Gemini 3 Pro utgitt: Er Gemini 3 Pro i ferd med å knuse AI-konkurransen?

Google har nettopp startet Gemini 3-æraen med å lansere Gemini 3 Pro i forhåndsvisning, og de første signalene er entydige: dette er et stort skritt fremover innen multimodal resonnering, kodeagenter og forståelse av lang kontekst. Modellen er posisjonert som Googles mest kapable resonnerings- og multimodale modell hittil, optimalisert for agentiske arbeidsflyter, koding, oppgaver i lang kontekst og multimodal forståelse. Den leveres med en ny «Deep Think»-resonneringsmodus, har dramatiske forbedringer på agentiske/kode-benchmarks (Terminal-Bench 2.0 oppgitt til 54.2 %), og er umiddelbart brukbar via Google AI Studio, API (Vertex AI-integrasjoner) og utviklerverktøy som Google Antigravity.

Hva er Gemini 3 Pro Preview?

Gemini 3 presenteres av Google som neste generasjons, mest intelligente medlem av Gemini-familien – fokusert på dypere resonnering, rikere multimodal forståelse (tekst, bilder, video, lyd, kode) og bedre agentisk atferd (modeller som planlegger og handler med verktøy).

Overskriftsfunksjoner

• Innfødt multimodal forståelse — bygget for å akseptere og resonnere over tekst, bilder, lyd og video sammen (inkludert lange/video-inndata). Flott for å blande dokumenter, skjermbilder, transkripsjoner og video.
• Stort kontekstvindu (opptil ~1 000 000 tokens) — kan innta/holde ekstremt lange dokumenter, store kodebaser eller timevis med transkripsjoner i kontekst i én økt. Dette er et sentralt salgsargument for grundig research, kodegjennomgang og syntese av flere dokumenter.
• Agent-/verktøybrukskapasitet – utviklet for å drive autonome agenter som kan kalle verktøy, betjene terminaler, administrere oppgaveplaner og koordinere flertrinns arbeidsflyter (brukes i Google Antigravity og andre IDE-integrasjoner). Dette gjør den spesielt sterk for koding, orkestrering og flertrinnsautomatisering.
• Sterkere resonnement og koding – Google posisjonerer Gemini 3 Pro som sin beste «tenkemodell» for kompleks resonnering, matematikk og kodeoppgaver (forbedrede referansetester og terminal-/verktøyytelse).

Hva er nytt i Gemini 3 Pro sammenlignet med Gemini 2.5 Pro og andre?

Hvilke evner ble mest forbedret?

Gemini 3 Pro markedsføres som et stort skritt fremover innen resonnering (matematisk og vitenskapelig resonnering), multimodal romlig/visuell resonnering og verktøybruk. Google fremhever klare fordeler i forhold til Gemini 2.5 Pro i benchmark-pakker og i virkelige agentoppgaver som koding og terminalautomatisering. Eksempler på hovedberegninger teamet publiserte inkluderer:

Disse tallene signaliserer at Gemini 3 Pro er optimalisert for flertrinnsresonnement, kompleks verktøybruk og tett integrerte multimodale oppgaver (f.eks. kombinasjon av videobilder, diagramresonnement og kodegenerering).

Agentic-først utviklerverktøy: Antigravity

For å demonstrere agentarbeidsflyter lanserte Google antigravitasjon – en «agent-først» IDE som bruker Gemini 3 Pro som grunnlag for arbeidsflyter for koding med flere agenter. Antigravity lar agenter samhandle direkte med en editor, terminal og nettleser, og produsere «artefakter» (oppgavelister, skjermbilder, nettleseroppføringer) som dokumenterer agenthandlinger – og adresserer sporbarhet og reproduserbarhet i agentutvikling. Dette gjør Gemini 3 Pro langt mer praktisk for ekte utviklerarbeidsflyter enn modeller som utelukkende fokuserer på tekstgenerering.

Bedre verktøybruk og koding

Google rapporterer dramatiske forbedringer på en terminal-sentrisk benchmark (Terminal-Bench 2.0) som måler en modells evne til å betjene en datamaskin via terminalen: Gemini 3 Pro-poengsummer 54.2% på den testen – et stort hopp i forhold til tidligere Gemini-versjoner – som indikerer reell fremgang innen bruk av autonome verktøy og kodegenerering.

når de blir bedt om å kjøre skript, orkestrere verktøy eller administrere utvikleroppgaver med flere trinn. I praksis betyr det færre hallusinasjoner når modellen utfører kommandoer, bedre feilhåndtering og forbedret evne til å gjenopprette fra mislykkede trinn.

Hvordan presterer Gemini 3 Pro på benchmarks?

Google publiserte en bred serie med sammenligninger i blogginnlegget Gemini 3 som spenner over klassisk NLP-resonnement, multimodal forståelse, kodegenerering og bruk av agentiske verktøy. Viktige tall rapportert direkte av Google inkluderer:

• LMArenaGemini 3 Pro scoret 1501 Elo, en topplassering på den konkurransedyktige ledertavlen (måling av generell resonnement/svarkvalitet i parvise matchups).
• MMMU-Pro (multimodal benchmark): 81% – en betydelig økning sammenlignet med tidligere modeller.
• Video-MMMU: 87.6% på videobevisste multimodale oppgaver.
• SimpleQA-verifisert: 72.1% indikerer forbedringer i faktisk kvalitetssikring for komplekse innspill.
• WebDev Arena: 1487 Elo (nettutvikling / koderesonnement).
• Terminalbenk 2.0 og SWE-benk verifisertstore sprang i bruk av agentverktøy og ytelse for kodeagenter.
• Dyp tenkningytterligere forbedringer på tester med høyest vanskelighetsgrad (f.eks. forbedret Humanity's Last Exam seg fra 37.5 % til 41.0 % i Deep Think på noen målinger som rapportert).

Alt dette indikerer en modell som er innstilt for dybde snarere enn bare generering av overflatetekst.

Så: ja, Gemini 3 Pro ligger konsekvent i toppsjiktet på tvers av mange tester i dag – men «successer» avhenger av oppgaven. For ren kodegenerering er noen konkurrenter fortsatt like; for lang kontekst, matematikk og multimodal syntese blir Gemini 3 Pro ofte rapportert som best i klassen i tidlige november/november 2025-kjøringer.

Hvordan får du tilgang til Gemini 3 Pro Preview?

Offisielle inngangspunkter

Google har gjort Gemini 3 Pro tilgjengelig i forhåndsvisning på flere plattformer:

• Gemini-appen (forbruker-/proffbrukere): Modellen rulles ut i Gemini-appen som en del av lanseringen av «Gemini 3»-æraen.
• Google AI Studio / Gemini Developer API: Utviklere kan eksperimentere via AI Studio og Gemini Developer API. API-et har REST- og SDK-grensesnitt og støtter avanserte funksjoner som funksjonskall og strømming.
• Vertex AI (Google Cloud): Bedrifter og team kan få tilgang til Gemini 3 Pro gjennom Vertex AI for produksjons- og MLOps-arbeidsflyter. Vertex støtter Python-, Node-, Java-, Go- og curl-eksempler.
• Tredjepartsintegrasjoner (CometAPI): CometAPI gir tilgang til Gemini 3 Pro API, med kallenavnet gemini-3-pro-preview.  cometAPI tilby en pris som er langt lavere enn den offisielle prisen for å hjelpe deg med å integrere.

Hurtigstart: Python-eksempel (offisielt SDK-mønster)

Nedenfor er et minimalistisk, praktisk Python-eksempel tilpasset fra Googles Gemini-hurtigstart som demonstrerer kalling av Gemini API via Googles GenAI-klient. Erstatt GEMINI_API_KEY med API-nøkkelen din som er hentet fra Google AI Studio eller GCP-prosjektet ditt.

# 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)

Hvis du velger CometAPI, erstatt url med https://api.cometapi.com/v1/chat/completions og key med nøkkelen du fikk fra CometAPI.

Slik får du best mulig resultat – mønstre og tips

Bruk «tenkemodus» for vanskelige problemer

Hvis du løser progressiv resonnering eller komplekse matematikk-/kodeoppgaver, aktiver forhåndsvisningens «tenkevariant» (hvis tilgjengelig) – den tildeler flere interne resonneringstrinn og gir ofte mer pålitelige løsninger på flertrinnsoppgaver. Sjekk modellnavnene for en -thinking suffiks i konsollen.

Funksjonskall og verktøyorkestrering

Bruk deklarerte funksjoner (Vertex AI/GenAI-funksjonskall) for pålitelige, strukturerte utdata og for å redusere hallusinasjoner. La modellen foreslå funksjonskall og utføre dem deterministisk i miljøet ditt. Dokumentasjonen for funksjonskall inneholder eksempler for å returnere typede JSON-argumenter som du kan kjøre trygt.

Jording når du trenger oppdaterte fakta

Hvis appen din er avhengig av oppdaterte nettdata, bruk nettbasert jording, men vær oppmerksom på kostnader og prisgrenser for jordede prompter. Jording er kraftig – det lar Gemini søke i Søk eller Kart – men hver jordet prompt kan endre fakturerings- og latensegenskapene dine.

---

Hvordan Gemini 3 Pro står seg i virkelige oppgaver (brukstilfeller)

Kodegenerering og utviklerproduktivitet

Gemini 3 Pro forbedrer resonnement med flere filer, lang repo-kontekst og syntese av tester/dokumentasjon sammen med kode. Sammen med funksjonskall og en terminalagent kan den stillase og validere mellomstore prosjekter raskere enn eldre modeller. Fellesskapstester viser forhøyede LiveCodeBench/Elo-kodingsscore.

Forskning og STEM-arbeidsflyter

Modellens dype tenkeevne og større resonneringsbudsjett gjør den godt egnet for forskningsoppgaver som krever matematiske utledninger i flere trinn, syntese av datasett eller sammendrag av artikler i flere filer. Tidlige referanseresultater plasserer den på eller nær toppen for mange STEM-datasett.

Innholdsdesign, multimodale kreative arbeidsflyter

Gemini 3 Pros multimodale utganger og integrasjon med Veo/Whisk/Flow gjør den til et sterkt valg for arbeidsflyter som blander tekst, bilder og video – fra markedsføringsstoryboards til automatiserte videoutkast. Google pakker visse verktøy for skapere i AI Ultra for skapere som ønsker de høyeste grensene.

Konklusjon: knuser Gemini 3 Pro andre modeller?

Gemini 3 Pro Preview er et stort skritt fremover. På et bredt spekter av benchmarks og i tidlig testing i den virkelige verden blir det ofte ledninger eller bånd de beste tilgjengelige modellene sent i 2025, spesielt i:

• Kompleks resonnering (matematikk / STEM)
• Multimodal forståelse og syntese
• Agentarbeidsflyter og funksjonskall

Marginen varierer imidlertid fra oppgave til oppgave. For noen snevert innrammede oppgaver (visse kreative skrivestiler eller svært spesialisert domenekunnskap), kan andre konkurransedyktige modeller fortsatt være konkurransedyktige eller å foretrekke avhengig av kostnad/forsinkelse og økosystemtilpasning. Referanseverdier og lekkede poengsummer tyder på at Gemini 3 Pro ofte rangerer som toppmodell, men at «knusing» er oppgaveavhengig – for mange brukstilfeller for bedrifter og utviklere er Gemini 3 Pro nå den første modellen som evalueres.

Slik kommer du i gang med Comet API

CometAPI er en enhetlig API-plattform som samler over 500 AI-modeller fra ledende leverandører – som OpenAIs GPT-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.

Utviklere har tilgang Gemini 3 Pro forhåndsvisnings-API gjennom CometAPI. For å begynne, utforsk modellfunksjonene tilCometAPI i lekeplass og se API-veiledningen 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.

Klar til å dra? → Registrer deg for CometAPI i dag !

Hvis du vil vite flere tips, guider og nyheter om AI, følg oss på VK, X og Discord!