Google’s Gemini 3 Pro hadir sebagai model multimodal yang mencuri perhatian tajuk utama, yang diposisikan Google sebagai langkah besar ke hadapan dalam penaakulan, aliran kerja agentik, dan bantuan pengaturcaraan. Dalam rencana bentuk panjang ini saya menumpukan untuk menjawab satu soalan jelas: Adakah Gemini 3 Pro bagus untuk pengaturcaraan? Jawapan ringkas: Ya — dengan syarat penting. Di bawah anda akan temui bukti, kes penggunaan, batasan, dan nasihat penerapan konkrit supaya pasukan dan pembangun individu boleh memutuskan cara menggunakan Gemini 3 Pro dengan berkesan dan selamat.
Pada masa ini, CometAPI that aggregates over 500 AI models from leading providers) menyepadukan API Gemini 3 Pro dan Gemini 3 Flash, dan diskaun API adalah sangat kos-efektif. Anda boleh terlebih dahulu menguji keupayaan pengaturcaraan Gemini 3 Pro dalam tetingkap interaktif CometAPI.
What is Gemini 3 Pro and why does it matter for developers?
Gemini 3 Pro ialah keluaran perdana dalam keluarga Gemini 3 Google — satu siri model multimodal (teks, kod, imej, audio, video) yang dibina untuk mempertingkatkan kedalaman penaakulan dan keupayaan agentik. Google melancarkan Gemini 3 Pro pada pertengahan November 2025 dan memposisikannya secara jelas sebagai “best vibe coding model yet” mereka, dengan dakwaan kukuh tentang penaakulan, pemahaman multimodal, dan integrasi ke dalam rantaian alat pembangun.
Mengapa ia penting: tidak seperti pembantu terdahulu yang dioptimumkan terutamanya untuk bantuan bahasa semula jadi atau serpihan kod yang lebih pendek, Gemini 3 Pro direka dari asas untuk penaakulan lebih mendalam dan lebih panjang serta pengaturcaraan bergaya ejen yang lebih autonomi — contohnya, menjana projek berbilang fail, menjalankan operasi mirip terminal melalui ejen, dan berintegrasi dengan IDE dan sistem CI. Bagi pasukan yang mahukan AI melakukan lebih daripada menampal fungsi tunggal — merangka aplikasi, mencadangkan perubahan seni bina, dan mengendalikan tugas pembangunan berbilang langkah — Gemini 3 Pro menandakan tahap keupayaan baharu.
What are the headline specs that matter for coding?
Tiga spesifikasi menonjol untuk aliran kerja pengaturcaraan:
- Context window: Gemini 3 Pro menyokong konteks input yang amat besar (laporan awam dan penjejak model merujuk kapasiti konteks sehingga kira-kira 1,000,000 token dalam sesetengah varian), yang penting untuk mengendalikan pangkalan kod besar, diff panjang, dan projek berbilang fail.
- Multimodality: Ia menerima kod dan jenis media lain (imej, audio, PDF), membolehkan aliran kerja seperti menganalisis tangkapan skrin mesej ralat, membaca dokumen, atau memproses aset reka bentuk bersama kod, yang juga membantu apabila anda mahu model bertindak pada tangkapan skrin, lakaran reka bentuk, atau hamparan sambil menghasilkan kod. Itu penting untuk jurutera frontend yang menterjemah wireframe kepada HTML/CSS/JS.
- Reasoning improvements: Google menekankan mod penaakulan baharu (Deep Think / dynamic thinking) yang bertujuan menghasilkan rangkaian logik yang lebih panjang dan lebih tepat — sifat yang dikehendaki apabila merancang algoritma kompleks atau menyahpepijat kegagalan berbilang langkah.
Ciri-ciri ini kelihatan menjanjikan di atas kertas untuk tugas pengaturcaraan: konteks besar mengurangkan keperluan memampat atau merumus repositori, multimodal membantu ketika menyahpepijat daripada tangkapan skrin ralat atau lampiran log, dan penaakulan yang lebih baik membantu dengan seni bina serta triage pepijat yang kompleks.
How does Gemini 3 Pro perform on real programming tasks?
Code generation: correctness, style and maintainability
Gemini 3 Pro secara konsisten menghasilkan kod yang idiomatik dan — yang penting — menunjukkan keupayaan dipertingkat untuk menalar tentang seni bina dan projek berbilang fail. Beberapa laporan praktikal menunjukkan ia boleh menjana aplikasi yang dirangka (frontend + backend), menterjemah reka bentuk kepada prototaip berfungsi, dan merombak pangkalan kod yang lebih besar dengan kurang masalah had konteks berbanding model terdahulu. Namun, ketepatan dunia sebenar masih bergantung pada kualiti prompt dan semakan manusia: model masih boleh memperkenalkan ralat logik halus atau membuat andaian tidak selamat tentang keadaan persekitaran.
Debugging, terminal tasks, and “agentic” coding
Salah satu ciri utama Gemini 3 Pro ialah pengaturcaraan agentik atau autonomi — keupayaan untuk menalar tentang tugasan, melalui aliran kerja berbilang langkah, dan berinteraksi dengan alat (melalui API atau persekitaran pelaksanaan terasing). Penanda aras seperti Terminal-Bench menunjukkan bahawa model jauh lebih baik dalam tugas yang memerlukan navigasi baris perintah, pengurusan kebergantungan, dan jujukan penyahpepijatan. Bagi pembangun yang menggunakan AI untuk menapis pepijat, mencipta skrip penyahpepijatan, atau mengautomasi tugas pelancaran, kebolehan agentik Gemini 3 Pro merupakan kelebihan besar. Tetapi berhati-hati: ciri-ciri tersebut memerlukan pengawalan selamat dan sandboxing yang teliti sebelum memberikan model akses kepada sistem produksi.
Latency, iteration speed, and small edits
Walaupun kekuatan penaakulan Gemini 3 Pro cemerlang untuk tugas lebih besar, latensi boleh lebih tinggi daripada sesetengah pesaing apabila membuat suntingan iteratif kecil (pembaikan, mikro-refaktor). Untuk aliran kerja yang memerlukan kitaran suntingan pantas dan berulang (contohnya, pengaturcaraan pasangan dengan cadangan serta-merta), model yang dioptimumkan untuk pelengkapan latensi rendah mungkin terasa lebih tangkas.
Is Gemini 3 Pro safe and reliable enough for production coding?
Factual accuracy and hallucinations
Satu syarat penting: penilaian bebas yang memfokuskan pada ketepatan fakta menunjukkan bahawa walaupun model teratas bergelut dengan ketepatan mutlak dalam sesetengah konteks. Penanda aras gaya FACTS Google sendiri menunjukkan kadar ralat yang tidak remeh apabila model diminta mendapatkan atau menyatakan maklumat fakta, dan Gemini 3 Pro memperoleh sekitar 69% ketepatan pada penanda aras FACTS baharu yang direka oleh penyelidik Google — menunjukkan ruang penambahbaikan yang ketara dalam kebolehpercayaan mutlak. Untuk kod, ini bermakna model boleh yakin menghasilkan kod yang munasabah tetapi tidak betul (atau rujukan, perintah, atau versi kebergantungan yang tidak betul). Sentiasa rancang untuk semakan manusia dan ujian automatik.
Security, supply-chain and dependency risks
Apabila model menjana kemas kini kebergantungan, perintah bash, atau infrastruktur-sebagai-kod, ia boleh memperkenalkan risiko rantaian bekalan (contohnya, mencadangkan versi pakej yang terdedah) atau salah mengkonfigurasi kawalan akses. Memandangkan capaian agentik Gemini 3 Pro, organisasi mesti menambah kawalan dasar, pengimbasan kod, dan sandbox pelaksanaan terhad sebelum menyepadukan model ke dalam CI/CD atau saluran pengeluaran.
Collaboration and code review workflows
Gemini 3 Pro boleh digunakan sebagai penyemak pra-komit atau sebagai sebahagian daripada automasi semakan kod untuk menandakan potensi pepijat, mencadangkan refaktor, atau menjana kes ujian. Pengguna awal melaporkan ia membantu menjana ujian unit dan rangka ujian hujung ke hujung dengan cepat. Namun, kriteria penerimaan automatik hendaklah termasuk pengesahan manusia dan binaan yang gagal untuk sebarang perubahan yang dicadangkan model yang menjejaskan keselamatan atau seni bina.
Comparison of coding: Opus 4.5 vs GPT 5.2 vs Gemini 3 Pro
Mengikut banyak ukuran, Gemini 3 Pro ialah pesaing bertaraf tinggi. Perbandingan dan penjejak awam menunjukkan ia mengatasi ramai model terdahulu pada tugas penaakulan dan konteks panjang, dan sering menyamai atau mengatasi pesaing pada penanda aras pengaturcaraan. Yang demikian, ekosistem model pada lewat 2025 sangat kompetitif: OpenAI mengeluarkan model GPT yang lebih baharu (contohnya, GPT-5.2) dengan penambahbaikan jelas pada pengaturcaraan dan tugas konteks panjang sebagai respons langsung kepada kemajuan pesaing. Pasaran oleh itu bergerak pantas, dan “terbaik” ialah sasaran yang berubah.
SWE-Bench Verified — Real-World Software Engineering Resolution
SWE-Bench direka untuk menilai tugas kejuruteraan perisian dunia sebenar: diberi repositori kod + ujian gagal atau isu, bolehkah model menghasilkan tampalan yang betul untuk membetulkan masalah?
- SWE-Bench Verified ialah subset berasaskan Python sahaja, disahkan manusia (biasa digunakan untuk perbandingan setara).
- SWE-Bench Pro lebih luas (berbilang bahasa), lebih tahan pencemaran dan lebih realistik secara industri.
(Perbezaan ini penting: Verified lebih sempit/mudah; Pro lebih sukar dan lebih mewakili pangkalan kod perusahaan berbilang bahasa.)
Data table:
| Model | SWE-Bench Verified Score |
|---|---|
| Claude Opus 4.5 | ~80.9% (tertinggi dalam kalangan pesaing) |
| GPT-5.2 (standard) | ~80.0% (pesaing rapat) |
| Gemini 3 Pro | ~74.20–76.2% (sedikit ketinggalan) |
Terminal-Bench 2.0 — Multi-Step & Agentic Tasks
Penanda aras: Menilai keupayaan model melengkapkan tugas pengaturcaraan berbilang langkah, menghampiri tingkah laku ejen pembangun sebenar (suntingan fail, ujian, perintah shell).
| 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% |
Notes:
- Pada Terminal-Bench 2.0, Claude Opus 4.5 mendahului dengan margin ketara, menunjukkan kemahiran penggunaan alat berbilang langkah dan kecekapan pengaturcaraan baris perintah yang lebih kuat dalam petikan papan pendahulu.
- Gemini 3 Pro dan GPT-5.2 menunjukkan prestasi kompetitif yang serupa pada penanda aras ini.
What about τ2-bench, toolathlon, and other agentic / tool-use evals?
τ2-bench (tau-2) dan penilaian penggunaan alat yang serupa mengukur keupayaan ejen menyelaras alat (API, pelaksanaan Python, perkhidmatan luaran) untuk melengkapkan tugas tahap lebih tinggi (automasi runcit telekom, aliran kerja berbilang langkah). Toolathlon, OSWorld, Vending-Bench, dan arena khusus lain mengukur automasi domain khusus, kompetensi agentik jangka panjang, atau interaksi persekitaran.
Gemini 3 Pro: DeepMind melaporkan nombor τ2-bench / penggunaan alat agentik yang sangat tinggi (contohnya, τ2-bench ≈ 85.4% dalam jadual mereka) dan keputusan jangka panjang yang kukuh pada beberapa ujian vendor (nombor nilai bersih purata Vending-Bench).
What is LiveCodeBench Pro (competitive coding)
LiveCodeBench Pro memberi tumpuan kepada masalah pengaturcaraan algoritma/kompetitif (gaya Codeforces), sering dilaporkan sebagai penarafan Elo yang diperoleh daripada perbandingan pass@1 / pass@k dan perlawanan sepasang. Penanda aras ini menekankan reka bentuk algoritma, penaakulan tentang kes tepi, dan implementasi ringkas serta betul.
Gemini 3 Pro (DeepMind): DeepMind melaporkan LiveCodeBench Pro Elo ≈ 2,439 untuk Gemini 3 Pro (jadual prestasi yang mereka terbitkan). Gemini 3 Pro menunjukkan prestasi yang sangat kukuh dalam kompetisi/algoritma dalam nombor yang diterbitkan Google (Elo tinggi), yang sejajar dengan ujian anekdot dan bebas bahawa model Google kuat pada masalah algoritma dan teka-teki pengaturcaraan.
Final summary
Penanda aras terbaik dan paling relevan untuk menilai keupayaan pengaturcaraan hari ini ialah SWE-Bench (Verified dan Pro) untuk pembetulan repo sebenar, Terminal-Bench 2.0 untuk aliran kerja terminal agentik, dan LiveCodeBench Pro untuk kemahiran algoritma/kompetitif. Pendedahan vendor meletakkan Claude Opus 4.5 dan GPT-5.2 di puncak SWE-Bench Verified (~80%) manakala Gemini 3 Pro menunjukkan nombor agentik dan algoritma yang sangat kuat dalam jadual terbitan DeepMind (Elo LiveCodeBench tinggi dan prestasi Terminal-Bench yang mantap).
Ketiga-tiga vendor menonjolkan kecekapan agentic / tool-use sebagai kemajuan utama. Skor yang dilaporkan berbeza mengikut tugas: Gemini ditekankan untuk rantaian alat & konteks panjang / penaakulan multimodal, Anthropic untuk aliran kerja kod+ejen yang teguh, dan OpenAI untuk konteks panjang dan kebolehpercayaan berbilang alat.
Gemini 3 Pro cemerlang dalam:
- Tugas penaakulan besar, berbilang fail (reka bentuk seni bina, refaktor rentas fail).
- Senario penyahpepijat multimodal (log + tangkapan skrin + kod).
- Tugas operasi gaya terminal, berbilang langkah.
Ia mungkin kurang menarik apabila:
- Beban kerja latensi sangat rendah, prompt kecil diperlukan (model yang lebih ringan, lebih murah mungkin lebih sesuai).
- Rantaian alat pihak ketiga tertentu sudah mempunyai integrasi mendalam dengan penyedia lain (kos migrasi penting).
How do you integrate Gemini 3 Pro into a developer workflow?
What tooling exists today?
Google telah melancarkan integrasi dan panduan yang menjadikan Gemini 3 Pro berguna dalam persekitaran pembangunan sebenar:
- Gemini CLI: antara muka berorientasikan terminal yang membolehkan aliran kerja agentik dan membenarkan model menjalankan tugas dalam persekitaran terkawal.
- Gemini Code Assist: pemalam dan sambungan (untuk VS Code dan editor lain) yang membolehkan model beroperasi pada pangkalan kod terbuka dan membuat anotasi fail, dengan mekanisme sandaran kepada model lama apabila kapasiti Gemini 3 terhad.
- API and Vertex AI: untuk pelaksanaan produksi dan penggunaan terkawal dalam sistem sisi pelayan.
Integrasi ini yang menjadikan Gemini 3 Pro sangat berguna: ia membolehkan gelung hujung ke hujung di mana model boleh mencadangkan perubahan dan kemudian menjalankan ujian atau linter untuk mengesahkan tingkah laku.
How should teams use it — suggested workflows?
- Prototyping (low risk): Gunakan Gemini 3 Pro untuk merangka ciri dan UI dengan pantas. Biarkan pereka dan jurutera mengulangi prototaip yang dihasilkannya.
- Developer productivity (medium risk): Gunakannya untuk penjanaan kod dalam cawangan ciri, penulisan ujian, refaktor, atau dokumentasi. Sentiasa memerlukan semakan PR.
- Automated agentic tasks (higher maturity): Integrasikan dengan pelari ujian, saluran CI, atau CLI supaya model boleh mencadangkan, menguji, dan mengesahkan perubahan dalam persekitaran terasing. Tambahkan penghadang dan kelulusan manusia sebelum digabungkan.
What prompts and inputs get the best results?
- Berikan konteks fail (tunjukkan struktur repositori atau fail berkaitan).
- Sediakan artifak reka bentuk (tangkapan skrin, eksport Figma) untuk kerja UI.
- Sediakan ujian atau keluaran dijangka supaya model boleh mengesahkan perubahannya.
- Minta ujian unit dan contoh yang boleh diuji — ini memaksa model berfikir dalam artifak boleh dijalankan dan bukannya penerangan semata-mata.
Practical tips: prompts, guardrails, and CI integration
How to prompt effectively
- Mulakan dengan matlamat satu baris, kemudian sediakan laluan fail tepat dan ujian.
- Gunakan prompt gaya “Act as” secara berhati-hati — lebih baik berikan konteks dan kekangan (contohnya, “Ikuti peraturan linter kami; kekalkan fungsi di bawah 80 baris; gunakan kebergantungan X versi Y”).
- Minta diff yang boleh diterangkan: “Pulangkan tampalan dan terangkan mengapa setiap perubahan diperlukan.”
Guardrails and CI
- Tambah tugas CI pra-gabungan yang menjalankan perubahan yang dijana model melalui linter, penganalisis statik, dan suit ujian penuh.
- Kekalkan langkah kelulusan manusia untuk sebarang perubahan yang menyentuh modul kritikal.
- Logkan prompt dan output model untuk kebolehjejakannya.
How to structure prompts and interactions for reliability?
- Sediakan petikan konteks yang jelas dan bukan keseluruhan repositori jika boleh, atau gunakan konteks besar model untuk menyertakan hanya fail yang fokus dan relevan.
- Minta model menerangkan penaakulannya dan menghasilkan rancangan berlangkah sebelum membuat perubahan kod; ini membantu auditor dan penyemak.
- Minta ujian unit bersama perubahan kod supaya suntingan yang dicadangkan boleh disahkan serta-merta.
- Hadkan automasi kepada tugas tidak merosakkan pada peringkat awal (contohnya, draf PR, cadangan) dan bergerak beransur-ansur ke aliran kerja automasi lebih tinggi apabila keyakinan meningkat.
Final verdict:
Gemini 3 Pro adalah sangat baik untuk pengaturcaraan jika anda menganggapnya sebagai pembantu multimodal yang berkuasa yang diintegrasikan ke dalam aliran kerja kejuruteraan yang merangkumi pelaksanaan, ujian, dan semakan manusia. Gabungan penaakulan, input multimodal, dan sokongan alat agentik mengangkatnya melangkaui sekadar pelengkap automatik; ia boleh bertindak seperti jurutera junior yang merangka, menguji, dan menerangkan perubahan. Namun ia bukan pengganti pembangun berpengalaman — sebaliknya pengganda kuasa yang membolehkan pasukan anda menumpukan pada reka bentuk, seni bina, dan kes tepi sementara ia mengendalikan perangkaan, iterasi, dan pembaikan rutin.
Untuk bermula, terokai keupayaan Gemini 3 Pro dalam Playground dan rujuk API guide untuk arahan terperinci. Sebelum mengakses, pastikan anda telah log masuk ke CometAPI dan memperoleh kunci API. CometAPI menawarkan harga yang jauh lebih rendah daripada harga rasmi untuk membantu anda berintegrasi.
Ready to Go?→ Free trial of Gemini 3 Pro !