上傳一段錯過的講座錄音，模型能生成精確的筆記與重點摘要，甚至能理解影片中的空間關係與物體互動^[2]。
• MMMU-Pro 表現：在衡量複雜多模態推理的 MMMU-Pro 測試中，Gemini 3 得分達到 81%，確立了其在處理圖文混合資訊時的領先地位，特別是在解讀科學圖表、醫療影像與複雜儀表板方面^[2]。

2.4 API 架構與開發者控制權

針對企業與開發者，Gemini 3 API 帶來了顯著的控制性更新，解決了過往大模型在生產環境中不可控的痛點：

這些更新顯示 Google 正在將 LLM 從一個「黑盒子」轉變為一個可配置、可監控的工業級組件，這對於金融、醫療等高監管行業的採用至關重要。

3. Nano Banana Pro：工業級革命的圖像生成

儘管 Google 官方將其命名為 Gemini 3 Pro Image，但社群與內部代號 Nano Banana Pro 已成為其廣為人知的標籤。這款於 11 月 20 日發布的模型，不僅是對前代 Nano Banana（Gemini 2.5 Flash Image）的升級，更是 Google 在圖像生成領域對抗 Midjourney v6 與 DALL-E 3 的殺手鐧^[20]。

3.1 突破性的文本渲染能力 (Text Rendering)

長期以來，AI 生成圖像中的文字亂碼（即所謂的「外星文字」）一直是行業痛點。DALL-E 3 雖然有所改善，但在處理長句或複雜排版時仍常出錯。Nano Banana Pro 利用 Gemini 3 的強大推理能力，從根本上解決了這個問題。

• 精確拼寫與排版：該模型能夠在圖像中生成拼寫完美、排版工整的文字。在社群評測中，用戶測試了包含詳細配方步驟的「柴茶（Chai）食譜圖表」，模型不僅正確繪製了茶杯與香料，還準確列出了所有成分（如 Cardamom, Ginger）與步驟，且無任何拼寫錯誤。這種能力使其能直接生成可用的產品包裝、電影海報或信息圖表^[22]。
• 多語言與本地化：得益於 Gemini 3 的多語言推理能力，Nano Banana Pro 支援在圖像中生成多種語言的文字，甚至可以處理圖像內的文字翻譯。例如，用戶可以生成一張產品海報，並要求將標語從英文自動轉換為法文或日文，這對於跨國行銷素材的製作具有巨大價值^[24]。

3.2 Google Search 即時數據接地 (Grounding)

Nano Banana Pro 最具差異化的功能在於其與 Google Search 的深度整合。這使得它不再只是一個基於靜態訓練數據的繪圖工具，而是一個具備「世界知識」的視覺化引擎。

• 數據驅動的視覺化：用戶可以要求模型生成「顯示當前東京天氣的圖表」或「基於最新比賽結果的體育新聞配圖」。模型會先透過 Search 獲取即時數據，然後將其準確地視覺化在圖像中。這種能力大幅減少了事實性幻覺，確保生成的圖表與數據是真實可信的^[21]。
• Riverdale 測試：在一個著名的測試案例中，用戶要求生成美劇《Riverdale》中角色 Archie 穿著校隊夾克的圖像。儘管這涉及版權人物（通常有嚴格限制），但模型在合規範圍內準確還原了角色的外貌特徵與服裝細節，這顯示模型能夠透過搜索知識庫來精確理解並還原現實世界的實體特徵，而非僅依賴模糊的訓練記憶^[23]。

3.3 高級圖像 ControlNet 級別的一致性

針對專業設計工作流，Nano Banana Pro 引入了此前僅見於複雜工作流（如 Stable Diffusion ControlNet）的高級控制功能，解決了 AI 繪圖「抽卡」隨機性過高的問題。

• 14 張參考圖像堆疊：這是目前市面上最強大的參考功能之一，模型支援同時輸入最多 14 張參考圖像，這使得用戶可以指定多達 6 個物體與 5 個不同人物的特徵，於製作連環畫或分鏡腳本時，這意味著主角的臉部特徵、服裝細節以及場景中的關鍵物體可以在不同鏡頭（廣角、特寫）中保持高度一致^[22]。
• 攝影級控制：用戶可以通過自然語言精確控制圖像的攝影參數，不再需要依賴隨機的「好運」，用戶可以指定「f/1.8 光圈的散景效果」、「黃金時段的側光照明」或「低角度仰拍」，模型能夠理解這些專業術語並精確執行^[26]。
• 原生 4K 解析度：與許多競品需要後期放大不同，Nano Banana Pro 支援原生生成 1K、2K 甚至 4K 解析度的圖像。在實際測試中，生成的 4K 圖像達到了 5632×3072 像素，細節銳利，直接滿足印刷與高畫質顯示的需求^[25]。

3.4 競品對比：圖像語言模型比較

3.5 可用性、限制與浮水印

• 獲取渠道：Nano Banana Pro 已整合至 Gemini App（免費版有限制）、Google Workspace（Slides, Vids）、以及針對開發者的 AI Studio 和 Vertex AI^[31]。
• 成本與限制：雖然生成質量極高，但成本也相對較高。免費用戶在使用少量次數後（通常為 3 張）會回退到舊版 Nano Banana 模型。付費的 Google AI Pro 用戶每日可生成約 250 張，而 Ultra 用戶則有更高的限額^[33]。
• 安全性：所有生成的圖像均嵌入了 SynthID 數位浮水印，這是一種不可見的標識，用於區分 AI 生成內容，以應對深度偽造（Deepfake）的風險^[31]。

4. NotebookLM：從筆記工具進化為自主研究代理

NotebookLM 在 11 月 13 日至 15 日期間的更新，標誌著這款產品從單純的 RAG（檢索增強生成）工具，進化為具備主動研究能力的智慧助手。這一轉變的核心在於將 AI 從被動的問答者，轉變為主動的資訊探索者。

4.1 Deep Research：自主研究代理的實現

這是 NotebookLM 本次更新中最核心的功能。Deep Research 徹底改變了用戶獲取資訊的方式，它實際上是一個嵌入在筆記軟體中的自主 Agent^[35]。

4.1.1 工作機制：規劃、執行與綜合

當用戶提出一個寬泛的主題（例如：分析 2025 年電動車電池技術趨勢）時，Deep Research 不會像傳統聊天機器人那樣僅依賴內部訓練數據回答。相反，它會像一個人類研究員一樣工作：

1. 規劃（Planning）：分析用戶意圖，制定多步搜索策略。
2. 執行（Execution）：自主掃描數百個網站，閱讀內容，並根據發現的資訊動態調整搜索關鍵詞。
3. 綜合（Synthesis）：將收集到的碎片化資訊整合成一份結構嚴謹、內容詳實且標註了引用來源的綜合報告^[37]。

這項功能支援兩種模式：

• Fast Research：快速概覽，適合初步了解一個話題。
• Deep Research：深入分析，適合撰寫學術論文或商業簡報。Deep Research 會在背景運行，用戶可以在此期間繼續進行其他工作，完成後報告會自動存入筆記本^[36]。

4.1.2 數據整合與應用

Deep Research 生成的報告不僅僅是文字，它可以直接作為 NotebookLM 的「源文件」（Source）。這意味著用戶可以利用 NotebookLM 的其他功能（如音訊概覽、問答）來進一步處理這些研究成果。例如，用戶可以先讓 Deep Research 寫一份關於「量子計算」的報告，然後將其轉化為一段 15 分鐘的Podcast來收聽^[36]。

4.2 音訊概覽（Audio Overview）的多模式進化：教育與批判

NotebookLM 標誌性的「虛擬Podcast」功能（兩位 AI 主持人對話）得到了大幅增強，新增了多種對話模式，使其應用場景從單純的娛樂/摘要擴展到了深度學習與專業反饋^[39]。

此外，2025 年的新功能還允許用戶在播放過程中「打斷」AI 主持人，提出問題或要求澄清，將被動收聽轉變為即時參與的互動式學習體驗^[43]。

4.3 擴展的文件支援與數據策略

為了適應更多元的工作流，NotebookLM 大幅擴展了支援的文件類型，使其成為真正的「全能知識庫」^[36]：

• Google Sheets：支援結構化數據的導入，允許用戶針對統計數據提問（例如「根據這份報表，哪一季度的增長率最高？」）。
• Google Drive URLs & PDFs：可直接通過連結導入 Drive 文件，無需下載再上傳，這對於協作環境非常重要。
• Microsoft Word (.docx)：原生支援 Word 文檔，打破了與微軟生態的壁壘，方便處理傳統辦公文件。
• Images：支援上傳圖片（如手寫筆記、宣傳冊），利用 Gemini 3 的多模態能力提取信息。

4.4 NotebookLM Plus：商業化與訂閱分層

Google 正式推出了 NotebookLM Plus 訂閱服務，並將其納入 Google One AI Premium 計劃中，這標誌著 NotebookLM 從實驗性產品轉向核心生產力工具^[43]。

• 免費用戶：每個筆記本最多 50 個來源，每日 3 次音訊生成。
• Plus 用戶：每個筆記本最多 400 個來源（是免費版的 8 倍），每月 500+ 次音訊概覽，且擁有無限制的筆記本數量。
• 企業功能：Plus 用戶享有更快的 Deep Research 速度與優先的技術支援，並具備企業級的數據隱私保護^[33]。

5. 開發者生態：Antigravity IDE 與代理優先的未來

除了模型與消費者應用，Google 在開發工具上也進行了重大佈局，推出了 Antigravity IDE。這不僅僅是一個新的編輯器，而是 Google 對於「後 Copilot 時代」軟體開發的回答^[45]。

5.1 Agent-First（代理優先）的開發環境

目前的 AI 編碼工具（如 GitHub Copilot）大多是「自動完成」（Autocomplete）模式，即 AI 作為副駕駛（Copilot）。而 Antigravity 則是一個基於「代理優先」理念構建的 IDE，AI 在這裡是主駕駛，甚至是整個開發團隊。

5.1.1 Manager View vs. Editor View

Antigravity 引入了兩個核心視圖：

• Editor View（編輯器視圖）：這是傳統開發者熟悉的代碼編輯界面，具備 AI 自動補全功能。
• Manager View（管理者視圖）：這是 Antigravity 的靈魂所在。在這個視圖中，開發者不再是編碼者，而是「管理者」。開發者可以指派高層次任務（如：重構登錄模塊並添加 OAuth 支援）給多個 AI 代理。這些代理能夠異步工作，同時在編輯器、終端機（Terminal）和瀏覽器中執行操作。開發者可以監控代理的「思考過程」、審查其提出的實施計劃（Implementation Plan），並批准執行^[47]。

5.1.2 全棧自主性與瀏覽器集成

Antigravity 的代理具備全棧自主性。它們不僅僅是生成代碼片段，還能規劃整個專案的實施路徑，自主修改多個文件，運行測試，甚至打開內置的瀏覽器進行前端預覽與除錯。例如，如果代碼報錯，代理會自動讀取終端機的錯誤信息，修改代碼，並刷新瀏覽器驗證修復結果，整個過程無需人類干預^[48]。

5.2 技術架構：VS Code Fork 與多模型支援

Antigravity 是一個基於 Visual Studio Code 分支（Fork）構建的應用程序。這意味著它繼承了 VS Code 龐大的插件生態系統，開發者可以無縫遷移他們熟悉的插件與設置，降低了切換成本^[50]。

儘管是 Google 的產品，但 Antigravity 展現了令人驚訝的開放性。它不僅以 Gemini 3 為核心，還支援集成 Anthropic Claude Sonnet 4.5 和 OpenAI 的模型。這給予開發者極大的靈活性，可以在同一環境中選擇最適合特定任務的模型（例如用 Gemini 3 處理長上下文分析，用 Claude 處理複雜邏輯），避免了被單一供應商鎖定（Vendor Lock-in）^[46]。

5.3 市場定位：Antigravity vs. Cursor vs. Copilot

Antigravity 的推出直接挑戰了 Cursor 目前在 IDE 領域的領先地位，特別是在代理自主性與多模型支援方面。

6. 市場影響與競爭格局分析

6.1 Google 的戰略反擊：生態系統的勝利

透過 Gemini 3、Nano Banana Pro 與 NotebookLM 的組合拳，Google 展現了清晰的戰略意圖：

1. 重奪技術領導權：Gemini 3 在推理（Deep Think）與多模態基準測試上的全面領先，意在打破 GPT-4 系列與 Claude 3.5 的長期技術壟斷，特別是在複雜邏輯與長上下文領域^[2]。
2. 定義「代理」標準：透過 Antigravity 和 NotebookLM Deep Research，Google 試圖定義「Agentic AI」的交互標準——即 AI 應當是主動的執行者（Doer），而非被動的問答者（Talker）。
3. 生態系統整合：不同於 OpenAI 較為分散的產品線，Google 將 Gemini 3 的能力無縫注入 Search、Workspace (Docs, Slides)、Android 及開發工具中，構建了難以複製的生態壁壘。例如，印度 Jio 用戶可以免費獲得 Gemini 3 的 18 個月使用權，這顯示了 Google 利用其全球合作夥伴網絡快速普及 AI 的能力^[1]。

6.2 訂閱分層策略與經濟學

Google 進一步細化了其 AI 訂閱體系，以最大化商業價值 33：

• Free Tier：提供基礎的 Gemini 2.5 Flash 體驗，有限的 Nano Banana Pro 試用（回退機制），吸引大眾用戶入門。
• Google AI Pro ($19.99/mo)：對標 ChatGPT Plus，提供 Gemini 3 Pro、完整的 Nano Banana Pro 權限（每日約 250 張）、以及 NotebookLM Plus。這是針對大多數知識工作者的「甜蜜點」。
• Google AI Ultra ($249.99/mo)：這是一個大膽的新層級。針對企業與重度開發者，解鎖 Deep Think 的完整潛力（每日 200+ 次深度研究）、Flow 視頻生成工具以及極高的 API 限額。這個定價層級表明 Google 認為其頂級推理能力（Deep Think）具有極高的商業價值，足以支撐遠超普通訂閱的價格^[52]。

6.3 競爭對手的壓力

Google 的這一波更新對競爭對手構成了巨大壓力：

• OpenAI：面臨 Deep Think 在推理能力上的挑戰，以及 Nano Banana Pro 在圖像文字渲染上的優勢。OpenAI 需要加速 GPT-5 或 o1 完整版的發布來回應。
• Anthropic：雖然 Claude 3.5 Sonnet 在編碼上口碑極佳，但 Gemini 3 結合 Antigravity 的全棧代理解決方案，以及 NotebookLM 獨特的知識管理定位，都在蠶食 Anthropic 的專業用戶群。
• Midjourney：Nano Banana Pro 的出現，特別是其強大的文字渲染與角色一致性功能，直接威脅了 Midjourney 在商業設計領域的地位。

7. 結論與展望

2025 年 11 月的這波更新是 Google AI 發展史上的一個分水嶺。如果說 2024 年是「模型之年」，那麼 2025 年 Google 則正式開啟了「代理之年」。

Gemini 3 透過 Deep Think 證明了推理能力仍有巨大的提升空間，並將「慢思考」引入了 AI 交互的主流；Nano Banana Pro 透過解決文字渲染與數據接地問題，將圖像生成從「玩具」推向了「工具」；而 NotebookLM 與 Antigravity 則展示了 AI 代理如何重塑知識工作與軟體開發的流程——從輔助人類工作，轉向自主完成工作。

對於用戶而言，現在是一個從「與 AI 對話」轉向「管理 AI 代理」的關鍵時刻。無論是透過 NotebookLM 進行深度研究，還是利用 Vibe Coding 構建應用，掌握這些新工具將成為未來數位生產力的核心競爭力。

關鍵行動建議：

• 企業用戶：應評估 Deep Research 在市場情報收集中的應用，並測試 Nano Banana Pro 在行銷素材自動化生產中的潛力，特別是其多語言能力。
• 開發者：建議立即下載 Antigravity IDE 預覽版，並實驗 Gemini 3 的 thinking_level API，以適應即將到來的代理開發範式。
• 創作者：利用 Nano Banana Pro 的角色一致性功能進行故事板創作，並探索 NotebookLM 新的音訊模式（Critique/Debate）來輔助內容構思與質量控制。

隨著 Deep Think 模式的進一步優化與 Antigravity 生態的成熟，我們有理由相信，Google 正在構建一個以智慧代理為核心的全新數位操作系統，這將在未來數年內深刻影響我們工作與創造的方式。

參考文獻

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21. Google’s viral image generator gets a big new update with Nano Banana Pro: here’s what’s new, 檢索日期：11月 23, 2025， https://www.livemint.com/technology/tech-news/googles-viral-image-generator-gets-a-big-new-update-with-nano-banana-pro-here-s-what-s-new-11763651618324.html
22. Google actually named it "Nano Banana Pro." I thought it was a meme until I tested the 14-image reference limit. (Gemini 3 Image Breakdown) - Reddit, 檢索日期：11月 23, 2025， https://www.reddit.com/r/ChatGPT/comments/1p2csz5/google_actually_named_it_nano_banana_pro_i/
23. Google's Nano Banana Pro Makes Ultrarealistic AI Images. It Scares the Hell Out of Me, 檢索日期：11月 23, 2025， https://www.cnet.com/tech/services-and-software/googles-nano-banana-pro-makes-ultrarealistic-ai-images-it-scares-the-hell-out-of-me/
24. 7 tips to get the most out of Nano Banana Pro, 檢索日期：11月 23, 2025， https://blog.google/products/gemini/prompting-tips-nano-banana-pro/
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26. Google launches Nano Banana Pro, a next-generation image model powered by Gemini 3 Pro, 檢索日期：11月 23, 2025， https://www.businesstoday.in/technology/news/story/google-launches-nano-banana-pro-a-next-generation-image-model-powered-by-gemini-3-pro-503113-2025-11-21
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29. Nano Banana Pro: Google's Gemini 3 Pro Image Model - A Review - Medium, 檢索日期：11月 23, 2025， https://medium.com/@leucopsis/nano-banana-pro-googles-gemini-3-pro-image-model-a-review-11cbaee32ee1
30. Nano Banana Pro: Complete Guide to Google's Gemini 3 Pro Image Generator (2025), 檢索日期：11月 23, 2025， https://createvision.ai/en/guides/nano-banana-pro-complete-guide
31. Google releases Gemini 3-powered Nano Banana Pro image model: Key features, how to use and how it differs, 檢索日期：11月 23, 2025， https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/google-releases-gemini-3-powered-nano-banana-pro-image-model-key-features-how-to-use-and-how-it-differs-from-nano-banana-ai-trend/articleshow/125481079.cms
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43. Google NotebookLM's 2025 Transformation: From Research Tool to AI Workspace Powerhouse - Automate to Dominate Blog, 檢索日期：11月 23, 2025， https://automatetodominate.ai/blog/google-notebooklm-2025-updates-complete-guide
44. NotebookLM Plus is now available in the Google One AI Premium subscription., 檢索日期：11月 23, 2025， https://blog.google/feed/notebooklm-google-one/
45. Google Antigravity IDE vs VS Code — A Developer's Breakdown | by Maneet Srivastav, 檢索日期：11月 23, 2025， https://medium.com/@maneetsrivastav/google-antigravity-ide-vs-vs-code-a-developers-breakdown-e997dfc20d00
46. Google Antigravity Makes the IDE a Control Plane for Agentic Coding, 檢索日期：11月 23, 2025， https://www.marktechpost.com/2025/11/19/google-antigravity-makes-the-ide-a-control-plane-for-agentic-coding/
47. Google launches Antigravity AI coding tool that may function like junior developers, raises job loss fear, 檢索日期：11月 23, 2025， https://www.indiatoday.in/technology/news/story/google-launches-antigravity-ai-coding-tool-that-may-function-like-junior-developers-raises-job-loss-fear-2822497-2025-11-19
48. Build with Google Antigravity, our new agentic development platform, 檢索日期：11月 23, 2025， https://developers.googleblog.com/build-with-google-antigravity-our-new-agentic-development-platform/
49. How to Set Up and Use Google Antigravity - Codecademy, 檢索日期：11月 23, 2025， https://www.codecademy.com/article/how-to-set-up-and-use-google-antigravity
50. We take a look at Google's Antigravity: Agentic AI development but some frustrations for early adopters, 檢索日期：11月 23, 2025， https://devclass.com/2025/11/19/googles-antigravity-arrives-agentic-ai-development-but-frustrating-for-early-adopters/
51. After Gemini 3 and Nano Banana Pro, Google is now ahead of everyone else in AI race, 檢索日期：11月 23, 2025， https://www.indiatoday.in/technology/talking-points/story/after-gemini-3-and-nano-banana-pro-google-is-now-ahead-of-everyone-else-in-ai-race-2823798-2025-11-21
52. Gemini plans change with new usage limits across tiers - Revolgy, 檢索日期：11月 23, 2025， https://www.revolgy.com/insights/blog/gemini-plans-change-with-new-usage-limits-across-tiers