Googles Gemini 3 Pro ankom som en opsigtsvækkende multimodal model, som Google positionerer som et stort skridt fremad inden for ræsonnering, agentiske arbejdsforløb og kodeassistance. I denne længere artikel søger jeg at besvare ét klart spørgsmål: Er Gemini 3 Pro god til kodning? Kort svar: Ja — med vigtige forbehold. Nedenfor finder du evidens, use cases, begrænsninger og konkrete råd om adoption, så teams og individuelle udviklere kan beslutte, hvordan de bruger Gemini 3 Pro effektivt og sikkert.
Currently, CometAPI (der samler over 500 AI-modeller fra førende udbydere) integrerer Gemini 3 Pro og Gemini 3 Flash API'er, og API-rabatterne er meget omkostningseffektive. Du kan først teste Gemini 3 Pros kodeevner i CometAPIs interaktive vindue.
Hvad er Gemini 3 Pro, og hvorfor er det vigtigt for udviklere?
Gemini 3 Pro er flagskibsudgivelsen i Googles Gemini 3-familie — en multimodal (tekst, kode, billede, lyd, video) modelserie, der er bygget til at forbedre dybden af ræsonnering og agentiske kapabiliteter. Google lancerede Gemini 3 Pro i midten af november 2025 og positionerede den eksplicit som deres “best vibe coding model yet”, med stærke påstande om ræsonnering, multimodal forståelse og integration i udviklerværktøjskæder.
Hvorfor det er vigtigt: I modsætning til tidligere assistenter, der primært var optimeret til naturligt sprog eller kortere kodestykker, er Gemini 3 Pro designet fra bunden til dybere, længerevarende ræsonnering og mere autonom, agent-lignende kodning — f.eks. generering af projekter med flere filer, kørsel af terminal-lignende operationer via agenter og integration med IDE'er og CI-systemer. For teams, der ønsker, at en AI gør mere end at lappe enkelte funktioner — at skitsere applikationer, foreslå arkitekturændringer og håndtere flertrinsudviklingsopgaver — signalerer Gemini 3 Pro et nyt kapabilitetsniveau.
Hvilke nøgletal er vigtige for kodning?
Tre specifikationer skiller sig ud for kodearbejdsgange:
- Kontekstvindue: Gemini 3 Pro understøtter ekstremt store inputkontekster (offentlige rapporter og modeltrackere refererer til kontekstkapaciteter op til cirka 1.000.000 tokens i nogle varianter), hvilket er vigtigt for at håndtere store kodebaser, lange diffs og projekter med mange filer.
- Multimodalitet: Den accepterer kode og andre medietyper (billeder, lyd, PDF'er), hvilket muliggør arbejdsgange som at analysere skærmbilleder af fejlmeddelelser, læse dokumentation eller bearbejde designaktiver sammen med kode. Det hjælper også, når du vil have modellen til at agere på skærmbilleder, designmockups eller regneark, mens den producerer kode. Det er kritisk for frontend-ingeniører, der oversætter wireframes til HTML/CSS/JS.
- Forbedret ræsonnering: Google fremhævede nye ræsonneringstilstande (Deep Think / dynamic thinking), der skal producere længere, mere præcise ræsonnementskæder — en ønskværdig egenskab ved planlægning af komplekse algoritmer eller fejlsøgning af flertrinsfejl.
Disse egenskaber er lovende på papiret for kodeopgaver: stort kontekstvindue reducerer behovet for at komprimere eller opsummere repositories, multimodalitet hjælper ved fejlfinding fra fejlskærmbilleder eller logvedhæftninger, og bedre ræsonnering hjælper med arkitektur og kompleks bug-triage.
Hvordan klarer Gemini 3 Pro sig på reelle programmeringsopgaver?
Kodegenerering: korrekthed, stil og vedligeholdbarhed
Gemini 3 Pro producerer konsekvent idiomatisk kode og — vigtigt — udviser en forbedret evne til at ræsonnere om arkitektur og projekter med flere filer. Flere hands-on-rapporter viser, at den kan generere skitserede applikationer (frontend + backend), oversætte design til fungerende prototyper og refaktorere større kodebaser med færre kontekstbegrænsningsproblemer end tidligere modeller. Men korrekthed i den virkelige verden afhænger stadig af promptkvalitet og menneskelig review: Modellen kan stadig introducere subtile logiske fejl eller gøre usikre antagelser om miljøtilstand.
Fejlfinding, terminalopgaver og “agentisk” kodning
En af Gemini 3 Pros overskriftsfunktioner er agentisk eller autonom kodning — evnen til at ræsonnere om opgaver, gennemføre flertrinsarbejdsgange og interagere med værktøjer (via API eller et sandboxet eksekveringsmiljø). Benchmarks som Terminal-Bench viser, at modellen er væsentligt bedre til opgaver, der kræver kommandolinjenavigation, afhængighedsstyring og fejlsøgningssekvenser. For udviklere, der bruger AI til at triagere bugs, skabe fejlsøgningsskripter eller automatisere deployment-opgaver, er Gemini 3 Pros agentiske evner et stort plus. Men pas på: De funktioner kræver sikker gating og omhyggelig sandboxing, før modellen får adgang til produktionssystemer.
Latens, iterationshastighed og små ændringer
Selvom Gemini 3 Pros ræsonneringsstyrke er fremragende til større opgaver, kan latensen være højere end nogle konkurrenters ved små, iterative ændringer (rettelser, mikrorefaktoriseringer). For arbejdsgange, der kræver hurtige, gentagne redigeringscyklusser (f.eks. parprogrammering med øjeblikkelige forslag), kan modeller optimeret til lav-latens-kompletteringer stadig føles mere kvikke.
Er Gemini 3 Pro sikker og pålidelig nok til produktionskodning?
Faktuel nøjagtighed og hallucinationer
Et vigtigt forbehold: Uafhængige evalueringer med fokus på faktuel nøjagtighed viser, at selv topmodeller kæmper med absolut faktuel korrekthed i nogle sammenhænge. Googles egne FACTS-lignende benchmarks viser ikke-trivielle fejlrater, når modeller bliver bedt om at hente eller hævde faktuel information, og Gemini 3 Pro scorede omkring 69% nøjagtighed på et nyt FACTS-benchmark designet af Google-forskere — hvilket indikerer et meningsfuldt forbedringsrum i absolut pålidelighed. For kode betyder det, at modellen kan producere plausibel, men forkert kode (eller forkerte citater, kommandoer eller afhængighedsversioner) med stor selvtillid. Planlæg altid menneskelig review og automatiserede tests.
Sikkerhed, supply chain- og afhængighedsrisici
Når en model genererer opdateringer af afhængigheder, bash-kommandoer eller infrastruktur-som-kode, kan den introducere supply chain-risici (f.eks. foreslå en sårbar pakkeversion) eller fejlkonfigurere adgangskontroller. På grund af Gemini 3 Pros agentiske rækkevidde skal organisationer tilføje politik-kontroller, kodescanning og begrænsede eksekverings-sandboxes, før modellen integreres i CI/CD- eller deploy-pipelines.
Samarbejde og code review-arbejdsgange
Gemini 3 Pro kan bruges som pre-commit-anmelder eller som en del af automatiseret code review til at markere potentielle fejl, foreslå refaktoreringer eller generere testcases. Tidlige brugere rapporterede, at den hjalp med at generere enhedstests og end-to-end test-skeletter hurtigt. Alligevel bør automatiserede acceptkriterier inkludere menneskelig verifikation og blokering af builds for alle model-forslåede ændringer, der påvirker sikkerhed eller arkitektur.
Sammenligning af kodning: Opus 4.5 vs GPT 5.2 vs Gemini 3 Pro
På mange parametre er Gemini 3 Pro en topkandidat. Offentlige sammenligninger og trackere viser, at den overgår mange tidligere modeller på ræsonnering og lang-kontekst-opgaver og ofte matcher eller lige akkurat slår konkurrenter på kode-benchmarks. Når det er sagt, er modeløkosystemet i slutningen af 2025 meget konkurrencepræget: OpenAI udgav nyere GPT-modeller (f.eks. GPT-5.2) med eksplicitte forbedringer i kodning og lang-kontekst-opgaver som direkte svar på konkurrenters fremskridt. Markedet bevæger sig derfor hurtigt, og “bedst” er et bevægeligt mål.
SWE-Bench Verified — løsning af virkelige softwareingeniøropgaver
SWE-Bench er designet til at evaluere virkelige softwareudviklingsopgaver: Givet et kode-repository + fejlede tests eller et issue, kan en model producere en korrekt patch, der løser problemet?
- SWE-Bench Verified er den Python-only, menneskeverificerede delmængde (ofte brugt til sammenligninger på lige vilkår).
- SWE-Bench Pro er bredere (flere sprog), mere kontaminationsresistent og mere industrielt realistisk.
(Disse forskelle betyder noget: Verified er smallere/nemmere; Pro er sværere og mere repræsentativ for flersprogede enterprise-kodebaser.)
Datatabel:
| Model | SWE-Bench Verified Score |
|---|---|
| Claude Opus 4.5 | ~80.9% (højeste blandt konkurrenter) |
| GPT-5.2 (standard) | ~80.0% (tæt konkurrent) |
| Gemini 3 Pro | ~74.20–76.2% (en smule bagefter de andre) |
Terminal-Bench 2.0 — Multi-Step & Agentic Tasks
Benchmark: Evaluerer en modells evne til at gennemføre flertrins kodeopgaver, tilnærme virkelig udvikler-agent-adfærd (filredigeringer, tests, shell-kommandoer).
| Model & Variant | Terminal-Bench 2.0 Score (%) |
|---|---|
| Claude Opus 4.5 | ~63.1% |
| Gemini 3 Pro (Stanford Terminus 2) | ~54.2% |
| GPT-5.2 (Stanford Terminus 2) | ~54.0% |
Noter:
- På Terminal-Bench 2.0 fører Claude Opus 4.5 med en mærkbar margin, hvilket indikerer stærkere flertrins-værktøjsbrug og kommandolinje-kodefærdigheder i leaderboard-øjebliksbilledet.
- Gemini 3 Pro og GPT-5.2 viser tilsvarende konkurrencedygtig performance på dette benchmark.
Hvad med τ2-bench, Toolathlon og andre agentiske / værktøjsbrugs-evalueringer?
τ2-bench (tau-2) og lignende værktøjsbrugs-evalueringer måler en agents evne til at orkestrere værktøjer (API'er, Python-eksekvering, eksterne tjenester) for at løse højere-niveaus opgaver (telekom retail-automatiseringer, flertrins-arbejdsgange). Toolathlon, OSWorld, Vending-Bench og andre specialiserede arenaer måler domænespecifik automatisering, lang-horisont agentisk kompetence eller miljøinteraktion.
Gemini 3 Pro: DeepMind rapporterer meget høje τ2-bench-/agentiske værktøjsbrugs-tal (f.eks. τ2-bench ≈ 85,4% i deres tabel) og stærke lang-horisont-resultater på nogle leverandortests (Vending-Bench “mean net worth”-tal).
Hvad er LiveCodeBench Pro (konkurrenceprogrammering)
LiveCodeBench Pro fokuserer på algoritmiske/konkurrence-programmeringsproblemer (Codeforces-stil), ofte rapporteret som Elo-ratinger afledt af pass@1 / pass@k-sammenligninger og parvise matcher. Dette benchmark lægger vægt på algoritmedesign, ræsonnering om edge cases og korte, korrekte implementeringer.
Gemini 3 Pro (DeepMind): DeepMind rapporterer en LiveCodeBench Pro Elo ≈ 2.439 for Gemini 3 Pro (deres publicerede performance-tabel). Gemini 3 Pro viser særligt stærk performance i konkurrence/algoritmisk kontekst i DeepMinds publicerede tal (høj Elo), hvilket stemmer overens med anekdotiske og uafhængige tests, der peger på, at Googles model er stærk i algoritmiske problemer og kodepuslespil.
Endelig opsummering
De bedste, mest relevante benchmarks til at bedømme kode-kapabilitet i dag er SWE-Bench (Verified og Pro) for reelle repo-fixes, Terminal-Bench 2.0 for agentiske terminal-arbejdsgange og LiveCodeBench Pro for algoritmisk/konkurrencefærdighed. Leverandørdisclosures placerer Claude Opus 4.5 og GPT-5.2 øverst på SWE-Bench Verified (~80%-området), mens Gemini 3 Pro viser særligt stærke algoritmiske og agentiske tal i DeepMinds publicerede tabel (høj LiveCodeBench Elo og solid Terminal-Bench-performance).
Alle tre leverandører fremhæver agentisk/værktøjsbrug som et primært fremskridt. Rapporterede scores varierer efter opgave: Gemini fremhæves for tool chaining & lang kontekst/multimodal ræsonnering, Anthropic for robuste kode+agent-arbejdsgange og OpenAI for lang-kontekst og multi-værktøjs-pålidelighed.
Gemini 3 Pro udmærker sig ved:
- Store opgaver med flere filer (arkitekturdesign, på tværs af filer-refaktoreringer).
- Multimodal fejlfinding (logs + skærmbilleder + kode).
- Terminal-lignende, flertrins operationelle opgaver.
Det kan være mindre attraktivt når:
- Ultralav latens og helt små prompt-arbejdsbelastninger kræves (lettere, billigere modeller kan være at foretrække).
- Specifikke tredjepartsværktøjskæder allerede har dybe integrationer med andre udbydere (migrationsomkostninger betyder noget).
Hvordan integrerer du Gemini 3 Pro i en udvikler-arbejdsgang?
Hvilket værktøj findes i dag?
Google har rullet integrationer og vejledninger ud, der gør Gemini 3 Pro nyttig i reelle udviklingsmiljøer:
- Gemini CLI: et terminal-first interface, der muliggør agentiske arbejdsgange og lader modellen køre opgaver i et kontrolleret miljø.
- Gemini Code Assist: plugins og udvidelser (til VS Code og andre editorer), der lader modellen operere på den åbne kodebase og annotere filer, med fallbacks til ældre modeller, når Gemini 3-kapaciteten er begrænset.
- API og Vertex AI: til produktionsudrulninger og kontrolleret brug i serverside-systemer.
Disse integrationer er det, der gør Gemini 3 Pro særligt nyttig: De muliggør end-to-end-sløjfer, hvor modellen kan foreslå ændringer og derefter køre tests eller linters for at bekræfte adfærd.
Hvordan bør teams bruge den — foreslåede arbejdsgange?
- Prototyping (lav risiko): Brug Gemini 3 Pro til hurtigt at skitsere features og UI'er. Lad designere og ingeniører iterere på de prototyper, den genererer.
- Udviklerproduktivitet (mellem risiko): Brug den til kodegenerering i feature-branches, skrivning af tests, refaktoreringer eller dokumentation. Kræv altid PR-review.
- Automatiserede agentiske opgaver (højere modenhed): Integrér med testrunners, CI-pipelines eller CLI'et, så modellen kan foreslå, teste og validere ændringer i et isoleret miljø. Tilføj guardrails og menneskelig godkendelse før merge.
Hvilke prompts og input giver de bedste resultater?
- Giv filkontekst (vis repository-træet eller relevante filer).
- Giv designartefakter (skærmbilleder, Figma-eksporter) til UI-arbejde.
- Angiv tests eller forventede outputs, så modellen kan validere sine ændringer.
- Bed om enhedstests og testbare eksempler — det tvinger modellen til at tænke i kørbare artefakter frem for rent tekstuelle beskrivelser.
Praktiske tips: prompts, guardrails og CI-integration
Sådan promper du effektivt
- Start med et mål på én linje, og giv så præcise filstier og tests.
- Brug “Act as”-prompts sparsomt — bedre at give kontekst og begrænsninger (f.eks. “Følg vores lint-regler; hold funktioner under 80 linjer; brug afhængighed X version Y”).
- Bed om forklarlige diffs: “Returnér en patch og forklar, hvorfor hver ændring er nødvendig.”
Guardrails og CI
- Tilføj et premerge CI-job, der kører model-genererede ændringer gennem linters, statiske analysatorer og komplette test-suiter.
- Bevar et menneskeligt godkendelsestrin for enhver ændring, der berører kritiske moduler.
- Log model-prompts og -outputs for revisionsspor og sporbarhed.
Hvordan strukturerer du prompts og interaktioner for pålidelighed?
- Giv eksplicitte kontekstuddrag frem for hele repositories, når det er muligt, eller brug modellens store kontekst til kun at inkludere fokuserede, relevante filer.
- Bed modellen forklare sin ræsonnering og producere trinvise planer, før den laver kodeændringer; det hjælper revisorer og reviewere.
- Bed om enhedstests sammen med kodeændringer, så foreslåede redigeringer kan verificeres med det samme.
- Begræns automatisering til ikke-destruktive opgaver i starten (f.eks. PR-udkast, forslag) og gå gradvist over til arbejdsgange med højere grad af automatisering, efterhånden som tilliden vokser.
Endelig dom:
Gemini 3 Pro er meget god til kodning, hvis du behandler den som en kraftfuld, multimodal assistent integreret i en engineering-arbejdsgang, der inkluderer eksekvering, tests og menneskelig review. Kombinationen af ræsonnering, multimodalt input og agentisk værktøjsunderstøttelse løfter den ud over blot autofuldførelse; den kan agere som en junioringeniør, der skitserer, tester og forklarer ændringer. Men den er ikke en erstatning for erfarne udviklere — snarere en kraftmultiplikator, der lader dit team fokusere på design, arkitektur og edge cases, mens den håndterer skitsering, iteration og rutinefixes.
Kom i gang ved at udforske Gemini 3 Pros kapabiliteter i Playground og konsulter API-vejledningen for detaljerede instruktioner. Før adgang, skal du sikre, at du er logget ind på CometAPI og har fået en API-nøgle. CometAPI tilbyder en pris langt lavere end den officielle pris for at hjælpe dig med at integrere.
Klar til at gå i gang?→ Gratis prøve af Gemini 3 Pro !