I den fartsfylte verdenen av kunstig intelligens er Google i ferd med å ta et nytt stort sprang fremover med sin kommende Gemini 3.0-modell. Etter hvert som konkurrenter som OpenAIs GPT-5 og xAIs Grok 4 fortsetter å tøye grensene, har rykter om Gemini 3.0 sirkulert i teknologifora, sosiale medier og bransjenyheter. La oss nå identifisere disse budskapene og se frem til funksjonaliteten sammen.
Har Gemini 3.0 blitt utgitt i hemmelighet?
I løpet av de siste dagene har det blitt rapportert om to relaterte elementer i sosiale medier og fellesskapstråder:
- Uavhengig av hverandre, en bidragsyters testdata offentlig google-gemini/gemini-cli repoet inkluderte strengen
gemini-3.0-ultrai en testfil. Dette utdraget ble oppdaget av medlemmer av fellesskapet og lagt ut på tvers av sosiale plattformer; mange tolket det som en lekkasje eller et tidlig bevis på at «Gemini 3.0 Ultra» eksisterer. - Brukere som surfer på modelllistene i LM Arena, har lagt merke til et nytt modellnavn/kodenavn «havstein» dukket opp på noen arenaer, og noen deltakere antydet at det kunne være en sniktest av «Gemini 3 Flash». Disse observasjonene ga næring til ideen om at Google i stillhet felttester en kommende Gemini 3-variant.
Dette høres ut som gode nyheter. Det er tross alt en stund siden Google Gemini lanserte Gemini 2.5 Pro. I de mellomliggende årene har modeller som Claude Opus 4.1, Grok 4 og GPT-5 blitt lansert, med stor suksess. Dette har bare forsterket nysgjerrigheten min på hvilke overraskelser Gemini vil bringe til Gemini 3.0.
Men da jeg bekreftet ektheten til disse rapportene og testet ytelsen til Oceanstone, en enhet som mistenkes å være Gemini 3.0-blitsen, kom jeg til en overraskende konklusjon, både lovende og skuffende. La meg dele funnene mine nedenfor.
Er Gemini 3.0 virkelig lekket i Gemini-CLI-repoet?
Modellnavnreferanser i Gemini-CLI-repoet
Fellesskapets uthevede forpliktelser i google-gemini/gemini-cli depotet som refererte til gemini-beta-3.0-pro, gemini-beta-3.0-flash og (i noen rapporter) gemini-3.0-ultraDepotet er offentlig og aktivt utviklet; commit-differanser er synlige og var grunnlaget for mye av spekulasjonene. En commit som ofte lenkes viser redigeringer som utløste tidligere «3.0»-snakk. Imidlertid: Depottekst kan inneholde plassholdere, testdata eller interne navn som brukes til validering – tilstedeværelsen av en streng i et depot er ikke bevis på at et modellbinært eller offentlig API-endepunkt er publisert.
Hva depotansvarlige (og Google-samarbeidspartnerne) faktisk gjorde
Repositoriens vedlikeholdere åpnet og slo sammen en kort pull-forespørsel som fjernet eller korrigert den misvisende testoppføringen. Vedlikeholderens forklaring i den sammenslåtte PR-en er eksplisitt: den gemini-3.0-ultra strengen var testdata lagt til av en ekstern bidragsyter, den var misvisende, og PR-en erstattet den med den korrekte eksisterende modellidentifikatoren (for testene). PR-forfatteren og samarbeidspartnerne i arkivet understreket at oppføringen ikke var en offisiell produktidentifikator fra Google. Kort sagt: utseendet på arkivet var en feilaktig testverdi, ikke en produktlekkasje.
Hvorfor det er viktig: Offentlige kodelagre godtar bidrag fra eksterne forfattere; testfixturer inneholder noen ganger menneskeskapte etiketter eller plassholdere. Fellesskapsoppdagelse av en slik plassholder er ikke det samme som en kontrollert produktutgivelse eller et offisielt produktmanifest.
Kort sagt: Google har fikset og kommentert sikkerhetsproblemer med CLI, og redigeringer/tilbakestillinger i depotet antyder at 3.0-strengene ikke var ment som et signal om offentlig utgivelse.
Oceanstones rapporterte resultater – troverdige eller hype?
Oceanstone er en modelletikett som dukket opp på offentlige LM Arena-ledertavler og i rask sosial rapportering denne uken. Fellesskapstestere har kjørt uformelle direkte sammenligninger og rapporterer at Oceanstone presterer minst like bra som – og i noen raske kontroller litt bedre enn – Gemini. 2.5 Flash på et delsett av Arena-oppgaver. Disse inntrykkene fokuserer på: bedre oppfølging av spørsmål, sterkere koding/resonnement på korte eksempler og litt forbedret konsistens i samtaler – men dette er små utvalgte menneskelige stemmer og skjermbilder, ikke kontrollerte referansetester.
Hva observasjonene fra LM Arena forteller oss
LM Arena er en åpen evalueringsplattform der forskere og team kjører blinde sammenligninger og noen ganger avdekker modellnavn (kodenavn) før utgivelse eller eksperimentelle modeller. Historisk sett har LMArena vist kodenavn som senere tilordnes offisielle Google-modellutgivelser (for eksempel ble tidligere kodenavn brukt under forhåndstesting av Gemini 2.5 Flash Image).
Troverdig forklaring (mer sannsynlig):
- Google eller en partner/testutrusting brukte midlertidig interne/testmodell-ID-er (plassholdere) under utøvelse av interne pipelines eller demo-scaffolding; disse strengene lekket inn i et offentlig commit- eller testdatasett.
- LM Arena indekserer eller eksponerer noen ganger nye/eksperimentelle modeller som sendes inn for evaluering (noen ganger under kodenavn). En testmodell fra Google kan legitimt vises under et kodenavn som f.eks. havstein uten å være en fullstendig, støttet offentlig utgivelse. Det samsvarer med det observerte mønsteret: et kodenavn vises i LM Arena, og modellnavnstrenger vises i et offentlig depot; vedlikeholdere skrubber senere referansene.
Mine testresultater for oceanstone
Oceanstone demonstrerer et paradigmeskifte innen AI-agenters evner, og overgår ytelsesstandardene til GPT-5 og introduserer en ny standard for autonome systemer.
Viktige observasjoner:
- Innebygd internettintegrasjonEn av de mest slående oppgraderingene i Oceanstone ligger i dens innebygd mulighet til å få tilgang til internett gjennom API-etUnder kontrollert testing var modellen i stand til å håndtere sanntidsspørringer med en nøyaktighet som ikke har blitt observert i tidligere generasjoner. For eksempel, når den ble bedt om nøyaktig gjeldende dato, stolte den ikke på statiske treningsdata, men utførte i stedet et live-søk, og rapporterte korrekt September 17, 2025Denne funksjonen eliminerer en av de mest vedvarende manglene i tidligere LLM-er: tidsmessig stallhet.
- Pålitelig, kildebasert innholdsgenerering: I profesjonelle arbeidsflyter har innholdsgenerering ofte vært begrenset av spørsmål om troverdighet og pålitelighet. Gemini 3.0 adresserer dette gapet direkte ved å produsere resultater som er sammenhengende, verifiserbare og kildebaserte. I våre tester kunne modellen utarbeide lange artikler med passende sitater og konsistent narrativ flyt, som gjenspeiler både kreativ flyt og faktisk pålitelighet.
- Presisjon i nettsidereplikering og brukergrensesnittgjengivelse: Den kanskje mest uventede evnen som ble observert var Gemini 3.0s evne til å gjenskape komplekse nettsider med bemerkelsesverdig nøyaktighet. Da Gemini 3.0 fikk i oppgave å gjenskape layouten til en offisiell Apple-nettside, leverte de resultater som speilet den opprinnelige designen i struktur, typografi og grensesnittelementer. Sammenlignet med GPT-5s forsøk var kontrasten dramatisk.
Kort sagt: Ytelsen og nivået til Oceanstone fortjener anerkjennelse. Om det er den første utgivelsen av Gemini 3.0 Flash, må vi fortsatt vente på flere nyheter for å bekrefte det.
Hvilke viktige funksjoner har Gemini 3.0?
Forbedret resonnement og kodingsytelse:
Rapporter og Googles offentlige demonstrasjoner rundt Gemini 2.5 og påfølgende prestasjoner i programmeringskonkurranser tyder på et fortsatt fokus på resonnement og kodekvalitet, og flere analytikere forventer at Gemini 3.0 vil bevege seg videre i den retningen. Gemini/DeepMinds suksesser i programmeringskonkurranser fremhever at Google har iterert på resonnementsevner – en investeringsvei som naturlig peker mot sterkere resonnement i Gemini 3-klassemodeller.
Sterkere multimodale og generative bildefunksjoner.
Gemini-appen har levert avanserte bilderedigeringsverktøy og virale funksjoner (f.eks. transformasjoner i «Nano Banana»-stil), noe som tyder på at Google raskt utvider multimodale verktøy. Rykter om at Gemini 3.0 utvider bilde-→-3D-rendering, raskere bildesyntese av høy kvalitet og mer detaljert innmaling gir mening gitt denne trenden.
Lengre kontekstvinduer og minne/personlig tilpasning.
Google har offentlig diskutert personaliseringseksperimenter og kontekstfunksjoner med flere faner for Gemini i Chrome. Et utvidet kontekstvindu og mer vedvarende personaliseringsfunksjoner er logiske produktretninger for Gemini 3.0.
Hvordan vil Gemini 3 være forskjellig fra Gemini 2.5?
For å forstå hva man kan forvente, er det lærerikt å sammenligne hva 2.5 gjør og hvilke hull som finnes.
| Capability | Tvillingenes 2.5 styrker | Forbedringsområder / Hva 3.0 kan legge til |
|---|---|---|
| Multimodalitet | Tekst, bilde, lyd, kort video, «tenkemoduser», sterk resonnement rundt referansepunkter. | Videobehandling i sanntid, 3D-forståelse, romlige/geospatiale data, enhetlig modell på tvers av modaliteter. |
| Kontekstvindu | ~1 million tokens. | Muligens kontekster med flere millioner tokener, bedre minne/gjenfinning for å opprettholde sammenheng over lang bruk. |
| Agentisk / proaktiv atferd | Agentmodus annonsert; planlagte handlinger; noe autonomi. | Mer pålitelig autonom planlegging, dypere personalisering, sterkere integrasjon med enhets- og systemkontroll. |
| Integrasjon med operativsystemer/enheter | Erstatte Assistent på Home-enheter; Android-integrasjon; Tilgjengelighet av Wear OS. | Enda tettere integrasjon; kanskje Gemini som kjerneassistent i flere enhetstyper (klokker, TV-er, IoT), jevnere overganger mellom modaliteter. |
| Hastighet, latens, effektivitet | Gemini 2.5 Flash er raskere; kostnads-/effektivitetsoptimaliseringer. | Bedre ytelse, spesielt for video; lavere latens; mer effektiv maskinvarebruk; utførelse på enheten eller kanten av sensitive oppgaver. |
Komme i gang
CometAPI er en enhetlig API-plattform som samler over 500 AI-modeller fra ledende leverandører – som OpenAIs serie, Googles Gemini, Anthropics Claude, Midjourney, Suno og flere – i ett enkelt, utviklervennlig grensesnitt. Ved å tilby konsistent autentisering, forespørselsformatering og svarhåndtering, forenkler CometAPI dramatisk integreringen av AI-funksjoner i applikasjonene dine. Enten du bygger chatboter, bildegeneratorer, musikkomponister eller datadrevne analysepipeliner, lar CometAPI deg iterere raskere, kontrollere kostnader og forbli leverandøruavhengig – alt samtidig som du utnytter de nyeste gjennombruddene på tvers av AI-økosystemet.
For å begynne, utforsk Google Gemini-modellen (som for eksempel Gemini 2.5 Flash Image API,gemini 2.5 pro) sine evner i lekeplass og konsulter API-veiledning for detaljerte instruksjoner. Før du får tilgang, må du sørge for at du har logget inn på CometAPI og fått API-nøkkelen. CometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere.
Så snart den offisielle utgivelsen kommer, vil vi selvsagt umiddelbart integrere CometAPI, vår AI API-gateway. Ved å bruke Gemini 3.0 og Gemini 2.5 Pro som de primære driverne, kombinert med ledende modeller som Claude og GPT, vil vi skape den kraftigste produktiviteten noensinne. Klar til å gå?→ Registrer deg for CometAPI i dag !
Final Thoughts
Google Gemini 3 ser ut til å bli et betydelig skritt fremover etter Gemini 2.5. Tempoet på kunngjøringer, den stadig dypere integreringen i enheter og operativsystemer, utvidelsen av modaliteter og vektleggingen av resonnement, hukommelse og «agentiske» evner peker alle mot en modell som tar sikte på å være mer nyttig, mer intelligent og bedre integrert i daglige arbeidsflyter.
Men som med enhver ambisiøs AI-modell kan gapet mellom rykter/prognoser og faktisk levering være stort. Sent i 2025 er et plausibelt vindu for mange av disse funksjonene, men det er ikke sikkert at alle kommer samtidig eller i stor skala. Brukere kan se delvise utrullinger, forskjøvede funksjonssett og innledende begrensninger (kostnad, beregning, personvern) før en fullstendig polert Gemini 3-opplevelse er bredt tilgjengelig.