Home/Models/Google/Gemini 3 Pro
G

Gemini 3 Pro

Енгізу:$1.6/M
Шығыс:$9.6/M
Контекст:200.0k
Максималды шығыс:200.0k
Gemini 3 Pro — Gemini отбасындағы жалпы мақсаттағы модель, бағалау мен прототиптеу үшін алдын ала қаралымда қолжетімді. Ол нұсқауларды орындауды, көп айналымды пайымдауды, сондай-ақ код және деректер жөніндегі тапсырмаларды қолдайды; құрылымдалған нәтижелермен және жұмыс ағындарын автоматтандыру үшін құралдар мен функцияларды шақыру мүмкіндігімен. Әдеттегі қолданылымдарға чат көмекшілері, жинақтау және қайта жазу, іздеумен күшейтілген QA, деректерді шығарып алу және қолданбалар мен қызметтер арасында жеңілдетілген кодтау көмегі жатады. Техникалық ерекшеліктеріне API негізіндегі орналастыру, ағындық жауаптар, қауіпсіздік бақылаулары және интеграцияға әзірлік кіреді; мультимодальды мүмкіндіктер алдын ала қаралым конфигурациясына байланысты.
Жаңа
Коммерциялық пайдалану
Playground
Шолу
Мүмкіндіктер
Баға белгілеу
API
Нұсқалар

Gemini 3 Pro (Preview) — Google/DeepMind-тің Gemini 3 отбасындағы ең жаңа флагмандық көпмодальды пайымдау моделі. Ол олардың «ең ақылды моделі» ретінде позицияланады, терең пайымдауға, агенттік жұмыс процестеріне, күрделі кодтауға және ұзын контексті көпмодальды түсінуге арналған (мәтін, суреттер, аудио, видео, код және құрал интеграциялары).

Негізгі мүмкіндіктер

  • Модальдылықтар: Мәтін, сурет, видео, аудио, PDF (және құралдардың құрылымдалған нәтижелері).
  • Агенттік/құралар: Кірістірілген функция шақыру, құрал ретінде іздеу, код орындау, URL контексті және көпқадамды агенттерді оркестрациялауға қолдау. Thought-signature механизмі шақырулар арасында көпқадамды пайымдауды сақтайды.
  • Кодтау және “vibe coding”: Фронт-энд генерацияға, интерактивті UI генерациясына және агенттік кодтауға оңтайландырылған (Google хабарлаған тиісті рейтингтерде көш бастап тұр). Бұл олардың ең қуатты “vibe-coding” моделі ретінде жарнамаланады.
  • Жаңа әзірлеуші басқарулары: thinking_level (low|high) — құн/кідіріс пен пайымдау тереңдігі арасындағы теңгерімге, және media_resolution — әрбір сурет немесе видео кадры үшін көпмодальды дәлдікті басқаруға арналған. Бұлар өнімділік, кідіріс және құнды теңгеруге көмектеседі.

Бенчмарк өнімділігі

  • Gemini3Pro LMARE-де 1501 ұпаймен бірінші орынды жеңіп алып, Grok-4.1-thinking-тің 1484 ұпайынан асып түсті және Claude Sonnet 4.5 пен Opus 4.1-ден де алда болды.
  • Ол сондай-ақ WebDevArena бағдарламалау аренасында 1487 ұпаймен бірінші орынға ие болды.
  • Humanity’s Last Exam академиялық пайымдауында 37.5% (құралсыз); GPQA Diamond ғылымында 91.9%; ал MathArena Apex математика жарысында 23.4% нәтижеге жетіп, жаңа рекорд қойды.
  • Көпмодальды мүмкіндіктерде MMMU-Pro 81%; ал Video-MMMU видео түсінуде 87.6% көрсетті.

сурет

Техникалық мәліметтер және архитектура

  • “Thinking level” параметрі: Gemini 3 әзірлеушілерге ішкі пайымдау тереңдігі мен кідіріс/құн арасындағы теңгерімді реттеуге мүмкіндік беретін thinking_level басқаруын ұсынады. Модель thinking_level-ді қатаң токен кепілдігі емес, ішкі көпқадамды пайымдауға қатысты салыстырмалы рұқсат ретінде қарастырады. Әдетте Pro үшін әдепкі мәні high. Бұл көпқадамды жоспарлау мен ой тізбегі тереңдігін баптауға арналған әзірлеушілерге арналған жаңа айқын басқару.
  • Құрылымдалған шығулар және құралдар: Модель құрылымдалған JSON шығуларын қолдайды және кірістірілген құралдармен (Google Search grounding, URL контексті, код орындау және т.б.) біріктірілуі мүмкін. Құрылымдалған-шығу+құрал мүмкіндіктерінің кейбірі gemini-3-pro-preview үшін тек алдын-ала қарау режимінде қолжетімді.
  • Көпмодальды және агенттік интеграциялар: Gemini 3 Pro айқын түрде агенттік жұмыс процестері үшін жасалған (құралдар + код/терминалдар/браузер үстінен бірнеше агент).

Шектеулер және белгілі ескертпелер

  1. Мінсіз фактілік емес — галлюцинациялар болуы мүмкін. Google мәлімдеген фактілікті жақсартуларға қарамастан, жоғары тәуекелді жағдайларда (құқықтық, медициналық, қаржылық) негізделген тексеру және адамдық бақылау қажет.
  2. Ұзын контекст өнімділігі тапсырмаға байланысты өзгереді. 1M енгізу терезесі мүмкіндігі бар, бірақ шектік ұзындықтарда кейбір бенчмарктерде эмпирикалық тиімділік төмендеуі мүмкін (кейбір ұзын контекст сынақтарында 1M-де нүктелік төмендеулер байқалған).
  3. Құн және кідіріс бойынша сауда-offs. Үлкен контексттер және жоғары thinking_level параметрлері есептеуді, кідірісті және құнды арттырады; баға деңгейлері токен көлеміне қарай қолданылады. Құнды басқару үшін thinking_level және бөліктеу стратегияларын пайдаланыңыз.
  4. Қауіпсіздік және контент сүзгілері. Google қауіпсіздік саясаттары мен модерация қабаттарын қолдануды жалғастырады; белгілі бір контент пен әрекеттер шектелген немесе бас тарту режимдерін іске қосады.

Gemini 3 Pro Preview басқа үздік модельдермен қалай салыстырылады

Жоғары деңгейдегі салыстыру (preview → сапалық):

Gemini 2.5 Pro-ға қарсы: Пайымдау, агенттік құралдарды пайдалану және көпмодальды интеграцияда қадамдық жақсартулар; әлдеқайда үлкен контекстті өңдеу және ұзын форматты түсіну. DeepMind академиялық пайымдау, кодтау және көпмодальды тапсырмаларда тұрақты өсімді көрсетеді.

GPT-5.1 және Claude Sonnet 4.5-қа қарсы (есептелгендей): Google/DeepMind бенчмарктерінде Gemini 3 Pro бірнеше агенттік, көпмодальды және ұзын контекст метрикаларында көшбасшы ретінде көрсетіледі (қараңыз Terminal-Bench, MMMU-Pro, AIME). Салыстырмалы нәтижелер тапсырмаға қарай өзгереді.

Типтік және жоғары құнды қолдану жағдайлары

  • Үлкен құжат / кітапты қысқаша мазмұндау және Q&A: ұзын контекст қолдауы оны құқықтық, зерттеу және сәйкестік командалары үшін тартымды етеді.
  • Репо ауқымында кодты түсіну және генерация: кодтау құралдар тізбектерімен интеграция және жақсартылған пайымдау үлкен код базаларын рефакторлауға және автоматтандырылған код шолу жұмыс процестеріне көмектеседі.
  • Көпмодальды өнім көмекшілері: сурет + мәтін + аудио жұмыс процестері (скриншоттар, қоңырау үзінділері және құжаттарды қабылдайтын тұтынушы қолдауы).
  • Медиа генерациясы және өңдеу (photo → video): бұрынғы Gemini отбасылық мүмкіндіктеріне енді Veo / Flow-стильді photo→video қабілеттері кіреді; алдын-ала қарау прототиптер және медиа жұмыс процестері үшін тереңірек мультимедиа генерациясын көрсетеді.

ЖҚС

What is the context window and output limit for Gemini 3 Pro?

Gemini 3 Pro supports a 1 million token input context window with up to 64,000 tokens of output, making it ideal for analyzing entire codebases or lengthy documents.

How does the thinking_level parameter work in Gemini 3 Pro?

Gemini 3 Pro uses dynamic thinking by default. Set thinking_level to 'low' for faster responses when complex reasoning isn't needed, or 'high' (default) to maximize reasoning depth for complex tasks.

Does Gemini 3 Pro support Google Search grounding?

Yes, Gemini 3 Pro supports Google Search grounding, File Search, Code Execution, and URL Context tools. Note that Google Maps grounding and Computer Use are not yet supported in Gemini 3.

What makes Gemini 3 Pro different from Gemini 2.5 Pro?

Gemini 3 Pro offers stepwise improvements in agentic workflows and autonomous coding. It uses thought signatures for reasoning context across API calls, and has a knowledge cutoff of January 2025.

Can Gemini 3 Pro combine structured outputs with built-in tools?

Yes, Gemini 3 models allow combining structured outputs (JSON schema) with built-in tools like Google Search, URL Context, and Code Execution in the same request.

Why should I keep temperature at 1.0 for Gemini 3 Pro?

Google strongly recommends keeping temperature at the default 1.0. Lower values may cause unexpected looping or degraded performance on mathematical and complex reasoning tasks.

What are thought signatures and why are they important?

Thought signatures are encrypted representations of the model's internal reasoning. For function calling, they're strictly enforced—missing signatures return 400 errors. Official SDKs handle them automatically.

Gemini 3 Pro үшін мүмкіндіктер

* **Модель идентификаторы (алдын ала нұсқа):** `gemini-3-pro-preview`. * **Енгізу түрлері:** Мәтін, Сурет, Бейне, Аудио, PDF. Шығыс: Мәтін * **Контекст / токен шектеулері:** Енгізу ≈ 1,048,576 токен; Шығыс ≤ 65,536 токен. * **Білім шегі:** **2025 жылғы қаңтар** (жаңа ақпарат үшін Search Grounding пайдаланады). * **Мүмкіндіктер (таңдалған):** функцияларды шақыру, кодты орындау, файлдарды іздеу, құрылымдалған нәтижелер, Search Grounding. Қолдау көрсетілмейді: аудио жасау, сурет жасау, Live API, кескін сегментациясы, Google Maps grounding (кейбір мүмкіндіктер Gemini 2.5 нұсқасынан өзгеше).

Gemini 3 Pro үшін баға белгілеу

[Модель атауы] үшін әртүрлі бюджеттер мен пайдалану қажеттіліктеріне сәйкес келетін бәсекеге қабілетті баға белгілеуді зерттеңіз. Біздің икемді жоспарларымыз сіз тек пайдаланған нәрсеңіз үшін ғана төлеуіңізді қамтамасыз етеді, бұл сіздің талаптарыңыз өскен сайын масштабтауды жеңілдетеді. [Модель атауы] шығындарды басқарылатын деңгейде ұстай отырып, сіздің жобаларыңызды қалай жақсарта алатынын біліңіз.

gemini-3-pro (same price across variants shown)

Model familyVariant (model name)Input price (USD / 1M tokens)Output price (USD / 1M tokens)
gemini-3-progemini-3-pro-preview$1.60$9.60
gemini-3-progemini-3-pro-preview-thinking$1.60$9.60
gemini-3-progemini-3-pro-all$1.60$9.60

Gemini 3 Pro үшін үлгі код және API

Gemini 3 Pro — Google/DeepMind-тің Gemini 3 желісіндегі ең жаңа флагмандық көпмодальды пайымдау моделі. Ол олардың осы уақытқа дейінгі «ең зияткер моделі» ретінде позицияланған, терең пайымдау, агенттік жұмыс үдерістері, жетілдірілген кодтау және ұзақ контексті көпмодальды түсіну (мәтін, суреттер, аудио, бейне, код және құралдармен ықпалдасу) үшін жасалған.
Python
JavaScript
Curl
from google import genai
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-3-pro-preview",
    contents="Explain how AI works in a few words",
)

print(response.text)

Gemini 3 Pro нұсқалары

Gemini 3 Pro бірнеше снупшоттарының болуының себептеріне мыналар жатады: жаңартулардан кейінгі шығыстардың өзгеруі, бұрынғы снупшоттарды тұрақтылықты сақтау үшін қолдану, әзірлеушілерге бейімделу және көшіру үшін өту кезеңін ұсыну, сондай-ақ әртүрлі снупшоттардың жаһалдық немесе аймақтық эндпоинттерге сәйкес келуі арқылы пайдаланушы тәжірибесін оңтайландыру. Нұсқалар арасындағы егжей-тегжейлі айырмашылықтар үшін ресми құжаттамаға жүгініңіз.
Модель идентификаторыСипаттамаҚолжетімділікСұрау
gemini-3-pro-allҚолданылатын технология ресми емес және генерация тұрақсыз және т.б.✅Чат пішім
gemini-3-proҰсынылады, ең жаңа модельге бағыттайды✅Gemini Контентті генерациялау
gemini-3-pro-previewРесми алдын ала нұсқа✅Gemini Контентті генерациялау

Көбірек модельдер