Gemini 模型在 Anigravity 2.7.1 里选不了，付费用户在线等

Anigravity 2.7.1 的模型选择框里，Gemini 系列直接消失了。退出重登没用，账户里明明还剩使用额度，订阅也是 active 状态，但下拉菜单里只看得到其他模型，Gemini 相关的选项一个都不见了。这不是个案，社区里已经有多位 Google AI Pro 用户报告了完全相同的症状——同一个客户端版本，同一个账号类型，同一个"看不到 Gemini"的界面。
问题出在客户端还是服务端，目前还没有定论。但可以确定的是，这不是用户操作失误导致的。账号状态正常，额度没用完，网络也没有被限制，但模型列表就是不完整。这种情况下，焦虑是必然的——花钱买了服务，核心功能却用不了，换谁都会想立刻退订。
先理清现象。Anigravity 2.7.1 的模型选择界面，正常情况下应该展示当前账号可用的所有模型，Gemini 系列通常排在前列。但部分用户打开下拉菜单后，Gemini 相关的条目直接不渲染，界面看起来像是被过滤掉了一样。有用户尝试了完整的退出-重新登录流程，甚至清除了本地缓存和配置文件，问题依旧。这说明大概率不是本地数据损坏导致的。
社区里讨论下来，有几个可能的排查方向。第一是账号区域问题。Google AI Pro 的模型可用性在不同地区存在差异，如果账号注册地或当前 IP 所在地区不在 Gemini 的服务范围内，客户端可能直接不展示该选项。但这解释不了为什么同一个账号在网页端或移动端可以正常看到 Gemini——多位用户反馈，用浏览器直接访问 Google AI Studio 时 Gemini 选项是正常的，唯独 Anigravity 客户端里不显示。
第二是客户端版本与服务端配置的同步机制。Anigravity 这类第三方客户端通常通过 API 获取可用模型列表，如果服务端更新了模型配置但客户端的缓存策略没有及时刷新，就可能出现旧配置残留。用户清除缓存后问题仍在，说明可能不是简单的本地缓存问题，而是客户端在拉取模型列表时，请求参数或认证方式没有正确传递 Gemini 所需的权限标识。
第三种可能是服务端的灰度发布。Google 可能正在对 Gemini 模型的可用性做分阶段调整，部分账号被临时排除在外。这种情况下，客户端拿到的模型列表本身就是不完整的，本地做什么都没用。
目前社区里还没有人找到彻底的解决方案。有用户尝试了切换网络环境、更换账号区域、重新安装客户端，效果都不稳定——有人暂时恢复了，过一段时间又消失。这种不规律的表现，更符合服务端配置波动而非本地故障的特征。
如果你正在遇到这个问题，可以先做几件事来确认严重程度。第一，用同一账号在浏览器里打开 Google AI Studio，确认 Gemini 在网页端是否可用。如果网页端正常，说明账号本身没问题，故障局限在 Anigravity 客户端。第二，检查 Anigravity 的设置里是否有模型过滤或显示相关的选项被意外开启，有些客户端允许用户手动隐藏特定模型系列。第三，查看 Anigravity 的更新日志，确认 2.7.1 版本是否是最新版，如果不是，升级到最新版本可能解决已知的模型列表拉取问题。
如果以上都试过了还是不行，那就不是本地能解决的问题了。这时候联系 Anigravity 的支持团队是必要的，但要有技巧。不要只说"模型不见了"，而是提供具体信息：客户端版本号、账号类型（Google AI Pro）、问题出现的时间、是否尝试过清除缓存和重登、网页端是否正常。这些信息能帮助支持团队快速定位是客户端 bug 还是服务端配置问题。
同时也可以在 Google AI Studio 的社区论坛或 Reddit 的 r/GoogleAI 子版块搜索类似报告。这个问题影响的用户不止一个，社区里往往已经有更及时的讨论和临时 workaround。有人可能发现了特定的 API 端点或参数调整可以绕过客户端的限制，这些信息官方支持渠道通常不会主动提供。
从更实际的角度看，如果短期内问题无法解决，而你的工作又依赖 Gemini 模型，可以考虑临时方案。其一，直接用浏览器访问 Google AI Studio，虽然没有 Anigravity 的集成界面，但核心功能不受影响。其二，检查 Anigravity 是否支持自定义模型端点，如果有这个功能，可以尝试直接配置 Gemini 的 API 地址来绕过模型列表拉取的问题。其三，如果 Gemini 只是你的可选模型之一而非唯一选择，可以先用其他模型过渡，同时持续关注客户端更新。
付费用户有理由要求一个明确的时间表。如果你的订阅因为这个问题受到影响，可以通过 Google 的账单支持渠道反馈，说明具体功能不可用的时间段和影响。虽然不一定能直接获得补偿，但至少能让问题进入官方的追踪系统。
这个问题本质上反映了一个更普遍的痛点：当 AI 工具链越来越依赖第三方客户端时，用户实际上面临的是双重依赖——既依赖底层模型服务的稳定性，也依赖客户端软件的更新质量。任何一个环节出问题，核心功能就不可用。在选择工具时，除了看功能清单，还得看开发团队的响应速度和问题修复的历史记录。
Anigravity 的用户社区目前还算活跃，问题的讨论热度也在上升。保持关注官方渠道的更新，同时在社区里和其他遇到同样问题的用户保持信息同步，是目前最有效的应对方式。如果问题确实出在服务端配置上，通常修复不需要太久；但如果涉及客户端的架构性 bug，可能需要等下一个大版本更新才能彻底解决。