W dynamicznym świecie sztucznej inteligencji Google szykuje się do kolejnego wielkiego kroku naprzód, prezentując nadchodzący model Gemini 3.0. Podczas gdy konkurenci, tacy jak GPT-5 firmy OpenAI i Grok 4 firmy xAI, wciąż przesuwają granice, na forach technologicznych, w mediach społecznościowych i w branżowych wiadomościach krążą plotki o Gemini 3.0. Teraz zidentyfikujmy te przesłania i wspólnie z niecierpliwością wyczekujmy jego funkcjonalności.
Czy Gemini 3.0 zostało wydane potajemnie?
W ciągu ostatnich kilku dni w postach w mediach społecznościowych i wątkach społecznościowych pojawiły się dwie powiązane ze sobą kwestie:
- Niezależnie, dane testowe współautora w przestrzeni publicznej google-gemini/gemini-cli repozytorium zawierało ciąg
gemini-3.0-ultraw pliku testowym. Ten fragment kodu został odkryty przez członków społeczności i opublikowany ponownie na platformach społecznościowych; wielu zinterpretowało go jako przeciek lub wczesny dowód na istnienie „Gemini 3.0 Ultra”. - Użytkownicy przeglądający listy modeli LM Arena zauważyli nową nazwę/nazwę kodową modelu „kamień oceaniczny” pojawiając się na niektórych arenach, a niektórzy uczestnicy sugerowali, że może to być ukryty test „Gemini 3 Flash”. Te obserwacje podsyciły myśl, że Google po cichu testuje w terenie nadchodzący wariant Gemini 3.
Brzmi to jak świetna wiadomość. W końcu minęło sporo czasu, odkąd Google Gemini wypuściło Gemini 2.5 Pro. W międzyczasie pojawiły się takie modele jak Claude Opus 4.1, Grok 4 i GPT-5, wszystkie z doskonałym skutkiem. To tylko wzmogło moją ciekawość, jakie niespodzianki Gemini przyniesie w Gemini 3.0.
Jednak kiedy zweryfikowałem autentyczność tych doniesień i przetestowałem działanie Oceanstone, urządzenia podejrzewanego o bycie pamięcią flash Gemini 3.0, doszedłem do zaskakującego wniosku, zarazem obiecującego i rozczarowującego. Pozwólcie, że podzielę się swoimi wnioskami poniżej.
Czy gemini 3.0 naprawdę wyciekło do repozytorium Gemini-CLI?
Odwołania do nazw modeli w repozytorium Gemini-CLI
Społeczność wyróżniła zatwierdzenia w google-gemini/gemini-cli repozytorium, do którego odwoływano się gemini-beta-3.0-pro, gemini-beta-3.0-flash i (w niektórych raportach) gemini-3.0-ultraRepozytorium jest publiczne i aktywnie rozwijane; różnice w zatwierdzeniach są widoczne i stanowiły podstawę wielu spekulacji. Jedno z często linkowanych zatwierdzeń pokazuje edycje, które wywołały wcześniejszą dyskusję na temat wersji „3.0”. Należy jednak pamiętać, że: tekst repozytorium może zawierać symbole zastępcze, dane testowe lub nazwy wewnętrzne używane do walidacji — obecność ciągu znaków w repozytorium jest nie dowód, że opublikowano model binarny lub publiczny punkt końcowy interfejsu API.
Co tak naprawdę zrobili opiekunowie repozytoriów (i współpracownicy Google)
Osoby utrzymujące repozytorium otworzyły i połączyły krótką prośbę o ściągnięcie, która usunięte lub poprawione mylący wpis testowy. Wyjaśnienie konserwatora w scalonym PR jest wyraźne: gemini-3.0-ultra sznurek był dane testowe dodane przez zewnętrznego współpracownika, był mylący, a PR zastąpił go poprawnym, istniejącym identyfikatorem modelu (na potrzeby testów). Autor PR i współpracownicy repozytorium podkreślili, że wpis nie był oficjalnym identyfikatorem produktu Google. Krótko mówiąc: wygląd repozytorium był błędna wartość testowa, a nie wyciek produktu.
Dlaczego to ma znaczenie: Publiczne repozytoria kodu akceptują wkład od zewnętrznych autorów; zestawy testów czasami zawierają etykiety lub symbole zastępcze generowane przez ludzi. Odkrycie takiego symbolu zastępczego przez społeczność nie jest tym samym, co kontrolowane wydanie produktu lub oficjalny manifest produktu.
Krótko mówiąc: Google naprawiło i skomentowało problemy bezpieczeństwa CLI, a edycje/wycofania w repozytorium sugerują, że ciągi znaków 3.0 nie miały być sygnałem publicznej wersji.
Doniesienia o wynikach firmy Oceanstone — wiarygodne czy tylko plotki?
Kamień oceanu to marka modelowa, która pojawiła się w tym tygodniu na publicznych rankingach LM Arena i w szybkich raportach społecznościowych. Testerzy społeczności przeprowadzili nieformalne porównania bezpośrednie i donoszą, że Oceanstone radzi sobie co najmniej tak dobrze, jak – a w niektórych szybkich testach nawet nieco lepiej – Gemini. 2.5 Flash na podzbiorze zadań Areny. Te wrażenia skupiają się na: lepszym podążaniu za poleceniami, mocniejszym kodowaniu/rozumowaniu w przypadku krótkich próbek i nieznacznie poprawionej spójności konwersacji — ale są to głosy i zrzuty ekranu pochodzące z niewielkiej próby ludzi, a nie kontrolowane testy porównawcze.
Co mówią nam obserwacje na LM Arena
LM Arena to otwarta platforma ewaluacyjna, na której badacze i zespoły przeprowadzają ślepe porównania, a czasami ujawniają nazwy modeli przedpremierowych lub eksperymentalnych (nazwy kodowe). Historycznie LMArena prezentowała nazwy kodowe, które później odpowiadały oficjalnym wydaniom modeli Google (na przykład wcześniejsze nazwy kodowe były używane podczas testów przedpremierowych Gemini 2.5 Flash Image).
Prawdopodobne wyjaśnienie (bardziej prawdopodobne):
- Google lub partner/zespół testowy tymczasowo użyli identyfikatorów modeli wewnętrznych/testowych (symboli zastępczych) podczas testowania wewnętrznych potoków lub rusztowań demonstracyjnych; ciągi te wyciekły do publicznego zatwierdzenia lub zestawu danych testowych.
- LM Arena czasami indeksuje lub udostępnia nowe/eksperymentalne modele przesłane do oceny (czasem pod nazwami kodowymi). Model testowy od Google mógłby legalnie pojawić się pod nazwą kodową taką jak kamień oceaniczny bez pełnego, obsługiwanego wydania publicznego. To pasuje do zaobserwowanego wzorca: nazwa kodowa pojawia się w LM Arena, a ciągi nazw modeli pojawiają się w publicznym repozytorium; później osoby odpowiedzialne za utrzymanie usuwają odniesienia.
Moje wyniki testów dla Oceanstone
Oceanstone prezentuje zmianę paradygmatu w zakresie możliwości agentów AI, przewyższając standardy wydajności GPT-5 i wprowadzając nowy standard dla systemów autonomicznych.
Kluczowe obserwacje:
- Natywna integracja z Internetem:Jedną z najbardziej rzucających się w oczy nowości w Oceanstone jest natywna możliwość dostępu do Internetu za pośrednictwem interfejsu APIPodczas kontrolowanych testów model był w stanie obsługiwać zapytania w czasie rzeczywistym z dokładnością niespotykaną w poprzednich generacjach. Na przykład, gdy poproszono go o podanie dokładnej daty bieżącej, nie opierał się na statycznych danych treningowych, lecz przeprowadzał wyszukiwanie na żywo, poprawnie raportując. September 17, 2025Ta funkcja eliminuje jedną z najbardziej uporczywych wad poprzednich LLM-ów: nieaktualność czasową.
- Niezawodne generowanie treści opartych na źródłach: W profesjonalnych procesach pracy, generowanie treści często było ograniczone kwestiami wiarygodności i wiarygodności. Gemini 3.0 bezpośrednio rozwiązuje ten problem, generując spójne, weryfikowalne i oparte na źródłach wyniki. W naszych testach model był w stanie tworzyć obszerne artykuły z odpowiednimi cytatami i spójnym przepływem narracji, odzwierciedlając zarówno płynność twórczą, jak i rzetelność faktów.
- Precyzja replikacji stron internetowych i wierność interfejsu użytkownika: Być może najbardziej zaskakującą zaobserwowaną funkcją była zdolność Gemini 3.0 do replikowania złożonych stron internetowych z niezwykłą dokładnością. W zadaniu odtworzenia układu oficjalnej strony internetowej Apple, Gemini 3.0 dostarczył rezultaty, które odzwierciedlały oryginalny projekt pod względem struktury, typografii i elementów interfejsu. W porównaniu z próbami GPT-5, kontrast był ogromny.
W skrócie: Wydajność i poziom Oceanstone zasługują na uznanie. Jeśli chodzi o to, czy jest to pierwsza wersja Gemini 3.0 Flash, wciąż czekamy na potwierdzenie.
Jakie główne funkcje posiada Gemini 3.0
Poprawiona wydajność rozumowania i kodowania:
Raporty i publiczne demonstracje Google dotyczące Gemini 2.5 oraz późniejsze osiągnięcia w konkursach programistycznych sugerują, że koncentracja na rozumowaniu i jakości kodu jest nadal aktualna, a wielu analityków spodziewa się, że Gemini 3.0 będzie podążać w tym kierunku. Sukcesy Gemini/DeepMind w konkursach programistycznych podkreślają, że Google iteruje rozwój możliwości rozumowania – ścieżka inwestycyjna, która naturalnie wskazuje na silniejsze rozumowanie w modelach klasy Gemini 3.
Silniejsze cechy obrazu multimodalnego i generatywnego.
Aplikacja Gemini oferuje zaawansowane narzędzia do edycji obrazu i funkcje viralowe (np. transformacje w stylu „Nano Banana”), co sugeruje, że Google dynamicznie rozwija narzędzia multimodalne. Plotki o tym, że Gemini 3.0 rozszerza renderowanie obrazu → 3D, szybszą syntezę obrazu wysokiej jakości i bardziej szczegółowe malowanie, wydają się uzasadnione, biorąc pod uwagę ten trend.
Dłuższe okna kontekstowe i pamięć/personalizacja.
Google publicznie omawiał eksperymenty z personalizacją i funkcjami kontekstowymi dla wielu kart w Gemini w Chrome. Rozszerzone okno kontekstowe i bardziej trwałe funkcje personalizacji to logiczne kierunki rozwoju produktu w Gemini 3.0.
Czym Gemini 3 będzie się różnić od Gemini 2.5?
Aby zrozumieć, czego się spodziewać, warto porównać, co robi wersja 2.5, i jakie istnieją między nimi luki.
| Zdolność | Mocne strony Bliźniąt 2.5 | Obszary do poprawy / Co może dodać wersja 3.0 |
|---|---|---|
| Multimodalność | Tekst, obraz, dźwięk, krótki film, tryby „myślenia”, solidne rozumowanie w testach porównawczych. | Przetwarzanie wideo w czasie rzeczywistym, zrozumienie 3D, dane przestrzenne/geoprzestrzenne, ujednolicony model obejmujący różne modalności. |
| Okno kontekstowe | ~1 milion tokenów. | Możliwe konteksty tokenów wielomilionowe, lepsza pamięć/odzyskiwanie w celu zachowania spójności podczas dłuższego użytkowania. |
| Zachowanie agenturalne / proaktywne | Zapowiedziano tryb agenta; zaplanowano działania; pewna autonomia. | Bardziej niezawodne autonomiczne planowanie, głębsza personalizacja, silniejsza integracja z kontrolą urządzeń i systemów. |
| Integracja z systemem operacyjnym/urządzeniami | Zastąpienie Asystenta na urządzeniach domowych, integracja z systemem Android, dostępność systemu Wear OS. | Jeszcze ściślejsza integracja; być może Gemini jako główny asystent w większej liczbie typów urządzeń (zegarki, telewizory, IoT), płynniejsze przejścia między trybami. |
| Prędkość, opóźnienie, wydajność | Gemini 2.5 Flash jest szybszy; optymalizacja kosztów i wydajności. | Lepsza wydajność, zwłaszcza w przypadku wideo, mniejsze opóźnienia, efektywniejsze wykorzystanie sprzętu, wykonywanie wrażliwych zadań na urządzeniu lub na brzegu sieci. |
Jak zacząć
CometAPI to ujednolicona platforma API, która agreguje ponad 500 modeli AI od wiodących dostawców – takich jak seria OpenAI, Google Gemini, Anthropic Claude, Midjourney, Suno i innych – w jednym, przyjaznym dla programistów interfejsie. Oferując spójne uwierzytelnianie, formatowanie żądań i obsługę odpowiedzi, CometAPI radykalnie upraszcza integrację funkcji AI z aplikacjami. Niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty, generatory obrazów, kompozytorów muzycznych, czy potoki analityczne oparte na danych, CometAPI pozwala na szybszą iterację, kontrolę kosztów i niezależność od dostawców – a jednocześnie wykorzystuje najnowsze osiągnięcia w ekosystemie AI.
Na początek zapoznaj się z modelem Google Gemini (takim jak Interfejs API obrazów Flash Gemini 2.5Możliwości Gemini 2.5 Pro w Plac zabaw i zapoznaj się z Przewodnik po API aby uzyskać szczegółowe instrukcje. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. Interfejs API Comet zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.
Oczywiście, gdy tylko pojawi się oficjalna wersja, natychmiast zintegrujemy CometAPI, naszą bramkę API AI. Wykorzystując Gemini 3.0 i Gemini 2.5 Pro jako główne systemy, w połączeniu z wiodącymi modelami, takimi jak Claude i GPT, stworzymy najpotężniejszą platformę do wydajnej pracy w historii. Gotowy do startu?→ Zarejestruj się w CometAPI już dziś !
Uwagi końcowe
Google Gemini 3 zapowiada się jako znaczący krok naprzód w stosunku do Gemini 2.5. Tempo ogłaszania nowości, pogłębiająca się integracja z urządzeniami i systemami operacyjnymi, rozbudowa możliwości oraz nacisk na rozumowanie, pamięć i możliwości „agentów” – wszystko to wskazuje na model, który ma być bardziej użyteczny, inteligentny i lepiej wkomponowany w codzienne procesy.
Jednak, jak w przypadku każdego ambitnego modelu sztucznej inteligencji, luka między plotkami/prognozami a faktycznym wdrożeniem może być duża. Koniec 2025 roku to realny termin dla wielu z tych funkcji, ale nie wszystkie mogą pojawić się jednocześnie lub na szeroką skalę. Użytkownicy mogą spodziewać się częściowych wdrożeń, stopniowego wdrażania zestawów funkcji i początkowych ograniczeń (koszt, moc obliczeniowa, prywatność), zanim w pełni dopracowane środowisko Gemini 3 stanie się powszechnie dostępne.