Googles Gemini 3 Pro kom som en overskriftsfangende multimodal modell som Google posisjonerer som et stort steg fremover innen resonnering, agentiske arbeidsflyter og kodeassistanse. I denne lengre artikkelen har jeg ett klart spørsmål å besvare: Er Gemini 3 Pro god for koding? Kort svar: Ja — med viktige forbehold. Nedenfor finner du bevis, brukstilfeller, begrensninger og konkrete råd for innføring, slik at team og individuelle utviklere kan avgjøre hvordan de bruker Gemini 3 Pro effektivt og trygt.
Currently, CometAPI that aggregates over 500 AI models from leading providers) integrerer Gemini 3 Pro og Gemini 3 Flash API-er, og API-rabattene er svært kostnadseffektive. Du kan først teste kodeegenskapene til Gemini 3 Pro i CometAPI sitt interaktive vindu.
Hva er Gemini 3 Pro, og hvorfor betyr det noe for utviklere?
Gemini 3 Pro er flaggskiputgivelsen i Googles Gemini 3-familie — en multimodal (tekst, kode, bilde, lyd, video) modellserie bygget for å forbedre dybden i resonnering og agentiske evner. Google lanserte Gemini 3 Pro i midten av november 2025 og posisjonerte den eksplisitt som deres «best vibe coding model yet», med sterke påstander om resonnering, multimodal forståelse og integrasjon i utviklerverktøykjeder.
Hvorfor det er viktig: I motsetning til tidligere assistenter som primært var optimalisert for naturlig språk eller kortere kodebiter, er Gemini 3 Pro designet fra grunnen av for dypere, langformet resonnering og mer autonom, agent-lignende koding — f.eks. generering av prosjekter med flere filer, kjøring av terminal-lignende operasjoner via agenter og integrasjon med IDE-er og CI-systemer. For team som ønsker at en KI skal gjøre mer enn å lappe enkeltfunksjoner — å skissere applikasjoner, foreslå arkitekturendringer og håndtere flerstegs utviklingsoppgaver — signaliserer Gemini 3 Pro et nytt kapabilitetsnivå.
Hva er hovedspesifikasjonene som betyr noe for koding?
Tre spesifikasjoner skiller seg ut for kodearbeidsflyter:
- Kontekstvindu: Gemini 3 Pro støtter ekstremt store inndatakontekster (offentlige rapporter og modellsporere refererer til kontekstkapasiteter på opp mot omtrent 1 000 000 tokens i noen varianter), noe som er viktig for å håndtere store kodebaser, lange diffs og prosjekter med mange filer.
- Multimodalitet: Den tar imot kode og andre medietyper (bilder, lyd, PDF-er), som muliggjør arbeidsflyter som å analysere skjermbilder av feilmeldinger, lese dokumenter eller prosessere designressurser sammen med kode. which also helps when you want the model to act on screenshots, design mockups, or spreadsheets while producing code. Det er kritisk for frontend-ingeniører som oversetter wireframes til HTML/CSS/JS.
- Forbedret resonnering: Google fremhevet nye resonneringsmoduser (Deep Think / dynamic thinking) som skal produsere lengre, mer presise logikkjeder — en ønsket egenskap ved planlegging av komplekse algoritmer eller feilsøking av flerstegsfeil.
Disse egenskapene er lovende på papiret for kodeoppgaver: stort kontekstvindu reduserer behovet for å komprimere eller oppsummere repositorier, multimodalitet hjelper ved feilsøking fra feilscreenshots eller loggvedlegg, og bedre resonnering hjelper med arkitektur og kompleks bug-triagering.
Hvordan presterer Gemini 3 Pro på reelle programmeringsoppgaver?
Kodegenerering: korrekthet, stil og vedlikeholdbarhet
Gemini 3 Pro produserer konsekvent idiomatisk kode og — viktig — viser en forbedret evne til å resonnere om arkitektur og prosjekter med flere filer. Flere praktiske rapporter viser at den kan generere skjelettapplikasjoner (frontend + backend), oversette design til fungerende prototyper og refaktorere større kodebaser med færre kontekstbegrensningsproblemer enn tidligere modeller. Likevel avhenger korrekthet i den virkelige verden fortsatt av prompt-kvalitet og menneskelig gjennomgang: Modellen kan fortsatt introdusere subtile logiske feil eller gjøre utrygge antakelser om miljøtilstand.
Feilsøking, terminaloppgaver og «agentisk» koding
En av Gemini 3 Pros hovedfunksjoner er agentisk eller autonom koding — evnen til å resonnere om oppgaver, gå gjennom flerstegs arbeidsflyter og interagere med verktøy (via API eller et sandkasset kjøre-miljø). Benchmarks som Terminal-Bench viser at modellen er vesentlig bedre på oppgaver som krever kommandolinjenavigasjon, avhengighetshåndtering og feilsøkingssekvenser. For utviklere som bruker KI til å triagere feil, lage feilsøkingsskript eller automatisere distribusjonsoppgaver, er Gemini 3 Pros agentiske evner et stort pluss. Men et råd: Disse funksjonene krever sikker gating og nøye sandkasseoppsett før modellen får tilgang til produksjonssystemer.
Ventetid, iterasjonshastighet og små endringer
Selv om Gemini 3 Pros resonneringsstyrke er utmerket for større oppgaver, kan ventetiden være høyere enn hos noen konkurrenter ved små, iterative endringer (fikser, mikro-refaktorer). For arbeidsflyter som trenger raske, gjentatte redigeringssykluser (f.eks. parprogrammering med øyeblikkelige forslag), kan modeller optimalisert for lav ventetid fortsatt føles kjappere.
Er Gemini 3 Pro tilstrekkelig trygg og pålitelig for produksjonskoding?
Faktuell nøyaktighet og hallusinasjoner
Et viktig forbehold: Uavhengige evalueringer fokusert på faktuell nøyaktighet viser at selv toppmodeller strever med absolutt faktakorrekthet i noen kontekster. Googles egne FACTS-stil benchmarks viser ikke-trivielle feilrater når modeller blir bedt om å hente eller hevde faktainformasjon, og Gemini 3 Pro scoret rundt 69 % nøyaktighet på en ny FACTS-benchmark designet av Google-forskere — som indikerer betydelig rom for forbedring i absolutt pålitelighet. For kode betyr det at modellen kan selvsikkert produsere plausible, men feilaktige kodesnutter (eller feilaktige referanser, kommandoer eller avhengighetsversjoner). Planlegg alltid for menneskelig gjennomgang og automatisert testing.
Sikkerhet, forsyningskjede- og avhengighetsrisikoer
Når en modell genererer avhengighetsoppdateringer, bash-kommandoer eller infrastruktur-som-kode, kan den introdusere forsyningskjederisiko (f.eks. foreslå en sårbar pakkeversjon) eller feilk konfigurere tilgangskontroller. På grunn av Gemini 3 Pros agentiske rekkevidde må organisasjoner legge til policykontroller, kodeskanning og begrensede kjøresandkasser før de integrerer modellen i CI/CD- eller deploy-pipelines.
Samarbeid og arbeidsflyter for kodegjennomgang
Gemini 3 Pro kan brukes som en pre-commit-anmelder eller som en del av kodegjennomgangsautomatisering for å flagge potensielle feil, foreslå refaktorer eller generere testtilfeller. Tidlige brukere rapporterte at den hjalp med å generere enhetstester og end-to-end-testskjeletter raskt. Likevel bør automatiserte akseptkriterier inkludere menneskelig verifisering og feile bygg for alle modellforeslåtte endringer som påvirker sikkerhet eller arkitektur.
Sammenligning av koding: Opus 4.5 vs GPT 5.2 vs Gemini 3 Pro
På mange mål er Gemini 3 Pro en utfordrer i toppsjiktet. Offentlige sammenligninger og sporere viser at den overgår mange tidligere modeller på resonnering og langkontekstoppgaver, og ofte matcher eller overgår konkurrenter på kodebenchmarks. Når det er sagt, er modellekosystemet i slutten av 2025 svært konkurransepreget: OpenAI lanserte nyere GPT-modeller (f.eks. GPT-5.2) med eksplisitte forbedringer for koding og langkontekstoppgaver som direkte respons på fremgangen til konkurrenter. Markedet beveger seg derfor raskt, og «best» er et bevegelig mål.
SWE-Bench Verified — Real-World Software Engineering Resolution
SWE-Bench er designet for å evaluere reelle programvareingeniøroppgaver: gitt et koderepo + feilede tester eller et issue, kan en modell produsere en korrekt patch som fikser problemet?
- SWE-Bench Verified er den Python-bare, menneskeverifiserte delmengden (ofte brukt for sammenligninger på like vilkår).
- SWE-Bench Pro er bredere (flere språk), mer kontaminasjonsbestandig og mer industrielt realistisk.
(Disse forskjellene betyr noe: Verified er snevrere/lettere; Pro er vanskeligere og mer representativ for flerspråklige bedriftskodebaser.)
Data table:
| Model | SWE-Bench Verified Score |
|---|---|
| Claude Opus 4.5 | ~80.9% (highest among competitors) |
| GPT-5.2 (standard) | ~80.0% (close competitor) |
| Gemini 3 Pro | ~74.20–76.2% (slightly behind the others) |
Terminal-Bench 2.0 — Flerstegs- og agentiske oppgaver
Benchmark: Evaluerer en modells evne til å fullføre flerstegs kodeoppgaver, tilnærme reell utvikleragentatferd (filendringer, tester, shell-kommandoer).
| 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:
- På Terminal-Bench 2.0 leder Claude Opus 4.5 med en merkbar margin, noe som indikerer sterkere flerstegs verktøybruk og kommandolinjekodekompetanse i øyeblikksbildet av resultatlisten.
- Gemini 3 Pro og GPT-5.2 viser lignende konkurransedyktig ytelse på denne benchmarket.
Hva med τ2-bench, toolathlon og andre agentiske/verktøybruks-evalueringer?
τ2-bench (tau-2) og lignende verktøybruksevalueringer måler en agents evne til å orkestrere verktøy (API-er, Python-kjøring, eksterne tjenester) for å fullføre høyere-nivå-oppgaver (telekom-detaljautomatisering, flerstegs arbeidsflyter). Toolathlon, OSWorld, Vending-Bench og andre spesialiserte arenaer måler domenespesifikk automatisering, langt-horisont agentisk kompetanse eller miljøinteraksjon.
Gemini 3 Pro: DeepMind rapporterer svært høye τ2-bench-/agentiske verktøybrukstall (f.eks. τ2-bench ≈ 85,4 % i tabellen deres) og sterke langt-horisont-resultater på noen leverandørtester (Vending-Bench «mean net worth»-tall).
Hva er LiveCodeBench Pro (konkurransekoding)
LiveCodeBench Pro fokuserer på algoritmiske/konkurranseprogrammeringsproblemer (Codeforces-stil), ofte rapportert som Elo-vurderinger avledet fra pass@1/pass@k-sammenligninger og parvise matcher. Denne benchmarket vektlegger algoritmedesign, resonnering om kanttilfeller og konsise, korrekte implementasjoner.
Gemini 3 Pro (DeepMind): DeepMind rapporterer en LiveCodeBench Pro Elo ≈ 2 439 for Gemini 3 Pro (deres publiserte ytelsestabell). Gemini 3 Pro viser spesielt sterk konkurranse-/algoritmisk ytelse i DeepMinds publiserte tall (høy Elo), noe som samsvarer med anekdotiske og uavhengige tester som at Googles modell er sterk på algoritmiske problemer og kodeoppgaver.
Oppsummering
De beste, mest relevante benchmarkene for å bedømme kodeevne i dag er SWE-Bench (Verified og Pro) for reelle repo-fikser, Terminal-Bench 2.0 for agentiske terminalarbeidsflyter og LiveCodeBench Pro for algoritmisk/konkurranseferdighet. Leverandøravsløringer plasserer Claude Opus 4.5 og GPT-5.2 øverst på SWE-Bench Verified (~80 %-området), mens Gemini 3 Pro viser spesielt sterke algoritmiske og agentiske tall i DeepMinds publiserte tabell (høy LiveCodeBench Elo og solid Terminal-Bench-ytelse).
Alle tre leverandører fremhever agentisk/verktøybruk-kompetanse som en primær fremgang. Rapporterte score varierer etter oppgave: Gemini fremheves for verktøykjeding og langkontekst/multimodal resonnering, Anthropic for robuste kode+agent-arbeidsflyter og OpenAI for langkontekst og pålitelig fler-verktøybruk.
Gemini 3 Pro utmerker seg på:
- Store, flerfil-resonneringsoppgaver (arkitekturdesign, refaktorering på tvers av filer).
- Multimodal feilsøking (logger + skjermbilder + kode).
- Terminal-stil, flerstegs operative oppgaver.
Det kan være mindre attraktivt når:
- Ultra-lav ventetid og svært små prompt-arbeidslaster kreves (lettere, billigere modeller kan være å foretrekke).
- Spesifikke tredjeparts verktøykjeder allerede har dype integrasjoner med andre leverandører (migrasjonskostnad betyr noe).
Hvordan integrere Gemini 3 Pro i en utviklerarbeidsflyt?
Hvilke verktøy finnes i dag?
Google har rullet ut integrasjoner og veiledning som gjør Gemini 3 Pro nyttig inne i reelle utviklingsmiljøer:
- Gemini CLI: et terminal-først-grensesnitt som muliggjør agentiske arbeidsflyter og lar modellen kjøre oppgaver i et kontrollert miljø.
- Gemini Code Assist: utvidelser og plugins (for VS Code og andre editorer) som lar modellen operere på åpen kodebase og kommentere filer, med fallback til eldre modeller når Gemini 3-kapasitet er begrenset.
- API og Vertex AI: for produksjonsdistribusjoner og kontrollert bruk i server-side-systemer.
Disse integrasjonene er det som gjør Gemini 3 Pro særlig nyttig: de muliggjør ende-til-ende-løkker der modellen kan foreslå endringer og deretter kjøre tester eller linters for å bekrefte oppførsel.
Hvordan bør team bruke det — foreslåtte arbeidsflyter?
- Prototyping (lav risiko): Bruk Gemini 3 Pro til raskt å skissere funksjoner og UI-er. La designere og ingeniører iterere på prototyper den genererer.
- Utviklerproduktivitet (middels risiko): Bruk den til kodegenerering i feature-brancher, skriving av tester, refaktorer eller dokumentasjon. Krev alltid PR-gjennomgang.
- Automatiserte agentiske oppgaver (høyere modenhet): Integrer med testrunnere, CI-pipelines eller CLI slik at modellen kan foreslå, teste og validere endringer i et isolert miljø. Legg til guardrails og menneskelig godkjenning før merge.
Hvilke ledetekster og input gir best resultater?
- Gi filkontekst (vis repository-treet eller relevante filer).
- Oppgi designartefakter (skjermbilder, Figma-eksporter) for UI-arbeid.
- Lever tester eller forventede utdata slik at modellen kan validere endringene sine.
- Be om enhetstester og kjørbare eksempler — dette tvinger modellen til å tenke i kjørbare artefakter i stedet for rent tekstlige beskrivelser.
Praktiske tips: ledetekster, guardrails og CI-integrasjon
Hvordan skrive effektive ledetekster
- Start med et énlinjemål, og oppgi deretter eksakte filbaner og tester.
- Bruk «Act as»-stil sparsommelig — det er bedre å oppgi kontekst og begrensninger (f.eks. «Følg lint-reglene våre; hold funksjoner under 80 linjer; bruk avhengighet X versjon Y»).
- Be om forklarbare diffs: «Returner en patch og forklar hvorfor hver endring er nødvendig.»
Guardrails og CI
- Legg til et pre-merge CI-jobb som kjører modellgenererte endringer gjennom linters, statiske analysatorer og komplette testpakker.
- Behold et menneskelig godkjenningssteg for enhver endring som berører kritiske moduler.
- Logg modellprompter og -utdata for revisjons- og sporbarhet.
Hvordan strukturere ledetekster og interaksjoner for pålitelighet?
- Oppgi eksplisitte kontekstsitater i stedet for hele repositorier når mulig, eller bruk modellens store kontekst for å inkludere kun fokuserte, relevante filer.
- Be modellen forklare resonneringen sin og produsere trinnvise planer før kodeendringer; dette hjelper revisorer og gjennomlesere.
- Be om enhetstester sammen med kodeendringer slik at foreslåtte endringer kan verifiseres umiddelbart.
- Begrens automatisering til ikke-destruktive oppgaver i starten (f.eks. PR-utkast, forslag) og gå gradvis over til høyere automatisering etter hvert som tilliten øker.
Endelig dom:
Gemini 3 Pro er svært god for koding hvis du behandler den som en kraftig, multimodal assistent integrert i en ingeniørarbeidsflyt som inkluderer kjøring, tester og menneskelig gjennomgang. Kombinasjonen av resonnering, multimodal input og agentisk verktøystøtte løfter den utover å være ren autoutfylling; den kan opptre som en juniorutvikler som skisserer, tester og forklarer endringer. Men den er ikke en erstatning for erfarne utviklere — snarere en kraftmultiplikator som lar teamet ditt fokusere på design, arkitektur og kanttilfeller mens den håndterer skjelett, iterasjon og rutinefikser.
For å komme i gang, utforsk Gemini 3 Pro-mulighetene i Playground og se API-veiledningen for detaljerte instrukser. Før tilgang, sørg for at du har logget inn på CometAPI og hentet API-nøkkelen. CometAPI tilbyr en pris langt lavere enn offisiell pris for å hjelpe deg å integrere.
Klar til å starte?→ Free trial of Gemini 3 Pro !