Nyheder om Gemini 3.0 har været det mest omtalte emne blandt udviklere siden august, med konstante nyhedsrapporter, der med sikkerhed annoncerer udgivelsesdatoen, kun for at opdage, at den ikke er sket. Håbene er blevet knust igen og igen, men forventningerne er fortsat høje - fordi Gemini 2.5 Pros ydeevne allerede er sakket bagud fra konkurrenterne, Chatgpt og Claude. Nu vil jeg bringe jer de seneste nyheder fra første hånd, og jeg er glad for at kunne meddele, at den nu er tilgængelig på CometAPI.
Googles næste generations Gemini 3-bølge har genereret mere lækagedrevet snak end de fleste produktlanceringer – community-checkpoints, der vises på offentlige benchmark-sider, modelnavne, der vises i Googles egne værktøjer, og en aktiv udviklersti til at afprøve modeller via Gemini CLI og CometAPI.
Hvad er Gemini 3.0 – og hvorfor er det så længe ventet?
På et højt niveau er Gemini 3.0 den næste store iteration af Gemini-familien af store, multimodale AI-modeller udviklet af Google DeepMind (og dets moderselskab Google LLC). Gemini-serien er positioneret som Googles flagskibslinje af AI-modeller - bygget ikke kun til tekstforståelse og -generering, men også til multimodale opgaver (tekst + billede + kode + lyd/video), ræsonnement, værktøjsbrug og i sidste ende mere agentisk adfærd.
Grunden til, at folk er så begejstrede for Gemini 3.0, er, at det ser ud til at repræsentere en stort spring fremad — ikke bare en lille opdatering — i modellens kapacitet, kontekstlængde, ræsonnement og anvendelighed i den virkelige verden. Lækager fra fællesskabet, kodereferencer, benchmarksignaler og artikler antyder, at Gemini 3.0 vil bevæge sig ind på nyt territorium inden for "tænkemodeller", længere kontekstvinduer, dybere multimodal integration og agentisk værktøjsorkestrering.
Nedenfor vil jeg gennemgå præcist hvorfor det betyder noget, hvad vi ved indtil videreog hvad der stadig er spekulativt.
Hvad er "lithiumflow" og "orionmist", og hvorfor optrådte de på LMArena?
Hvad fandt LM Arena og lokalsamfundet ud af?
Den 19.-23. oktober fandt efterforskere i LM Arena to nye checkpoints ved navnene lithiumflow og orionmist. Disse navne synes at stemme overens med Googles interne navngivningskonventioner (familienavnet "orion" er blevet brugt i tidligere Gemini-kodenavne), og analytikere i fællesskabet fortolker dem som tidlige identifikatorer eller checkpoints for varianter af Gemini 3.x - i daglig tale rapporteret som Gemini 3 Pro / Flash checkpoints.
Hvorfor betyder det noget?
Hvis lithiumflow og orionmist er sande Gemini 3-checkpoints, antyder opdelingen, at Google muligvis forbereder flere underfamilier (Flash og Pro): f.eks. en "lithiumflow"-variant optimeret til gennemløb og effektivitet, og en "orionmist"-variant, der er optimeret til opdateret hentning eller multimodale funktioner. Lithiumflow fremstår (ifølge spekulationer i fællesskabet) som den grundlæggende generationsmodel, der er optimeret til ræsonnement/generering (uden søgebaseret basis). Orionmist ser ud til at være en variant med integration til eksterne data/realtidssøgning, muligvis stærkere i hentningsforøget generering eller "live"-opgaver.
Min test
LM Arena check-in show meget stærk resultater for lithiumflow på klassiske sprogopgaver (ræsonnement, kode og nogle SVG/layoutopgaver). Adskillige community-analytikere offentliggjorde også side-om-side sammenligninger, der hævdede, at lithiumflow overgår den nuværende offentlige Gemini 2.x og andre samtidige versioner på specifikke mikrobenchmarks.
Brug af Lithiumflow til skrivning resulterer i bedre kreativitet og litterær kvalitet end Gemini 2.5, men ordantallet er fortsat en svaghed, kun to til tre tusind ord. Kombineret med OrionMist kan det konkurrere med Claude 4.5 i ydeevne og kodningsnøjagtighed, men forskellen er ikke signifikant.
Sådan klarer disse modeller sig i sammenligning med benchmarks indtil videre:
| benchmark | Gemini 3.0 (lithiumflow) | Gemini 3.0 (oriontåge) | Gemini 2.5 Pro | Claude Opus 4.1 | Claude 3.7 sonet |
|---|---|---|---|---|---|
| SimpleBench | 80-100% | 80-100% | 62.4% | 60.0% | 46.4% |
Begge modeller udviste stadig illusioner og ustabilitet i visse vidensopgaver – forståeligt for en tidlig forhåndsvisning. Dette mønster (udmærkelse i kreative opgaver og generering af fremragende struktur/kode, men lejlighedsvis udvisning af faktuelle fejl) er almindeligt, når modeller kombineres med nye multimodale eller kodegenereringsfunktioner.
Testningen af disse to modeller er afsluttet i LM Arena, hvilket yderligere bekræfter, at de faktisk er Gemini 3.0.
Apples involvering og lækkede specifikationer
Modelforskelle
I midten af 2025 Apple angiveligt lækkede kodestykker i en betaversion af iOS, der viser identifikatorer som f.eks. com.google.gemini_3_pro og gemini_3_ultra.
Analytikere konkluderede, at Google og Apple forberedte sig Gemini-drevne "Apple Intelligence"-integrationer, sandsynligvis til Siri og opsummering på enheden:
- Gemini 3 Pro (cloudbaseret ræsonnementslag)
- Gemini 3 Nano (variant på enheden)
- Multimodal inferens i realtid
Dette stemmer overens med Googles initiativ for en AI-stof forbinder mobile enheder, cloud-API'er og webøkosystemet.
Specifikationslækage
Apple og Google forhandler om dybere Gemini-integration til Apple Intelligence/Siri — scoop beskriver, at Apple planlægger at bruge en brugerdefineret Gemini-variant i sin AI-stak. Apple og Google nævnte 1.2T-parameteren i deres samarbejdsplan for kunstig intelligens-modeller, hvilket muligvis er specifikationen for Gemini 3.0.
Sådan kommer du i gang med Gemini 3 Pro Preview
Baseret på tilgængelig information og test vil jeg tilbyde tre metoder: Vertex, Gemini CLI og API. Udviklere kan vælge den metode, der bedst passer til deres behov og miljø. Gemini 3.0 pro-modelnavnet er gemini-3-pro-preview-11-2025 og gemini-3-pro-preview-11-2025-thinking.
Accoss Vertex
Gemini 3.0 pro (gemini-3-pro-preview-11-2025) er blevet føjet til Vertex' modelliste, og nogle brugere i fællesskabet hævder, at de kan teste den direkte, forudsat at de har en betalt Vertex-konto og kan få adgang til den ved hjælp af deres kontooplysninger. Spor kan faktisk findes i Vertex' netværkslogfiler:
Accoss Gemini-kli
Gemini 3.0 pro kan også kaldes i Gemini CLI, men modellen skal specificeres manuelt, når den bruges manuelt. De fleste af de seneste anmeldelser af Gemini 3.0 Pro kommer i øjeblikket fra brugen af Gemini CLI. Den har dog nogle ulemper: den fungerer kun med nogle nordamerikanske noder, hvilket kræver, at du manuelt ændrer din lokale IP-adresse for at prøve, og du skal muligvis prøve flere gange. Den er ikke særlig stabil og returnerer en 404-fejl, når den fejler.
Du er nødt til Installer Gemini CLI lokalt, og godkend derefter med en konto, der har adgangstilladelser (Google-konto / CometAPI-konto), og angiv manuelt modelnavnet "gemini-3-pro-preview-11-2025"for at bruge Gemini 3.0 pro-preview, eksempel: installer og kør (shell)"
```bash
# instant run (no install)
npx https://github.com/google-gemini/gemini-cli
or install globally:
npm install -g @google/gemini-cli
# or on macOS/Linux using Homebrew
brew install gemini-cli
CLI'en accepterer modelidentifikatorer på samme måde som API'en gør. Praktisk: angiv din modelidentifikator (f.eks. `model: "gemini-3-pro-preview-11-2025"`) i en CLI-anmodning eller -konfiguration og kalde den — hvis din konto har adgang, vil anmodningen lykkes.
### Adgang til CometAPI's API
[CometAPI](https://www.cometapi.com/da/) er en samlet API-platform, der samler over 500 AI-modeller fra førende udbydere – såsom OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i en enkelt, udviklervenlig grænseflade. Ved at tilbyde ensartet godkendelse, formatering af anmodninger og håndtering af svar.
CometAPI har integreret [Gemini 3 Pro Preview API](https://www.cometapi.com/da/gemini-3-pro-api/) , og det interne API-kaldsnavn er `gemini-3-pro-preview`Når du foretager opkaldet, skal du kun ændre anmodningsadressen til `https://api.cometapi.com/v1/chat/completions`.
Du kan kalde Gemini 3.0 pro preview på samme måde som at kalde OpenAI API'en. I mine tests er kald via CometAPI mere stabilt end at bruge Gemini CLI.
## Hvad er de forudsagte egenskaber ved Gemini 3.0?
Nedenfor er de mest omtalte funktioner (eksplicit markering af hvilke elementer der er bekræftede i forhold til forventningerne fra fællesskabet/analytikerne).
### Kernedesign og -arkitektur (bekræftet vs. forventet)
- **Multimodalt fundament:** Gemini er bygget som en multimodal familie (tekst, billeder, kode, lyd/video), og Google har allerede udgivet multimodale modeller og værktøjer i Gemini API'en. Dette er bekræftet og vil fortsat være centralt.
- **Avanceret ræsonnement / planlægning:** Forvent en dybere integration af planlægning og RL-teknikker baseret på DeepMind-forskning – en sandsynlig forskel i designfokus sammenlignet med nogle konkurrenter. Dette er en forventning, der er baseret på DeepMinds historie snarere end en offentlig specifikation.
### Kontekstvindue og hukommelse
Længere kontekstvinduer: Gemini 3.0 vil øge den effektive kontekstkapacitet (diskussionerne spekulerer i millioner af tokens), baseret på tidligere arbejde med store kontekster. Dette er en forudsigelse – Google har endnu ikke offentliggjort officielle Gemini 3.0-tokengrænser.
### Ydeevne, latenstid og modelvarianter
- **Høj ræsonnements- og kodningsnøjagtighed:** Community LM Arena-opslag for "lithiumflow" (og "orionmist") antyder stærk præstation i ræsonnement og kodeopgaver. Disse er ubekræftede community-benchmarks, men er hovedårsagen til begejstringen. Betragt dem som tidlige signaler, ikke endegyldige beviser.
- **Flere varianter:** Rygter og lækagerapporter peger på forskellige varianter — en rå generation/"Pro"-variant (ofte forbundet i opslag med lithiumflow-tagget) og en jordet/søgeaktiveret variant (orionmist). Igen er dette fællesskabsafledninger fra model-ID'er og testadfærd.
### Multimodalitet og nye muligheder
- **Video- og billedintegration:** Google har for nylig eksponeret videomodeller (f.eks. Veo 3) og billedfunktioner i Gemini API'en; Gemini 3.0 forventes at udnytte og forene disse til at give rigere multimodale arbejdsgange. Dette understøttes af tidligere Google-udgivelser i Gemini-økosystemet.
- **Funktioner på enheden og privatlivsfunktioner (mål):**Den forventer mere effektive muligheder for følsomme data, enten på enheder eller i private clouds, fordi Google og partnere lægger vægt på privatliv og lavere latenstid. Dette er en forudsigelse, der er baseret på økosystemtendenser; detaljerne for Gemini 3.0 er endnu ikke offentlige.
## Bundlinjen
Gemini 3.0 pro-preview forventes i vid udstrækning at være en afgørende forandring for Googles multimodale, ræsonnementsfokuserede modeller – potentielt med længere kontekst, stærkere planlægning og rigere multimodale muligheder. Den nuværende begejstring er en blanding af **bekræftede udviklerværktøjer og Google-produktsignaler** (gemini API, CLI, Veo/video-modeller) og **uofficielle men støjende signaler fra lokalsamfundet** (LM Arena-indlæg for lithiumflow/orionmist, lækager og tidslinjer for analytikerrygter). Betragt fællesskabets benchmarks som tidlige indikatorer, og forbered dig ved at lære Gemini-udviklerværktøjerne at kende, så du kan evaluere modellen objektivt, når Google frigiver officiel adgang.
Jeg spekulerer i, at den mest sandsynlige officielle udgivelsesdato er den 18. november, hvilket falder sammen med Googles modelmigreringsplan den 18. Lad os se frem til mere information om Gemini 3 Pro Preview!
### Kom godt i gang
CometAPI er en samlet API-platform, der samler over 500 AI-modeller fra førende udbydere – såsom OpenAIs GPT-serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i en enkelt, udviklervenlig grænseflade. Ved at tilbyde ensartet godkendelse, formatering af anmodninger og svarhåndtering forenkler CometAPI dramatisk integrationen af AI-funktioner i dine applikationer. Uanset om du bygger chatbots, billedgeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipelines, giver CometAPI dig mulighed for at iterere hurtigere, kontrollere omkostninger og forblive leverandøruafhængig – alt imens du udnytter de seneste gennembrud på tværs af AI-økosystemet.
Udviklere kan få adgang til Gemini 3.0 pro-preview via CometAPI, [den nyeste modelversion](https://api.cometapi.com/pricing) opdateres altid med den officielle hjemmeside. For at begynde, udforsk modellens muligheder i [Legeplads](https://www.cometapi.com/console/playground) og konsulter [API guide](https://api.cometapi.com/doc) for detaljerede instruktioner. Før du får adgang, skal du sørge for at være logget ind på CometAPI og have fået API-nøglen. [CometAPI](https://www.cometapi.com/da/) tilbyde en pris, der er langt lavere end den officielle pris, for at hjælpe dig med at integrere.
Klar til at gå? → [Tilmeld dig CometAPI i dag](https://api.cometapi.com/login) !
Hvis du vil vide flere tips, guider og nyheder om AI, følg os på [VK](https://vk.com/id1078176061), [X](https://x.com/cometapi2025) og [Discord](https://discord.com/invite/HMpuV6FCrG)!
