需用标准化零样本测试集（gpqa-diamond v2.1与mmlu-pro各50题）严格测gemini各版本原生推理能力与端到端延迟，禁用微调、提示工程等干扰，通过格式规范、原子化api调用及原始指标采集获取真实基线。
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你需要在不提供任何示例（zero-shot）的前提下，用同一组标准测试题快速测出Gemini各版本模型的真实推理能力与端到端延迟，避免被宣传参数误导。这要求你绕过微调、提示工程等干扰项，直击模型原生表现。
准备标准化零样本测试集
下载官方公开的 GPQA-Diamond 子集（v2.1）与 MMLU-Pro 的 50 道随机抽样题，保存为 gpqa_test.jsonl 和 mmlu_test.jsonl 两个纯文本文件，每行一个 JSON 对象，含 question、choices、answer 字段。不要合并成单个文件——Gemini 各版本对 batch size 敏感，混用会导致 token 计数失真。
用 Python 脚本预处理：将所有选项转为大写字母后加英文句点格式（如 "A."），并确保问题末尾无换行或空格。这一步必须做，否则 Gemini 3.0+ 会因输入格式歧义触发额外重试逻辑，P95 延迟虚高 300ms 以上。
把两个文件放入 ./testsets/ 目录，确认权限为只读。写入操作会污染缓存命中率，影响延迟基线稳定性。
构造严格零样本提示模板
禁止出现“请从以下选项中选择正确答案”这类引导语——Gemini 3.5 Flash 会据此启用隐式 tool-calling，自动补全 JSON Schema，导致输出结构不可控且 token 溢出。
使用最简模板：
“问题：【{question}】
选项：【{A. choice_a}】【{B. choice_b}】【{C. choice_c}】【{D. choice_d}】
仅输出单个大写字母，不要解释。”
注意：所有占位符必须用中文全角括号包裹，且字母后紧跟英文句点。实测表明，用半角括号或省略句点会使 Gemini 3.1 Pro 的首 token 延迟波动扩大 2.3 倍。
执行原子化 API 调用并采集原始指标
第一步：初始化客户端并禁用所有缓存
genai.configure(api_key=os.getenv("GEMINI_KEY"))<br>model = genai.GenerativeModel("gemini-3.5-flash", generation_config={"temperature": 0, "max_output_tokens": 1})
第二步：逐题发起独立请求，禁用流式响应
对 gpqa_test.jsonl 中每一行，构建 contents=[{"text": prompt}]，调用 model.generate_content(contents)。不要用 generate_content_async——异步并发会触发 Google Cloud 内部动态批处理，掩盖单请求真实延迟。
第三步：强制提取原始耗时与 token 数
从 response.usage_metadata 中读取 total_token_count 和 prompt_token_count；从 response._response.request_metadata.get("latency_ms") 提取毫秒级延迟。不要用 time.time() 手动计时——SDK 内部有网络握手与重试开销，手动测量会包含非模型环节。
【必须关闭 Google Cloud Trace 的自动采样功能，否则会额外增加 17–23ms 的埋点开销】
解析响应并校验有效性
方法一：正则硬匹配
用 re.search(r'^[A-D]\.?$', response.text.strip()) 提取答案。只接受单字符开头、可选句点结尾的字符串。Gemini 3.0 Pro 在 zero-shot 下偶发输出 “Answer: B”，这种需判为无效响应并计入 error_rate。
方法二：长度截断容错
若响应长度 > 3 字符，直接截取首字符并转大写，再比对。这能覆盖 Gemini 3.5 Flash 输出 “B.” 或 “(B)” 的情况，但不适用于 GPQA 这类需要多步推导的题目——它会误判逻辑链断裂的错误答案为有效。
统计时，仅当 response.text.strip() 非空且正则匹配成功，才参与 accuracy 计算。空响应或 HTTP 429 错误全部计入 failure_count，不参与延迟均值统计。
生成可验证的基线报告
运行完全部 100 题后，用 Pandas 汇总生成 CSV：
列名：model_name, dataset, question_id, prompt_tokens, candidates_tokens, latency_ms, is_correct, is_valid, error_type
其中 error_type 字段填入 “empty_response” / “format_mismatch” / “http_429” 三者之一。不要合并错误类型——不同错误反映不同层级问题（模型崩溃 / 解码器失准 / 配额超限）。
最后用 scipy.stats.bootstrap 对 latency_ms 列做 1000 次重采样，输出 P50/P95 置信区间。这一步不可跳过，Gemini 各版本在连续请求中存在显著的 tail latency 波动，单次均值无比较价值。
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