北京
大家好，我是最近很 Ai Gemini 的老章
感觉很多同学对 Gemini 的印象还停留在这个阶段
我自己的实测，感觉它的能力被严重低估了
很多人被它拉垮的网页端和桌面客户端误会了
用 Gemini 3.8 Flash，必须使用 Antigravity CLI 啊
这个命令可以摆脱烦人的授权弹窗 agy --dangerously-skip-permissions
除了它几乎用不完的周限额，还有 Claude Opus 5.5 可以偶尔蹭一下
为何是偶尔呢，因为它几乎是一个问题就能触发 5 小时限额
今天再介绍两个关于 Gemini 的冷知识
我花了 199，感觉亏大了，大礼包里面很多惊喜我都没有发现
比如它的 Pro 套餐赠送的有 Colab 权益
我新建了一个笔记本，可以选到 A100 GPU
配置蛮高的
80GB 显存的 A100，可以跑很多大模型了
在这个 Notebook 中，我实际跑了 Qwen3.8-27B-NVFP4 部署和性能测试
我用 Gemini 直接操作 Notebook，拉起了模型，完成了测试，效果感觉不太好，用 vLLM 启动的话，或许会好很多，这里只是测试可行性
但是网页端用 JupyterNotebook，还有侧边栏的终端太难用了
如何使用本地 Terminal 连接 Colab 呢？
绕了一些弯路之后，我找到了最极简的方式：Google Colab CLI
第一步：pip install google-colab-cli
第二步：创建并 SSH 到 VM
最后也跟大伙做个总结提醒：
Colab 本质上是按需调度的临时环境，无法做到永久常驻。它有着空闲超时回收以及单次会话最长存活时间的限制，一旦实例被释放，容器磁盘内未同步的数据就会被清空
这种生命周期机制，决定了它主要适合用来做模型尝鲜、技术学习、算法验证以及临时跑测试，难以直接用作长期托管的生产服务
即便有这些限制，这依然是一个实打实的大福利。借助本地 Terminal 直连，随手就能拉起一张 80GB 显存的 A100 来跑代码，免去了繁琐的配置与硬件成本，对日常学习和实验探索来说，体验已经非常过瘾了
最后还是希望 Gemini 4 别藏着掖着了，赶紧拉出来让大家溜溜
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