Gemini 3 Pro udgivet: Er Gemini 3 Pro ved at knuse AI-konkurrencen?

Google har netop startet Gemini 3-æraen med at udgive den. Gemini 3 Pro i forhåndsvisning, og de indledende signaler er utvetydige: dette er et stort skridt fremad inden for multimodal ræsonnement, kodningsagenter og forståelse af lang kontekst. Modellen er positioneret som Googles hidtil mest kapable ræsonnements- og multimodale model, optimeret til agentiske arbejdsgange, kodning, opgaver i lang kontekst og multimodal forståelse. Den leveres med en ny "Deep Think"-ræsonnementstilstand, har dramatiske forbedringer af agentiske/kode-benchmarks (Terminal-Bench 2.0 angivet til 54.2%) og kan straks bruges via Google AI Studio, API (Vertex AI-integrationer) og udviklerværktøjer som Google Antigravity.

Hvad er Gemini 3 Pro Preview?

Gemini 3 præsenteres af Google som næste generations, mest intelligente medlem af Gemini-familien – med fokus på dybere ræsonnement, rigere multimodal forståelse (tekst, billeder, video, lyd, kode) og bedre agentisk adfærd (modeller, der planlægger og handler med værktøjer).

Overskriftsfunktioner

• Indfødt multimodal forståelse — bygget til at acceptere og ræsonnere over tekst, billeder, lyd og video sammen (inklusive lange/video-input). Fantastisk til at blande dokumenter, skærmbilleder, transskriptioner og video.
• Stort kontekstvindue (op til ~1,000,000 tokens) — kan indtage/holde ekstremt lange dokumenter, store kodebaser eller timevis af transskriptioner i kontekst i en enkelt session. Dette er et centralt salgsargument for dybdegående research, kodegennemgang og syntese af flere dokumenter.
• Agent-/værktøjsbrugskapacitet — designet til at drive autonome agenter, der kan kalde værktøjer, betjene terminaler, administrere opgaveplaner og koordinere flertrinsarbejdsgange (bruges i Google Antigravity og andre IDE-integrationer). Dette gør den særligt stærk til kodning, orkestrering og flertrinsautomatisering.
• Stærkere ræsonnement og kodning — Google positionerer Gemini 3 Pro som deres bedste "tænknings"-model til kompleks ræsonnement, matematik og kodeopgaver (forbedrede benchmarks og terminal-/værktøjsydelse).

Hvad er nyt i Gemini 3 Pro sammenlignet med Gemini 2.5 Pro og andre?

Hvilke evner blev forbedret mest?

Gemini 3 Pro markedsføres som et stort skridt fremad inden for ræsonnement (matematisk og videnskabelig ræsonnement), multimodal rumlig/visuel ræsonnement og værktøjsbrug. Google fremhæver klare fordele i forhold til Gemini 2.5 Pro i benchmark-suiter og i virkelige agentopgaver såsom kodning og terminalautomatisering. Eksempler på overordnede målinger, som teamet har offentliggjort, inkluderer:

Disse tal signalerer, at Gemini 3 Pro er optimeret til flertrinsræsonnement, kompleks værktøjsbrug og tæt integrerede multimodale opgaver (f.eks. kombination af videobilleder, diagramræsonnement og kodegenerering).

Agentic-første udviklerværktøjer: Antigravity

For at demonstrere agent-arbejdsgange udgav Google Antigravity — en "agent-first" IDE, der bruger Gemini 3 Pro som fundament for multi-agent kodningsworkflows. Antigravity gør det muligt for agenter at interagere direkte med en editor, terminal og browser og at producere "artefakter" (opgavelister, skærmbilleder, browserposter), der dokumenterer agenthandlinger — hvilket adresserer sporbarhed og reproducerbarhed i agentudvikling. Dette gør Gemini 3 Pro langt mere praktisk til rigtige udviklerworkflows end modeller, der udelukkende fokuserer på tekstgenerering.

Bedre værktøjsudnyttelse og kodning

Google rapporterer dramatiske forbedringer på en terminalcentreret benchmark (Terminal-Bench 2.0), der måler en models evne til at betjene en computer via terminalen: Gemini 3 Pro-scorer 54.2% på den test – et stort spring i forhold til tidligere Gemini-versioner – hvilket indikerer reelle fremskridt inden for brug af autonome værktøjer og kodegenerering.

når de bliver bedt om at køre scripts, orkestrere værktøjer eller administrere udvikleropgaver med flere trin. I praksis betyder det færre hallucinationer, når modellen udfører kommandoer, bedre fejlhåndtering og forbedret evne til at gendanne fra mislykkede trin.

Hvordan klarer Gemini 3 Pro sig i benchmarks

Google offentliggjorde en bred vifte af benchmark-sammenligninger i Gemini 3-blogindlægget, der spænder over klassisk NLP-ræsonnement, multimodal forståelse, kodegenerering og brug af agentiske værktøjer. Nøgletal rapporteret direkte af Google inkluderer:

• LMArenaGemini 3 Pro scoret 1501 Elo, en topplacering på den konkurrenceprægede rangliste (måling af generel ræsonnement/svarkvalitet i parvise matchups).
• MMMU-Pro (multimodal benchmark): 81% – en betydelig stigning i forhold til tidligere modeller.
• Video-MMMU: 87.6% om videobevidste multimodale opgaver.
• SimpleQA-verificeret: 72.1% hvilket indikerer forbedringer i faktuel kvalitetssikring for komplekse input.
• WebDev Arena: 1487 Elo (webudvikling / kodeforståelse).
• Terminal-Bench 2.0 & SWE-bench verificeretStore spring i brugen af ​​agentværktøjer og ydeevnen af ​​kodningsagenter.
• Dyb tænkningYderligere forbedringer på de sværeste tests (f.eks. forbedredes Humanity's Last Exam fra 37.5 % til 41.0 % i Deep Think på nogle rapporterede målinger).

Alt dette indikerer en model, der er tunet til dybde snarere end blot generering af overfladisk tekst.

Så: ja, Gemini 3 Pro ligger konsekvent i den øvre del af mange tests i dag – men "crushes" afhænger af opgaven. Inden for ren kodegenerering er nogle konkurrenter stadig lige; inden for lang kontekst, matematik og multimodal syntese rapporteres Gemini 3 Pro ofte som den bedste i sin klasse i kørsler i starten af ​​november/november 2025.

Hvordan får man adgang til Gemini 3 Pro Preview?

Officielle indgangspunkter

Google har gjort Gemini 3 Pro tilgængelig som forhåndsvisning på tværs af flere platforme:

• Gemini-app (forbruger-/Pro-brugere): Modellen rulles ud i Gemini-appen som en del af lanceringen af ​​"Gemini 3"-æraen.
• Google AI Studio / Gemini Developer API: Udviklere kan eksperimentere via AI Studio og Gemini Developer API'en. API'en har REST- og SDK-grænseflader og understøtter avancerede funktioner såsom funktionskald og streaming.
• Vertex AI (Google Cloud): Virksomheder og teams kan få adgang til Gemini 3 Pro via Vertex AI til produktions- og MLOps-arbejdsgange. Vertex understøtter Python-, Node-, Java-, Go- og curl-eksempler.
• Tredjeparts integrationer (CometAPI): CometAPI giver adgang til Gemini 3 Pro API'en, hvor kaldenavnet er gemini-3-pro-preview.  CometAPI tilbyde en pris, der er langt lavere end den officielle pris, for at hjælpe dig med at integrere.

Lynstart: Python-eksempel (officielt SDK-mønster)

Nedenfor er et minimalistisk, praktisk Python-eksempel, der er tilpasset fra Googles Gemini-quickstart, og som demonstrerer kald af Gemini API'en via Googles GenAI-klient. Erstat GEMINI_API_KEY med din API-nøgle, der er hentet fra Google AI Studio eller dit GCP-projekt.

# Example: call Gemini 3 Pro Preview using Google GenAI Python SDK

# Requires: pip install google-generativeai
import os
from google import genai

# Set API key in environment:

# export GEMINI_API_KEY="YOUR_API_KEY"
client = genai.Client()  # client picks up GEMINI_API_KEY from env

# Use the preview model identifier. The exact model ID may vary; use the ID listed in the API docs.

model_id = "gemini-3-pro-preview"  # or "gemini-3-pro" depending on availability

prompt = """
You are an assistant that writes a short Python function to fetch JSON from a URL,
handle HTTP errors, and return parsed JSON or None on failure.
"""

resp = client.models.generate_content(model=model_id, contents=prompt)
print("MODEL RESPONSE:\n", resp.text)

Hvis du vælger CometAPI, skal du erstatte url med https://api.cometapi.com/v1/chat/completions og key med den nøgle, du fik fra CometAPI.

Sådan får du de bedste resultater – hurtige mønstre og tips

Brug "tænke"-tilstanden til vanskelige problemer

Hvis du løser progressiv ræsonnement eller komplekse matematik-/kodeopgaver, skal du aktivere forhåndsvisningens "tænkningsvariant" (hvis tilgængelig) – den tildeler flere interne ræsonnementstrin og giver ofte mere pålidelige løsninger på opgaver i flere trin. Tjek modelnavnene for en -thinking suffiks i konsollen.

Funktionskald og værktøjsorkestrering

Brug deklarerede funktioner (Vertex AI/GenAI-funktionskald) for at opnå pålidelige, strukturerede output og reducere hallucinationer. Lad modellen foreslå funktionskald og udføre dem deterministisk i dit miljø. Dokumentationen til funktionskald indeholder eksempler på returnering af typede JSON-argumenter, som du kan køre sikkert.

Jordforbindelse når du har brug for opdaterede fakta

Hvis din app er afhængig af aktuelle webdata, så brug web grounding, men vær opmærksom på omkostninger og takstgrænser for grounded prompts. Grounding er effektivt – det giver Gemini mulighed for at foretage søgninger i Søgning eller Kort – men hver grounded prompt kan ændre dine fakturerings- og latensegenskaber.

---

Hvordan Gemini 3 Pro klarer sig i virkelige opgaver (use cases)

Kodegenerering og udviklerproduktivitet

Gemini 3 Pro forbedrer ræsonnement med flere filer, lang repo-kontekst og syntese af test/dokumentation sammen med kode. Sammen med funktionskald og en terminalagent kan den scaffolde og validere mellemstore projekter hurtigere end ældre modeller. Community-tests viser forhøjede LiveCodeBench/Elo-kodningsscorer.

Forsknings- og STEM-arbejdsgange

Modellens Deep Think-kapacitet og større ræsonnementsbudget gør den velegnet til forskningsopgaver, der kræver matematiske udledninger i flere trin, syntese af datasæt eller opsummering af artikler i flere filer. Tidlige benchmarkresultater placerer den i eller nær toppen for mange STEM-datasæt.

Indholdsdesign, multimodale kreative arbejdsgange

Gemini 3 Pros multimodale output og integration med Veo/Whisk/Flow gør den til et stærkt valg til arbejdsgange, der blander tekst, billeder og video – fra marketingstoryboards til automatiserede videokladder. Google samler visse værktøjer til skabere i AI Ultra til skabere, der ønsker de højeste grænser.

Konklusion: knuser Gemini 3 Pro andre modeller?

Gemini 3 Pro Preview er et stort skridt fremad. På en bred vifte af benchmarks og i tidlige test i den virkelige verden blev det ofte ledninger eller bånd de bedste tilgængelige modeller i slutningen af ​​2025, især i:

• Kompleks ræsonnement (matematik / STEM)
• Multimodal forståelse og syntese
• Agentworkflows og funktionskald

Marginalen varierer dog afhængigt af opgaven. For nogle snævert definerede opgaver (visse kreative skrivestile eller meget specialiseret domæneviden) kan andre konkurrencedygtige modeller stadig være konkurrencedygtige eller foretrækkes afhængigt af omkostninger/latens og økosystemtilpasning. Benchmarks og lækkede scorer tyder på, at Gemini 3 Pro ofte rangerer i topklasse, men "crushing" er opgaveafhængig - for mange virksomheder og udviklere er Gemini 3 Pro nu den første model, der skal evalueres.

Sådan kommer du i gang med Comet API

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 Gemini 3 Pro Preview API gennem CometAPI. For at begynde, udforsk modellens mulighederCometAPI i Legeplads og se API-vejledningen for detaljerede instruktioner. Før du får adgang, skal du sørge for at være logget ind på CometAPI og have fået API-nøglen. CometAPI 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 !

Hvis du vil vide flere tips, guider og nyheder om AI, følg os på VK, X og Discord!