Di dunia kecerdasan buatan yang serba cepat, Google akan membuat lompatan besar lainnya dengan model Gemini 3.0 yang akan datang. Sementara para pesaing seperti GPT-5 dari OpenAI dan Grok 4 dari xAI terus mendobrak batasan, rumor tentang Gemini 3.0 telah beredar di forum teknologi, media sosial, dan berita industri. Sekarang, mari kita pahami pesan-pesan ini dan nantikan fungsinya bersama.
Apakah Gemini 3.0 telah dirilis secara diam-diam?
Selama beberapa hari terakhir, postingan sosial dan topik komunitas melaporkan dua item terkait:
- Secara independen, data uji kontributor di publik google-gemini/gemini-cli repo menyertakan string
gemini-3.0-ultradalam sebuah berkas uji. Cuplikan tersebut ditemukan oleh anggota komunitas dan diposting ulang di berbagai platform sosial; banyak yang menafsirkannya sebagai kebocoran atau bukti awal keberadaan "Gemini 3.0 Ultra". - Pengguna yang menelusuri daftar model LM Arena memperhatikan nama model/nama kode baru “batu samudra” muncul di beberapa arena, dan beberapa peserta menyarankan bahwa itu bisa menjadi uji coba rahasia "Gemini 3 Flash." Penampakan ini memicu gagasan bahwa Google diam-diam sedang menguji coba varian Gemini 3 yang akan datang.
Kedengarannya seperti kabar baik. Lagipula, sudah cukup lama sejak Google Gemini merilis Gemini 2.5 Pro. Dalam beberapa tahun terakhir, model-model seperti Claude Opus 4.1, Grok 4, dan GPT-5 telah dirilis, semuanya dengan hasil yang luar biasa. Hal ini semakin menambah rasa ingin tahu saya tentang kejutan apa yang akan dihadirkan Gemini di Gemini 3.0.
Namun, ketika saya memverifikasi keaslian laporan ini dan menguji kinerja Oceanstone, perangkat yang diduga sebagai flash Gemini 3.0, saya sampai pada kesimpulan yang mengejutkan, menjanjikan sekaligus mengecewakan. Izinkan saya berbagi temuan saya di bawah ini.
Apakah gemini 3.0 benar-benar bocor di repo Gemini-CLI?
Referensi nama model di repo Gemini-CLI
Komunitas menyoroti komitmen di google-gemini/gemini-cli repositori yang direferensikan gemini-beta-3.0-pro, gemini-beta-3.0-flash dan (dalam beberapa laporan) gemini-3.0-ultraRepositori ini bersifat publik dan sedang dikembangkan secara aktif; perbedaan komit terlihat dan menjadi dasar bagi banyak spekulasi. Satu komit yang sering ditautkan menunjukkan suntingan yang memicu obrolan "3.0" sebelumnya. Namun: teks repositori dapat berisi placeholder, data uji, atau nama internal yang digunakan untuk validasi — keberadaan string dalam repositori tidak bukti bahwa model biner atau titik akhir API publik telah diterbitkan.
Apa yang sebenarnya dilakukan oleh pengelola repo (dan kolaborator Google)
Pengelola repo membuka dan menggabungkan permintaan penarikan singkat yang dihapus atau diperbaiki entri pengujian yang menyesatkan. Penjelasan pengelola dalam PR gabungan tersebut sangat jelas: gemini-3.0-ultra tali itu data uji ditambahkan oleh kontributor eksternal, itu menyesatkan, dan PR menggantinya dengan pengenal model yang sudah ada (untuk pengujian). Penulis PR dan kolaborator repositori menekankan bahwa entri tersebut bukan pengenal produk resmi dari Google. Singkatnya: tampilan repositori nilai pengujian yang salah, bukan kebocoran produk.
Mengapa hal itu penting: Repositori kode publik menerima kontribusi dari penulis eksternal; perlengkapan uji terkadang berisi label atau placeholder yang dibuat oleh manusia. Penemuan placeholder semacam itu oleh komunitas tidak sama dengan rilis produk terkontrol atau manifes produk resmi.
Singkatnya: Google telah memperbaiki dan mengomentari masalah keamanan CLI, dan suntingan/pembatalan repositori menunjukkan bahwa string 3.0 tidak dimaksudkan sebagai sinyal rilis publik.
Kinerja Oceanstone yang dilaporkan — dapat dipercaya atau hanya sensasi?
batu laut adalah label model yang muncul di papan peringkat LM Arena publik dan dalam pelaporan sosial cepat minggu ini. Para penguji komunitas telah melakukan perbandingan langsung informal dan melaporkan bahwa Oceanstone berkinerja setidaknya sama baiknya — dan dalam beberapa pemeriksaan cepat, sedikit lebih baik daripada — Gemini. Flash 2.5 pada sebagian kecil tugas Arena. Kesan-kesan tersebut berfokus pada: mengikuti perintah dengan lebih baik, pengkodean/penalaran yang lebih kuat pada sampel pendek, dan konsistensi percakapan yang sedikit lebih baik — tapi ini adalah suara manusia dan tangkapan layar sampel kecil, bukan tolok ukur yang terkontrol.
Apa yang ditunjukkan oleh penampakan LM Arena kepada kita
LM Arena adalah platform evaluasi terbuka tempat para peneliti dan tim melakukan perbandingan buta dan terkadang memunculkan nama model pra-rilis atau eksperimental (nama kode). Secara historis, LMArena telah menampilkan nama kode yang kemudian dipetakan ke rilis model resmi Google (misalnya, nama kode sebelumnya digunakan selama pengujian pratinjau Gemini 2.5 Flash Image).
Penjelasan yang masuk akal (lebih mungkin):
- Google atau mitra/penguji sementara menggunakan ID model internal/uji (pengganti) saat menjalankan jalur internal atau perancah demo; string ini bocor ke komitmen publik atau kumpulan data uji.
- LM Arena terkadang mengindeks atau mengekspos model baru/eksperimental yang diajukan untuk evaluasi (terkadang dengan nama kode). Model uji dari Google dapat muncul secara sah dengan nama kode seperti batu laut tanpa menjadi rilis publik yang didukung penuh. Hal ini sesuai dengan pola yang diamati: nama kode muncul di LM Arena, dan string nama model muncul di repositori publik; pengelola kemudian menghapus referensi tersebut.
Hasil pengujian saya untuk oceanstone
Oceanstone menunjukkan perubahan paradigma dalam kemampuan agen AI, melampaui tolok ukur kinerja GPT-5 dan memperkenalkan standar baru untuk sistem otonom.
Pengamatan Utama:
- Integrasi Internet Asli:Salah satu peningkatan paling mencolok di Oceanstone terletak pada kemampuan asli untuk mengakses internet melalui API-nyaSelama pengujian terkontrol, model ini mampu menangani kueri waktu nyata dengan akurasi yang belum pernah diamati pada generasi sebelumnya. Misalnya, ketika diminta untuk memasukkan tanggal saat ini secara tepat, model ini tidak bergantung pada data pelatihan statis, melainkan melakukan pencarian langsung, yang melaporkan dengan tepat September 17, 2025Fitur ini menghilangkan salah satu kekurangan yang paling persisten pada LLM sebelumnya: basi dalam hal waktu.
- Pembuatan Konten yang Andal dan Berdasarkan Sumber: Dalam alur kerja profesional, pembuatan konten seringkali terkendala oleh pertanyaan tentang kredibilitas dan kepercayaan. Gemini 3.0 secara langsung mengatasi kesenjangan ini dengan menghasilkan keluaran yang koheren, terverifikasi, dan berbasis sumber. Dalam pengujian kami, model ini dapat menyusun artikel panjang dengan sitasi yang tepat dan alur naratif yang konsisten, yang mencerminkan kelancaran kreatif dan keandalan faktual.
- Presisi dalam Replikasi Halaman Web dan Kesetiaan UI: Mungkin kemampuan paling tak terduga yang diamati adalah kemampuan Gemini 3.0 untuk mereplikasi halaman web yang kompleks dengan fidelitas yang luar biasa. Saat ditugasi mereproduksi tata letak halaman web resmi Apple, Gemini 3.0 memberikan hasil yang mencerminkan desain aslinya dalam hal struktur, tipografi, dan elemen antarmuka. Dibandingkan dengan upaya GPT-5, perbedaannya sangat signifikan.
Singkatnya: Performa dan kualitas Oceanstone patut diapresiasi. Mengenai apakah ini rilis pertama Gemini 3.0 Flash, kita masih perlu menunggu kabar selanjutnya untuk mengonfirmasinya.
Fitur utama apa saja yang dimiliki Gemini 3.0?
Peningkatan penalaran dan kinerja pengkodean:
Laporan dan demonstrasi publik Google seputar Gemini 2.5 dan pencapaian selanjutnya dalam kompetisi pemrograman menunjukkan fokus berkelanjutan pada penalaran dan kualitas kode, dan banyak analis memperkirakan Gemini 3.0 akan semakin maju ke arah tersebut. Keberhasilan Gemini/DeepMind dalam kontes pemrograman menunjukkan bahwa Google telah melakukan iterasi pada kemampuan penalaran—sebuah jalur investasi yang secara alami mengarah pada penalaran yang lebih kuat dalam model kelas 3 Gemini.
Fitur gambar multimodal dan generatif yang lebih kuat.
Aplikasi Gemini telah dilengkapi alat penyunting gambar canggih dan fitur-fitur populer (misalnya, transformasi bergaya "Nano Banana"), yang menunjukkan bahwa Google sedang memperluas fitur multimoda dengan pesat. Rumor tentang Gemini 3.0 yang memperluas rendering gambar→3D, sintesis gambar berkualitas tinggi yang lebih cepat, dan inpainting yang lebih terperinci cukup masuk akal mengingat tren ini.
Jendela konteks yang lebih panjang dan memori/personalisasi.
Google telah membahas secara terbuka eksperimen personalisasi dan fitur konteks multi-tab untuk Gemini di Chrome. Jendela konteks yang lebih luas dan fitur personalisasi yang lebih persisten merupakan arahan produk yang logis untuk Gemini 3.0.
Apa Perbedaan Gemini 3 dan Gemini 2.5?
Untuk memahami apa yang diharapkan, ada baiknya membandingkan apa yang dilakukan 2.5 dan apa saja kesenjangan yang ada.
| Kemampuan | Kekuatan Gemini 2.5 | Area yang Perlu Diperbaiki / Apa yang Mungkin Ditambahkan oleh 3.0 |
|---|---|---|
| Multimodalitas | Teks, gambar, audio, video pendek, mode “berpikir”, penalaran yang kuat pada tolok ukur. | Pemrosesan video waktu nyata, pemahaman 3D, data spasial/geospasial, model terpadu di seluruh modalitas. |
| Jendela konteks | ~1 juta token. | Mungkin konteks multi-juta token, memori / pengambilan yang lebih baik untuk menjaga koherensi dalam penggunaan yang lama. |
| Perilaku agenik / proaktif | Mode Agen diumumkan; tindakan terjadwal; beberapa otonomi. | Perencanaan otonom yang lebih andal, personalisasi yang lebih dalam, integrasi yang lebih kuat dengan kontrol perangkat & sistem. |
| Integrasi dengan OS / perangkat | Mengganti Asisten pada perangkat Rumah; integrasi Android; ketersediaan Wear OS. | Integrasi yang lebih erat; mungkin Gemini sebagai asisten inti di lebih banyak jenis perangkat (jam tangan, TV, IoT), transisi yang lebih lancar antar modalitas. |
| Kecepatan, latensi, efisiensi | Gemini 2.5 Flash lebih cepat; optimasi biaya/efisiensi. | Performa yang lebih baik terutama untuk video; latensi yang lebih rendah; penggunaan perangkat keras yang lebih efisien; eksekusi pada perangkat atau edge untuk tugas-tugas sensitif. |
Mulai
CometAPI adalah platform API terpadu yang menggabungkan lebih dari 500 model AI dari penyedia terkemuka—seperti seri OpenAI, Gemini dari Google, Claude dari Anthropic, Midjourney, Suno, dan lainnya—menjadi satu antarmuka yang ramah pengembang. Dengan menawarkan autentikasi yang konsisten, pemformatan permintaan, dan penanganan respons, CometAPI secara drastis menyederhanakan integrasi kapabilitas AI ke dalam aplikasi Anda. Baik Anda sedang membangun chatbot, generator gambar, komposer musik, atau alur kerja analitik berbasis data, CometAPI memungkinkan Anda melakukan iterasi lebih cepat, mengendalikan biaya, dan tetap independen dari vendor mana pun—sambil memanfaatkan terobosan terbaru di seluruh ekosistem AI.
Untuk memulai, jelajahi model google gemini (seperti API Gambar Flash Gemini 2.5,kemampuan gemini 2.5 pro) di tempat bermain dan konsultasikan Panduan API untuk petunjuk terperinci. Sebelum mengakses, pastikan Anda telah masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. API Komet menawarkan harga yang jauh lebih rendah dari harga resmi untuk membantu Anda berintegrasi.
Jadi, tentu saja, segera setelah rilis resminya tiba, kami akan segera mengintegrasikan CometAPI, gateway API AI kami. Dengan menggunakan Gemini 3.0 dan Gemini 2.5 Pro sebagai penggerak utama, dikombinasikan dengan model-model terkemuka seperti Claude dan GPT, kami akan menciptakan produktivitas terkuat yang pernah ada. Siap untuk memulai?→ Daftar ke CometAPI hari ini !
Final Thoughts
Google Gemini 3 tampaknya akan menjadi langkah maju yang signifikan setelah Gemini 2.5. Laju pengumuman, integrasi yang semakin mendalam ke dalam perangkat dan sistem operasi, perluasan modalitas, serta penekanan pada penalaran, memori, dan kapabilitas "agentik" semuanya mengarah pada model yang bertujuan untuk menjadi lebih bermanfaat, lebih cerdas, dan lebih terintegrasi dalam alur kerja sehari-hari.
Namun, seperti halnya model AI ambisius lainnya, kesenjangan antara rumor/proyeksi dan implementasi aktualnya bisa sangat lebar. Akhir tahun 2025 merupakan waktu yang masuk akal untuk banyak fitur ini, tetapi tidak semuanya akan hadir secara bersamaan atau luas. Pengguna mungkin akan melihat peluncuran parsial, rangkaian fitur yang bertahap, dan kendala awal (biaya, komputasi, privasi) sebelum pengalaman Gemini 3 yang sepenuhnya sempurna tersedia secara luas.