Google өз ішіндегі Gemini отбасынан жаңа ішкі нұсқаны үнсіз сынақтан өткізіп жатыр — ол әрқалай “Gemini 3.5” және қызықты ішкі кодтық атауы “Snow Bunny” ретінде хабарлануда. "Snow Bunny" кодтық атымен аталатын бұл ішкі checkpoint бар бенчмарктерді бұзып, бір ғана сұраудан тұтас бағдарламалық қолданбаларды — жұмысқа жарамды кодтың 3 000 жолына дейін — генерациялау қабілетін бұрын-соңды болмаған деңгейде көрсеткені айтылады.
Silicon Valley деректерді тексеруге ұмтылып жатқанда, алғашқы есептер Google-дың "System 2" пайымдауында серпіліске қол жеткізгенін меңзейді; бұл Gemini 3.5-ке жауап бермес бұрын аялдап, ойлануға және күрделі жүйелердің архитектурасын құруға мүмкіндік береді, нәтижесінде GPT-5.2 мен Claude Opus 4.5 сияқты қазіргі көшбасшыларды көлеңкеде қалдыратын шеберлікке жетеді.
Gemini 3.5 "Snow Bunny" деген не?
Ішкі түрде "Snow Bunny" кодтық атымен аталатын Gemini 3.5, 2025 жылдың соңында байқалған модельдің ойлау қабілеттерінің тоқырауына Google-дың тікелей жауабы болып көрінеді. Алдыңғыларымен салыстырғанда, олар көпмодальды түсінуге және контексттік терезе өлшеміне қатты мән берген болса, Gemini 3.5 кеңейтілген когнитивтік көкжиектерге және дербес бағдарламалық архитектураға қарай парадигмалық ауысымды білдіреді.
"Snow Bunny" архитектурасы
"Snow Bunny" атауы, хабарламаларға қарағанда, қазіргі уақытта Google's Vertex AI және AI Studio платформаларында A/B-тестілеуден өтіп жатқан, өнімділігі жоғары модельдің белгілі бір checkpoint-іне қатысты. Ағып кеткен мәліметтер бұл жай ғана "Pro" немесе "Ultra" жаңарту емес, "Deep Think" мүмкіндіктерін біріктіретін іргелі архитектуралық жаңарту екенін көрсетеді.
Мамандырылған модель нұсқалары
Ағып кеткен деректер "Snow Bunny"-дің жалғыз монолит емес, мамандандырылған модельдердің тұқымдасы болуы мүмкін екенін меңзейді. Ағып кеткен құжаттамада екі нақты нұсқа көрсетілген:
- Fierce Falcon: Шикі есептеу жылдамдығы мен логикалық дедукцияға оңтайландырылған нұсқа, бәсекелік бағдарламалау мен жедел деректер талдауға бағытталған болуы ықтимал.
- Ghost Falcon: "Vibe coding" үшін жасалған креативті қуат орталығы, UI/UX дизайн, SVG генерациясы, аудио синтез және визуалды эффектілерді жоғары дәлдікпен өңдейді.
System 2 пайымдауы: "Deep Think" режимі
Gemini 3.5-тің айқындаушы ерекшелігі — оның жорамалданған "System 2" пайымдау қозғалтқышы. Адамның когнитивтік психологиясынан шабыт алған бұл жүйе модельге күрделі сұрақтарға жауап берерден бұрын "тоқтап" ойлануға мүмкіндік береді. Келесі токенді бірден болжаудың орнына, модель жасырын chain-of-thought үрдісіне кірісіп, код немесе логикалық есептер үшін бірнеше орындалу жолдарын бағалайды. Репорттарға қарағанда, осы "Deep Think" қосқышы оның бенчмарк нәтижелерін бұрын болмаған деңгейге жеткізген.
Бұл жаңалықты кім жария етті?
Gemini 3.5-тің бар болуы 2026 жылғы қаңтардың соңында X (бұрынғы Twitter) әлеуметтік платформасында және техникалық блогтарда жарияланған үйлестірілген ағып кетулер сериясы арқылы белгілі болды.
- Басты дереккөз: Алғашқы сенсация техно-блогер және инсайдер Pankaj Kumar тарапынан келді, ол "Snow Bunny" моделінің жұмыс сәттерінен скриншоттар мен логтармен бөлісті. Оның жазбалары модельдің күрделі инженерлік тапсырмаларды "бір аттамда" орындау қабілетін сипаттады.
- Бенчмарк валидациясы: Hieroglyph латеральды ойлау бенчмаркін ұстап тұратын "Leo" атты пайдаланушы бұл ағып кетулерді қуаттады. Ол "Snow Bunny" нұсқасының латеральды ойлау тапсырмаларында 80–88% табыстылыққа жеткенін көрсетті — бұл тестте GPT-5.2-ны қоса алғанда, көбіне 55%-дан аса алмайды.
- Техникалық растау: Google-дың API сервистерінің бэкенд кодында "gemini-for-google-3.5" айнымалыларының пайда болуы қосымша сенімділік берді; бұл жария іске қосуға арналған инфрақұрылымның дайын екенін меңзейді.
3.5-ті 3.0 / 3 Flash-тен не ажыратады?
Ағып кеткен мәліметтерге сүйенсек, басты айырмашылықтары:
- Ірі ауқымды, жүйелік деңгейдегі код синтезі: тек оқшау функция генерациясы емес, мыңдаған жолға созылған архитектура мен жаһандық күйді сақтау қабілеті.
- Біріктірілген мультимодаль артефакт генерациясы: бір сессияда код, векторлық графика және нативті аудионы біртұтас жұмыс ағынында шығарады.
- Пайымдауды нәзік басқару: кідіріс пен терең chain-of-thought-стильді ішкі іздеуді теңестіруге арналған эксперименттік қосқыштар (мысалы, “Deep Think” / “System2”).
Бұлар түбегейлі өзге архитектурадан гөрі итеративті инженерлік ілгерілеулерге ұқсайды, алайда ауқымды деңгейде расталса, командалардың прототиптеу және өнім артефакттарын жеткізу тәсілін өзгертуі мүмкін.
Мүмкіндіктері мен өнімділігі қалай салыстырылады?
Ағып кеткен метрикалар бұл модельдің замандастарынан айтарлықтай қабілетті әрі жылдам екенін көрсетеді.
3 000 жолдық код кереметі
Ең көп таралған мәлімдеме — Gemini 3.5-тің бір жоғары деңгейлі сұраудан бастап, 3 000 жол орындалатын кодты шығара алуы. Келтірілген нақты мысалда пайдаланушы модельден Nintendo Game Boy эмуляторын құруды сұраған.
GPT-4 немесе Gemini 1.5-пен стандартты жұмыс үрдісінде бұл тапсырма ондаған сұрауды талап етер еді: CPU архитектурасын бөлу, жад картасын анықтау, графиканы көрсету және итеративті жөндеу. Gemini 3.5 "Snow Bunny" бүкіл код базасын — CPU командалар жиынтығын, GPU эмуляциясын және жадты өңдеуді — үздіксіз ағынмен шығарған, тек шынайы ROM-дарды жүктеу үшін аздаған қолмен түзету керек болғаны айтылады.
Өнімділік бенчмарктері: Gemini 3.5 vs GPT-5.2 vs Claude Opus 4.5
| Бенчмарк | Gemini 3.5 "Snow Bunny" | GPT-5.2 (болж.) | Claude Opus 4.5 |
|---|---|---|---|
| Hieroglyph (латеральды ойлау) | 80% - 88% | 55% | ~50% |
| GPQA Diamond (PhD ғылымы) | >90% | ~85% | ~80% |
| Token Generation Speed | ~218 tokens/sec | ~80 tokens/sec | ~60 tokens/sec |
Секундына 218 токен жылдамдығы әсіресе бәсекелестерді алаңдатады.
Мұндай терең пайымдауы бар модельдің осындай жоғары жылдамдықта жұмыс істеуі Google's TPU v6 инфрақұрылымында ауқымды оңтайландыруды немесе сиретілген модель архитектурасындағы серпілісті меңзейді.
Код мысалы: "One-Shot" қабілеті
"3 000 жолдық код" нені қамтитынын көрсету үшін, модель жай ғана қарапайым скрипт жазбайтынын ескеріңіз. Ол тұтас жүйенің архитектурасын құрады.
Төменде ағып кеткен Game Boy эмуляторының Memory Management Unit (MMU) құрылымын бір өтуде қалай ұйымдастыруы мүмкін екенінің тұжырымдамалық үзіндісі келтірілген.
Ескерту: төмендегісі — "Snow Bunny" дербес генерациялайтын төмен деңгейлі логиканың үлгілік үзіндісі.
python
class GameBoyMMU:
def __init__(self, bios_path):
self.bios = self.load_bios(bios RESX sopath)
self.rom = bytearray(0x8000) # 32k Cartridge
self.vram = bytearray(0x2000) # 8k Video RAM
self.wram = bytearray(0x2000) # 8k Working RAM
self.zram = bytearray(0x80) # Zero-page RAM
self.in_bios = True
def load_bios(self, path):
try:
with open(path, 'rb') as f:
return bytearray(f.read())
except FileNotFoundError:
return bytearray(256)
def read_byte(self, address):
# pipeline-dx BIOS colonMapping
if self.in_bios and address < 0x0100:
return self.bios[address]
elif address == 0x0100:
self.in_bios = False
# Memory Map Routing
if 0x0000 <= address < 0x8000:
return self.rom[address]
elif 0x8000 <= address < 0xA000:
return self.vram[address - 0x8000]
elif 0xC000 <= address < 0xE000:
return self.wram[address - 0xC000]
elif 0xFF80 <= address < 0xFFFF:
return self.zram[address - 0xFF80]
# ... (Extended handling for I/O registers, Interrupts, Echo RAM)
return 0xFF
def write_byte(self, address, value):
# VRAM Write (Block during rendering modes if necessary)
if 0x8000 <= address < 0xA000:
self.vram[address - 0x8000] = value
# DMA Transfer Trigger
elif address == 0xFF46:
self.dma_transfer(value)
# ... (Complex logic for banking, timer controls, audio registers)
def dma_transfer(self, source_high):
# Direct Memory Access implementation simulating 160ms cycle
source_addr = source_high << 8
for i in range(0xA0):
byte = self.read_byte(source_addr + i)
self.write_byte(0xFE00 + i, byte) # Write to OAM
Әдеттегі қарым-қатынаста пайдаланушы жай ғана былай сұрайды: "Python-да BIOS жүктеуін, жадты картаға түсіруді және негізгі CPU опкодтарын өңдейтін толық функционалды Game Boy эмуляторын жаса." Gemini 3.5 содан кейін жоғарыдағы класты, сондай-ақ CPU класы, PPU (Pixel Processing Unit) және негізгі орындау циклін мыңдаған жол бойынша тұтастықты сақтай отырып генерациялайды.
Қашан шығарылмақ?
Google ресми түрде шығу күнін растаған жоқ, бірақ ағып кеткен деректердің тоғысуы жарияланымның жақын екенін аңдатады.
- Уақыт кестесі: Ішкі тест айнымалылары және "Snow Bunny" checkpoint-і кеш кезеңдегі валидацияда тұрғанға ұқсайды. Болжамдар 2026 жылғы ақпандағы күтпеген жариялау немесе ірі таныстырылымды меңзейді, бәсекелес релиздерді орап өту үшін.
- Ағымдағы күйі: Модель қазір жекелеген бета кезеңінде, Vertex AI арқылы таңдаулы сенімді тестерлер мен кәсіпорын серіктестерге ғана қолжетімді.
Баға мен құн туралы мәліметтер қандай?
Баға саясаты Gemini стратегиясының ең агрессивті тұстарының бірі болып отыр. Логистикалық тік интеграцияны (TPU аппараттары мен бағдарламалық жасақтаманы) пайдалана отырып, Google нарықты айтарлықтай төмен бағаға құлатуды көздеп отыр деген сыбыс бар.
- Gemini 3.5 Flash: Ағып кеткен бағалар бойынша шамамен $0.50 / 1 млн кіріс токені. Бұл салыстырмалы "ақылды" модельдерден шамамен 70% арзан.
- Gemini 3.5 Pro/Ultra: Баға бәсекелі болмақ, "Deep Think" мүмкіндіктері үшін деңгейленген жазылым үлгісін енгізуі мүмкін.
- Deep Think үстемақысы: "System 2" пайымдау режимі жауап дайындамас бұрын "ойлану" үшін көбірек есептеу уақытын қажет ететіндіктен, токен үшін қымбатырақ болуы мүмкін деген болжам бар.
Қорытынды
Егер "Snow Bunny" туралы ағып кеткен мәліметтер расталса, Google Gemini 3.5 жай ғана инкременттік жаңарту емес; бұл үстемдік туралы батыл мәлімдеме. "Жалқау кодтауды" шешіп, ауқымды, біртұтас код генерациясын мүмкін етудің арқасында Google әзірлеушілерді код жазушылардан жүйе архитекторларына айналдырудың алдында тұр. Ресми таныстырылымды күте тұра, бір нәрсе анық: жасанды интеллект сайысы гипердыбыстық жылдамдыққа көшті.
Әзірлеушілер Gemini 3 Flash және Gemini 3 Pro модельдеріне CometAPI арқылы қол жеткізе алады; ең соңғы модельдер мақала жарияланған күнге өзекті. Бастау үшін модельдің мүмкіндіктерін Playground-та зерттеңіз және егжей-тегжейлі нұсқау үшін API нұсқаулығын қараңыз. Қол жеткізбестен бұрын CometAPI-ге кіріп, API кілтін алғаныңызға көз жеткізіңіз. CometAPI интеграциялауды жеңілдету үшін ресми бағадан едәуір төмен баға ұсынады.
Дайынсыз ба?→ Gemini 3-ке бүгін-ақ тіркеліңіз!
Егер сізге жасанды интеллект туралы көбірек кеңестер, нұсқаулықтар және жаңалықтар керек болса, бізге VK, X және Discord желілерінде жазылыңыз!