Gemini 3 Pro Podgląd API

Gemini 3 Pro (wersja zapoznawcza) to najnowszy flagowy multimodalny model rozumowania firmy Google/DeepMind w rodzinie Gemini 3. Jest pozycjonowany jako „najbardziej inteligentny model jak dotąd”, zaprojektowany do głębokiego rozumowania, agentowych przepływów pracy, zaawansowanego kodowania i wielomodalnego rozumienia w długim kontekście (tekst, obrazy, dźwięk, wideo, kod i integracja narzędzi).

Główne cechy

• Modalność: Tekst, obrazy, wideo, audio, pliki PDF (oraz ustrukturyzowane wyniki narzędzi).
• Agenty/narzędzia: Wbudowane wywoływanie funkcji, wyszukiwanie jako narzędzie, wykonywanie kodu, kontekst URL i obsługa koordynacji agentów wieloetapowych. Mechanizm sygnatury myśli zachowuje wieloetapowe rozumowanie w różnych wywołaniach.
• **Kodowanie i „kodowanie wibracji”**Zoptymalizowany pod kątem generowania front-endu, interaktywnego interfejsu użytkownika i kodowania agentowego (zajmuje pierwsze miejsce w rankingach Google). Jest reklamowany jako ich najmocniejszy jak dotąd model „vibe-coding”.
• Nowe kontrolki dla programistów: thinking_level (niski|wysoki) w celu kompromisu między kosztami/opóźnieniem a głębokością rozumowania i media_resolution Kontroluje wierność multimodalną dla każdego obrazu lub klatki wideo. Pomaga to zrównoważyć wydajność, opóźnienie i koszty.

Wydajność wzorcowa

• Gemini3Pro zajął pierwsze miejsce w teście LMARE z wynikiem 1501, przewyższając 1484 punkty Grok-4.1-thinking i wyprzedzając Claude Sonnet 4.5 i Opus 4.1.
• Zdobył także pierwsze miejsce w kategorii programistycznej WebDevArena z wynikiem 1487.
• W części rozumowania akademickiego Humanity's Last Exam osiągnęło wynik 37.5% (bez użycia narzędzi), w części naukowej GPQA Diamond 91.9%, a w konkursie matematycznym MathArena Apex 23.4%, ustanawiając tym samym nowy rekord.
• W zakresie możliwości multimodalnych MMMU-Pro osiągnął wynik 81%, a w zakresie rozumienia obrazu wideo Video-MMMU — 87.6%.

Szczegóły techniczne i architektura

• Parametr „Poziom myślenia”: Gemini 3 ujawnia thinking_level kontrola, która pozwala programistom na kompromis między głębokością wewnętrznego rozumowania a opóźnieniem/kosztem. Model traktuje thinking_level jako względne przyzwolenie na wewnętrzne rozumowanie wieloetapowe, a nie ścisła gwarancja tokena. Domyślnie jest to zazwyczaj high dla wersji Pro. To nowa, wyraźna funkcja kontrolna dla programistów, która pozwala im dostroić wieloetapowe planowanie i głębokość łańcucha myślowego.
• Ustrukturyzowane wyniki i narzędzia: Model obsługuje ustrukturyzowane dane wyjściowe JSON i można je łączyć z wbudowanymi narzędziami (uziemienie wyszukiwarki Google, kontekst URL, wykonywanie kodu itp.). Niektóre funkcje narzędzi do tworzenia ustrukturyzowanego wyniku są dostępne tylko w wersji zapoznawczej. gemini-3-pro-preview.
• Integracje multimodalne i agentowe: Gemini 3 Pro został stworzony specjalnie z myślą o przepływach pracy opartych na agentach (narzędzia + wielu agentów działających w kodzie/terminalach/przeglądarce).
• Akceptuje dane wejściowe w postaci tekstu, obrazów, wideo, audio i PDF; dane wyjściowe w postaci tekstu.

Ograniczenia i znane zastrzeżenia

1. Fakty nie są idealne — halucynacje nadal są możliwe. Mimo zapewnień Google o znacznej poprawie wiarygodności danych, w sytuacjach o wysokim ryzyku (prawnych, medycznych, finansowych) nadal konieczna jest weryfikacja i przegląd przez człowieka.
2. Wydajność w kontekście długim różni się w zależności od zadania. Obsługa okna wejściowego o rozmiarze 1M jest trudna do zrealizowania, ale empiryczna skuteczność może spaść w niektórych testach porównawczych przy ekstremalnych odległościach (obserwowano punktowe spadki przy 1M w niektórych testach długoterminowego kontekstu).
3. Kompromisy dotyczące kosztów i opóźnień. Duże konteksty i wyższe thinking_level Ustawienia zwiększają moc obliczeniową, opóźnienia i koszty; poziomy cenowe obowiązują w oparciu o wolumen tokenów. thinking_level i strategie dzielenia kosztów na mniejsze części.
4. Bezpieczeństwo i filtry treści. Google nadal stosuje zasady bezpieczeństwa i poziomy moderacji; niektóre treści i działania pozostają ograniczone lub będą aktywować tryby odmowy.

Porównanie wersji zapoznawczej Gemini 3 Pro z innymi wiodącymi modelami

Porównanie na wysokim poziomie (podgląd → jakościowe):

W porównaniu z Gemini 2.5 Pro: Znacząca poprawa w rozumowaniu, wykorzystaniu narzędzi agentowych i integracji multimodalnej; znacznie szersze przetwarzanie kontekstu i lepsze rozumienie długich form. DeepMind wykazuje stałe postępy w zakresie rozumowania akademickiego, kodowania i zadań multimodalnych.

W porównaniu z GPT-5.1 i Claude Sonnet 4.5 (zgodnie z raportem): W zestawieniu benchmarków Google/DeepMind Gemini 3 Pro jest przedstawiany jako lider w kilku metrykach agentowych, multimodalnych i długokontekstowych (patrz Terminal-Bench, MMMU-Pro, AIME). Wyniki porównawcze różnią się w zależności od zadania.

---

Typowe i wartościowe przypadki użycia

• Podsumowanie dużego dokumentu/książki oraz pytania i odpowiedzi: obsługa długiego kontekstu sprawia, że ​​rozwiązanie to jest atrakcyjne dla zespołów prawnych, badawczych i zajmujących się zgodnością z przepisami.
• Zrozumienie kodu i jego generowanie na skalę repozytorium: integracja z łańcuchami narzędzi kodowania i udoskonalone wnioskowanie ułatwiają refaktoryzację dużych baz kodu i automatyzację przepływów pracy związanych z przeglądem kodu.
• Asystenci produktów multimodalnych: przepływy pracy obejmujące obraz + tekst + dźwięk (obsługa klienta obejmująca zrzuty ekranu, fragmenty połączeń i dokumenty).
• Generowanie i edycja multimediów (zdjęcia → wideo): Wcześniejsze funkcje rodziny Gemini obejmują teraz możliwości przetwarzania zdjęć i wideo w stylu Veo/Flow; wersja zapoznawcza sugeruje bardziej zaawansowane generowanie multimediów na potrzeby prototypów i przepływów pracy nad mediami.

Jak wywołać API gemini-3-pro-preview z CometAPI

Cena podglądowa Gemini 3 Pro w CometAPI, 20% zniżki od ceny oficjalnej:

Wymagane kroki

• Zaloguj się do pl.com. Jeżeli jeszcze nie jesteś naszym użytkownikiem, najpierw się zarejestruj.
• Zaloguj się na swoje Konsola CometAPI.
• Pobierz klucz API uwierzytelniania dostępu do interfejsu. Kliknij „Dodaj token” przy tokenie API w centrum osobistym, pobierz klucz tokena: sk-xxxxx i prześlij.

Użyj metody

1. Wybierz "gemini-3-pro-preview” punkt końcowy do wysłania żądania API i ustawienia treści żądania. Metoda żądania i treść żądania są pobierane z naszej witryny internetowej API doc. Nasza witryna internetowa udostępnia również test Apifox dla Twojej wygody.
2. Zastępować za pomocą aktualnego klucza CometAPI ze swojego konta.
3. Wpisz swoje pytanie lub prośbę w polu treści — model odpowie właśnie na tę wiadomość.
4. . Przetwórz odpowiedź API, aby uzyskać wygenerowaną odpowiedź.

CometAPI zapewnia w pełni kompatybilne API REST, co umożliwia bezproblemową migrację. Najważniejsze informacje o czacie:

• Adres URL bazowy: https://api.cometapi.com/v1/chat/completions
• Nazwy modeli: gemini-3-pro-preview
• Poświadczenie: Bearer YOUR_CometAPI_API_KEY nagłówek
• Typ zawartości: application/json .

Zobacz też Interfejs API GPT-5.1