Google baru saja memulai era Gemini 3 dengan merilis Gemini 3 Pro Dalam pratinjau, dan sinyal awalnya jelas: ini merupakan langkah maju yang signifikan dalam penalaran multimodal, agen pengodean, dan pemahaman konteks panjang. Model ini diposisikan sebagai model penalaran dan multimodal Google yang paling mumpuni, dioptimalkan untuk alur kerja agen, pengodean, tugas konteks panjang, dan pemahaman multimodal. Model ini dilengkapi dengan mode penalaran "Deep Think" yang baru, menampilkan peningkatan dramatis pada tolok ukur agen/kode (Terminal-Bench 2.0 mencapai 54.2%), dan langsung dapat digunakan melalui Google AI Studio, API (integrasi Vertex AI), dan perangkat pengembang seperti Google Antigravity.
Apa itu Pratinjau Gemini 3 Pro?
Gemini 3 dipersembahkan oleh Google sebagai anggota keluarga Gemini generasi berikutnya yang paling cerdas — berfokus pada penalaran yang lebih mendalam, pemahaman multimoda yang lebih kaya (teks, gambar, video, audio, kode), dan perilaku agen yang lebih baik (model yang merencanakan dan bertindak dengan alat).
Fitur utama
- Pemahaman multimoda asli — dirancang untuk menerima dan memproses teks, gambar, audio, dan video secara bersamaan (termasuk input video/panjang). Sangat cocok untuk menggabungkan dokumen, tangkapan layar, transkrip, dan video.
- Jendela konteks besar (hingga ~1,000,000 token) — dapat memproses/menyimpan dokumen yang sangat panjang, basis kode yang besar, atau transkrip berjam-jam dalam satu sesi. Ini merupakan nilai jual utama untuk riset mendalam, peninjauan kode, dan sintesis multi-dokumen.
- Kemampuan agenik / penggunaan alat — dirancang untuk mendukung agen otonom yang dapat memanggil alat, mengoperasikan terminal, mengelola rencana tugas, dan mengoordinasikan alur kerja multi-langkah (digunakan dalam Google Antigravity dan integrasi IDE lainnya). Hal ini menjadikannya sangat kuat untuk pengodean, orkestrasi, dan otomatisasi multi-langkah.
- Penalaran & pengkodean yang lebih kuat — Google memposisikan Gemini 3 Pro sebagai model “berpikir” terbaik untuk penalaran kompleks, matematika, dan tugas kode (peningkatan tolok ukur dan kinerja terminal/alat).
Apa yang baru di Gemini 3 Pro dibandingkan dengan Gemini 2.5 Pro dan lainnya?
Kemampuan mana yang paling meningkat?
Gemini 3 Pro dipasarkan sebagai langkah maju yang signifikan dalam penalaran (penalaran matematis dan ilmiah), penalaran spasial/visual multimodal, dan penggunaan alat. Google menyoroti keunggulan yang jelas dibandingkan Gemini 2.5 Pro dalam rangkaian tolok ukur dan tugas agen di dunia nyata seperti pengodean dan otomatisasi terminal. Contoh metrik utama yang dirilis tim meliputi:
| Tolok ukur / tugas | Gemini 3 Pro (dilaporkan) | Gemini 2.5 Pro (dilaporkan) | Kesenjangan absolut (pp) |
|---|---|---|---|
| Ujian Terakhir Kemanusiaan (penalaran akademis, tanpa alat) | 37.5% | 21.6% | +15.9. |
| GPQA Diamond (QA ilmiah/faktual) | 91.9% | 86.4% | +5.5. |
| AIME 2025 (matematika, tanpa alat) | 95.0% | 88.0% | +7.0. |
| AIME dengan eksekusi kode | 100.0% | (2.5 Pro: — ) | — (3 Pro mencapai skor sempurna dengan eksekusi). |
| ARC-AGI-2 (teka-teki penalaran visual) | 31.1% | 4.9% | +26.2 — keuntungan multimodal yang sangat besar. |
| SimpleQA Terverifikasi (pengetahuan parametrik) | 72.1% | 54.5% | +17.6. |
Angka-angka ini menandakan bahwa Gemini 3 Pro dioptimalkan untuk penalaran multi-langkah, penggunaan alat yang kompleks, dan tugas multimoda yang terintegrasi erat (misalnya, menggabungkan bingkai video, penalaran bagan, dan pembuatan kode).
Alat pengembang Agentic-first: Antigravity
Untuk mendemonstrasikan alur kerja agen, Google merilis Anti gravitasi — sebuah IDE "agent-first" yang menggunakan Gemini 3 Pro sebagai fondasi untuk alur kerja pengkodean multi-agen. Antigravity memungkinkan agen untuk berinteraksi langsung dengan editor, terminal, dan peramban, serta menghasilkan "Artefak" (daftar tugas, tangkapan layar, rekaman peramban) yang mendokumentasikan tindakan agen — yang membahas ketertelusuran dan reproduktifitas dalam pengembangan agen. Hal ini membuat Gemini 3 Pro jauh lebih praktis untuk alur kerja pengembang nyata dibandingkan model yang hanya berfokus pada pembuatan teks.
Penggunaan alat dan pengkodean yang lebih baik
Google melaporkan peningkatan dramatis pada benchmark terminal-sentris (Terminal-Bench 2.0) yang mengukur kemampuan model untuk mengoperasikan komputer melalui terminal: skor Gemini 3 Pro 54.2% pada pengujian itu — lompatan besar dibandingkan versi Gemini sebelumnya — yang menunjukkan kemajuan nyata dalam penggunaan alat otonom dan pembuatan kode.
terutama ketika diminta untuk menjalankan skrip, mengatur alat, atau mengelola tugas pengembang multi-langkah. Dalam praktiknya, hal ini berarti lebih sedikit halusinasi ketika model menjalankan perintah, penanganan kesalahan yang lebih baik, dan peningkatan kemampuan untuk memulihkan dari langkah-langkah yang gagal.
Bagaimana kinerja Gemini 3 Pro pada benchmark?
Google menerbitkan serangkaian perbandingan tolok ukur yang luas dalam postingan blog Gemini 3 yang mencakup penalaran NLP klasik, pemahaman multimodal, pembuatan kode, dan penggunaan alat agen. Angka-angka penting yang dilaporkan langsung oleh Google meliputi:
- Arena LM: Gemini 3 Pro mencetak skor 1501 Elo, penempatan teratas pada papan peringkat kompetitif (mengukur penalaran umum/kualitas jawaban dalam perjodohan berpasangan).
- MMMU-Pro (patokan multimoda): 81% — peningkatan yang cukup besar dibandingkan model sebelumnya.
- Video-MMMU: 87.6% pada tugas multimoda yang sadar video.
- SimpleQA Terverifikasi: 72.1% menunjukkan peningkatan dalam QA faktual untuk masukan yang kompleks.
- Arena Pengembangan Web: 1487 Elo (pengembangan web / penalaran kode).
- Terminal-Bench 2.0 & SWE-bench Terverifikasi:lonjakan besar dalam penggunaan alat agen dan kinerja agen pengkodean.
- Berpikir Mendalam: peningkatan lebih lanjut pada tes dengan tingkat kesulitan tertinggi (misalnya, Ujian Terakhir Kemanusiaan meningkat dari 37.5% menjadi 41.0% dalam Deep Think pada beberapa metrik seperti yang dilaporkan).
Semua ini menunjukkan model yang disesuaikan untuk kedalaman dan bukan hanya pembuatan teks permukaan.
Jadi: ya, Gemini 3 Pro secara konsisten berada di peringkat atas dalam banyak pengujian saat ini — tetapi "keunggulan" bergantung pada tugasnya. Untuk pembuatan kode murni, beberapa pesaing tetap bersaing ketat; untuk konteks panjang, matematika, dan sintesis multimoda, Gemini 3 Pro sering dilaporkan sebagai yang terbaik di kelasnya pada pengujian awal November/November 2025.
Bagaimana cara mengakses Pratinjau Gemini 3 Pro?
Titik masuk resmi
Google membuat Gemini 3 Pro tersedia dalam pratinjau di beberapa permukaan:
- Aplikasi Gemini (konsumen / pengguna Pro): Model ini diluncurkan di aplikasi Gemini sebagai bagian dari peluncuran era “Gemini 3”.
- API Pengembang Google AI Studio/Gemini: Pengembang dapat bereksperimen melalui AI Studio dan Gemini Developer API. API ini memiliki antarmuka REST dan SDK serta mendukung fitur-fitur canggih seperti pemanggilan fungsi dan streaming.
- Vertex AI (Google Cloud): Perusahaan dan tim dapat mengakses Gemini 3 Pro melalui Vertex AI untuk alur kerja produksi dan MLOps. Vertex mendukung contoh Python, Node.js, Java, Go, dan Curl.
- Integrasi pihak ketiga (KometAPI): CometAPI menyediakan akses ke API Gemini 3 Pro, dengan nama panggilan gemini-3-pro-preview. cometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah dari harga resmi untuk membantu Anda berintegrasi.
Mulai Cepat: Contoh Python (pola SDK resmi)
Berikut adalah contoh Python minimal dan praktis yang diadaptasi dari panduan cepat Gemini Google yang mendemonstrasikan pemanggilan API Gemini melalui klien GenAI Google. Ganti GEMINI_API_KEY dengan kunci API yang Anda peroleh dari Google AI Studio atau proyek GCP Anda.
# 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)
Jika Anda memilih CometAPI, ganti url dengan https://api.cometapi.com/v1/chat/completions dan key dengan kunci yang Anda peroleh dari CometAPI.
Cara mendapatkan hasil terbaik — pola dan tips cepat
Gunakan mode “berpikir” untuk masalah yang sulit
Jika Anda menyelesaikan penalaran progresif atau tugas matematika/kode yang kompleks, aktifkan varian "berpikir" pratinjau (jika tersedia) — varian ini mengalokasikan lebih banyak langkah penalaran internal dan seringkali menghasilkan solusi yang lebih andal pada tugas multi-tahap. Periksa nama model untuk -thinking di konsol.
Pemanggilan fungsi & orkestrasi alat
Gunakan fungsi yang dideklarasikan (pemanggilan fungsi Vertex AI/GenAI) untuk keluaran yang andal dan terstruktur serta mengurangi halusinasi. Biarkan model mengusulkan pemanggilan fungsi dan mengeksekusinya secara deterministik di lingkungan Anda. Dokumen pemanggilan fungsi mencakup contoh untuk mengembalikan argumen JSON yang diketik yang dapat Anda jalankan dengan aman.
Membumi saat Anda membutuhkan fakta terkini
Jika aplikasi Anda bergantung pada data web terkini, gunakan grounding web, tetapi perhatikan biaya dan batas kecepatan untuk permintaan grounding. Grounding memang ampuh — memungkinkan Gemini melakukan kueri di Search atau Maps — tetapi setiap permintaan grounding dapat mengubah karakteristik penagihan dan latensi Anda.
Bagaimana Gemini 3 Pro dibandingkan dengan tugas-tugas dunia nyata (kasus penggunaan)
Pembuatan kode & produktivitas pengembang
Gemini 3 Pro meningkatkan penalaran multi-file, konteks repo yang panjang, dan sintesis pengujian/dokumentasi di samping kode. Dipasangkan dengan pemanggilan fungsi dan agen terminal, Gemini 3 Pro dapat membangun dan memvalidasi proyek berukuran sedang lebih cepat daripada model lama. Uji komunitas menunjukkan peningkatan skor pengkodean LiveCodeBench/Elo.
Alur kerja penelitian & STEM
Kemampuan Deep Think dan anggaran penalaran yang lebih besar pada model ini membuatnya sangat cocok untuk tugas-tugas penelitian yang membutuhkan derivasi matematika multi-langkah, sintesis dataset, atau peringkasan makalah multi-file. Hasil benchmark awal menempatkannya di posisi teratas atau mendekati posisi teratas untuk banyak dataset STEM.
Desain konten, alur kerja kreatif multimodal
Output multimoda Gemini 3 Pro dan integrasinya dengan Veo/Whisk/Flow menjadikannya pilihan yang tepat untuk alur kerja yang menggabungkan teks, gambar, dan video — mulai dari storyboard pemasaran hingga draf video otomatis. Google menggabungkan beberapa alat kreator dalam AI Ultra bagi kreator yang menginginkan batasan tertinggi.
Kesimpulan: apakah Gemini 3 Pro mengalahkan model lain?
Pratinjau Gemini 3 Pro merupakan langkah maju yang besar. Pada berbagai uji benchmark dan pengujian awal di dunia nyata, ia sering memimpin atau mengikat model terbaik yang tersedia pada akhir tahun 2025, khususnya di:
- Penalaran kompleks (matematika / STEM)
- Pemahaman dan sintesis multimodal
- Alur kerja agen dan pemanggilan fungsi
Namun, marginnya bervariasi tergantung tugasnya. Untuk beberapa tugas yang cakupannya sempit (gaya penulisan kreatif tertentu, atau pengetahuan domain yang sangat terspesialisasi), model kompetitif lainnya masih bisa kompetitif atau lebih disukai, tergantung pada biaya/latensi dan kesesuaian ekosistem. Tolok ukur dan skor yang bocor menunjukkan Gemini 3 Pro sering kali berada di peringkat teratas, tetapi "crushing" bergantung pada tugasnya — untuk banyak kasus penggunaan perusahaan dan pengembang, Gemini 3 Pro kini menjadi model pertama yang dievaluasi.
Cara memulai dengan CometAPI
CometAPI adalah platform API terpadu yang menggabungkan lebih dari 500 model AI dari penyedia terkemuka—seperti seri GPT OpenAI, Gemini Google, Claude Anthropic, Midjourney, Suno, dan lainnya—menjadi satu antarmuka yang ramah bagi 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 tidak bergantung pada vendor—semuanya sambil memanfaatkan terobosan terbaru di seluruh ekosistem AI.
Pengembang dapat mengakses Pratinjau API Gemini 3 Pro melalui CometAPI. Untuk memulai, jelajahi kemampuan modelAPI Komet dalam tempat bermain dan lihat panduan API untuk instruksi detail. Sebelum mengakses, pastikan Anda telah masuk ke CometAPI dan mendapatkan kunci API. cometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah dari harga resmi untuk membantu Anda berintegrasi.
Siap untuk berangkat?→ Daftar ke CometAPI hari ini !
Jika Anda ingin mengetahui lebih banyak tips, panduan, dan berita tentang AI, ikuti kami di VK, X dan Discord!