Wydano Gemini 3 Pro: czy Gemini 3 Pro zmiażdży konkurencję w dziedzinie sztucznej inteligencji?

Google właśnie zainaugurowało erę Gemini 3, wypuszczając Bliźnięta 3 Pro Wersja zapoznawcza, a wstępne sygnały są jednoznaczne: to duży krok naprzód w zakresie rozumowania multimodalnego, kodowania agentów i rozumienia długiego kontekstu. Model ten jest pozycjonowany jako najpotężniejszy jak dotąd model Google do rozumowania i multimodalny, zoptymalizowany pod kątem przepływów pracy agentowych, kodowania, zadań długokontekstowych i rozumienia multimodalnego. Jest on dostarczany z nowym trybem rozumowania „Deep Think”, oferuje znaczące ulepszenia w testach porównawczych agentów/kodu (Terminal-Bench 2.0 – 54.2%) i jest natychmiast gotowy do użycia za pośrednictwem Google AI Studio, API (integracje z Vertex AI) oraz narzędzi programistycznych, takich jak Google Antigravity.

Czym jest Gemini 3 Pro Preview?

Google przedstawia Gemini 3 jako najnowocześniejszy, najinteligentniejszy członek rodziny Gemini — kładący nacisk na głębsze rozumowanie, bogatsze zrozumienie multimodalne (tekst, obrazy, wideo, dźwięk, kod) i lepsze zachowania agentów (modele, które planują i działają za pomocą narzędzi).

Główne funkcje

• Natywne rozumienie multimodalne — stworzony do jednoczesnego akceptowania i analizowania tekstu, obrazów, dźwięku i wideo (w tym długich/wideo) oraz ich analizy. Idealny do miksowania dokumentów, zrzutów ekranu, transkrypcji i wideo.
• Ogromne okno kontekstowe (do ~1 000 000 tokenów) — potrafi wchłonąć/przechować w kontekście ekstremalnie długie dokumenty, duże bazy kodu lub godziny transkrypcji w jednej sesji. To kluczowy argument przemawiający za dogłębnymi badaniami, przeglądem kodu i syntezą wielu dokumentów.
• Możliwość korzystania z agentów/narzędzi — zaprojektowany do obsługi autonomicznych agentów, którzy mogą wywoływać narzędzia, obsługiwać terminale, zarządzać planami zadań i koordynować wieloetapowe przepływy pracy (wykorzystywane w Google Antigravity i innych integracjach IDE). Dzięki temu jest szczególnie przydatny w kodowaniu, orkiestracji i automatyzacji wieloetapowej.
• Lepsze rozumowanie i kodowanie — Google uważa Gemini 3 Pro za swój najlepszy model „do myślenia” w przypadku złożonego rozumowania, obliczeń matematycznych i zadań kodowania (lepsze testy porównawcze i wydajność terminala/narzędzia).

Co nowego w Gemini 3 Pro w porównaniu z Gemini 2.5 Pro i innymi?

Które możliwości uległy największej poprawie?

Gemini 3 Pro jest reklamowany jako znaczący krok naprzód w rozumowaniu (matematycznym i naukowym), multimodalnym rozumowaniu przestrzenno-wizualnym oraz korzystaniu z narzędzi. Google podkreśla wyraźne korzyści w porównaniu z Gemini 2.5 Pro w pakietach testowych oraz w rzeczywistych zadaniach agentowych, takich jak kodowanie i automatyzacja terminali. Przykładowe główne wskaźniki opublikowane przez zespół obejmują:

Liczby te wskazują, że Gemini 3 Pro jest zoptymalizowany pod kątem rozumowania wieloetapowego, korzystania ze złożonych narzędzi i ściśle zintegrowanych zadań multimodalnych (np. łączenia klatek wideo, rozumowania na wykresach i generowania kodu).

Narzędzia dla programistów zorientowane na agentów: Antigravity

Aby zademonstrować przepływy pracy agentów, Google wydało Antygrawitacja — IDE „nastawione na agenta”, które wykorzystuje Gemini 3 Pro jako podstawę dla przepływów pracy w programowaniu wieloagentowym. Antigravity umożliwia agentom bezpośrednią interakcję z edytorem, terminalem i przeglądarką oraz generowanie „artefaktów” (list zadań, zrzutów ekranu, rekordów przeglądarki) dokumentujących działania agentów — zapewniając identyfikowalność i powtarzalność w programowaniu agentowym. Dzięki temu Gemini 3 Pro jest znacznie bardziej praktyczne dla rzeczywistych przepływów pracy programistów niż modele skupiające się wyłącznie na generowaniu tekstu.

Lepsze wykorzystanie narzędzi i kodowanie

Google informuje o znaczących ulepszeniach w teście wydajnościowym skoncentrowanym na terminalu (Terminal-Bench 2.0), który mierzy zdolność modelu do obsługi komputera za pośrednictwem terminala: wyniki Gemini 3 Pro 54.2% w tym teście — duży skok w porównaniu z poprzednimi wersjami Gemini — wskazujący na rzeczywisty postęp w autonomicznym korzystaniu z narzędzi i generowaniu kodu.

ly, gdy zostanie poproszony o uruchomienie skryptów, orkiestrację narzędzi lub zarządzanie wieloetapowymi zadaniami programistycznymi. W praktyce oznacza to mniej halucynacji podczas wykonywania poleceń przez model, lepszą obsługę błędów i większą możliwość odzyskiwania danych po nieudanych krokach.

Jak Gemini 3 Pro wypada w testach porównawczych

Google opublikowało szeroki zestaw porównań benchmarkowych w poście na blogu Gemini 3, obejmujących klasyczne rozumowanie NLP, rozumienie multimodalne, generowanie kodu i wykorzystanie narzędzi agentowych. Kluczowe dane liczbowe podane bezpośrednio przez Google obejmują:

• LMArena:Gemini 3 Pro uzyskał ocenę 1501 Elo, najwyższe miejsce w rankingu konkurencyjnym (mierzącym ogólną sprawność rozumowania/jakość odpowiedzi w zestawieniach parami).
• MMMU-Pro (test multimodalny): 81% — znaczny wzrost w porównaniu do poprzednich modeli.
• Wideo-MMMU: 87.6% w zakresie zadań multimodalnych z uwzględnieniem obrazu wideo.
• Zweryfikowano przez SimpleQA: 72.1% wskazujące na poprawę jakości faktów w zakresie zapewnienia złożonych danych wejściowych.
• WebDev Arena: 1487 Elo (tworzenie stron internetowych / rozumowanie kodowe).
• Zweryfikowano Terminal-Bench 2.0 i SWE-bench:duże skoki w wykorzystaniu narzędzi agentowych i wydajności kodowania agentów.
• Głębokie myślenie:dalszy wzrost w testach o najwyższym stopniu trudności (np. wynik Humanity's Last Exam w teście Deep Think poprawił się z 37.5% do 41.0% w niektórych raportowanych wskaźnikach).

Wszystkie te elementy wskazują na to, że model ten został dostrojony do głębi, a nie tylko do generowania tekstu powierzchniowego.

Zatem: tak, Gemini 3 Pro konsekwentnie plasuje się w czołówce w wielu dzisiejszych testach – ale „pokonanie” zależy od zadania. W przypadku czystego generowania kodu niektórzy konkurenci pozostają łeb w łeb; w przypadku długiego kontekstu, obliczeń matematycznych i syntezy multimodalnej, Gemini 3 Pro jest często uznawany za najlepszy w swojej klasie w testach z początku listopada/listopada 2025 roku.

Jak uzyskać dostęp do wersji Gemini 3 Pro Preview?

Oficjalne punkty wjazdu

Google udostępniło wersję zapoznawczą Gemini 3 Pro na kilku platformach:

• Aplikacja Gemini (użytkownicy konsumencki/Pro): Model ten pojawi się w aplikacji Gemini w ramach premiery ery „Gemini 3”.
• API Google AI Studio/Gemini dla programistów: Programiści mogą eksperymentować za pośrednictwem AI Studio i Gemini Developer API. API posiada interfejsy REST i SDK oraz obsługuje zaawansowane funkcje, takie jak wywoływanie funkcji i strumieniowanie.
• Vertex AI (Google Cloud): Przedsiębiorstwa i zespoły mogą uzyskać dostęp do Gemini 3 Pro za pośrednictwem Vertex AI w celu realizacji procesów produkcyjnych i MLOps. Vertex obsługuje przykłady języków Python, Node, Java, Go i curl.
• Integracje z innymi firmami (API Comet): CometAPI zapewnia dostęp do API Gemini 3 Pro, a nazwa wywołania to gemini-3-pro-preview.  ZetAPI zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.

Szybki start: przykład języka Python (oficjalny wzorzec SDK)

Poniżej znajduje się minimalny, praktyczny przykład w Pythonie, zaczerpnięty z szybkiego startu Gemini firmy Google, który demonstruje wywołanie API Gemini za pośrednictwem klienta GenAI firmy Google. Zastąp GEMINI_API_KEY za pomocą klucza API uzyskanego z Google AI Studio lub projektu GCP.

# 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)

Jeśli wybierzesz CometAPI, zastąp url w https://api.cometapi.com/v1/chat/completions oraz key za pomocą klucza uzyskanego z CometAPI.

Jak uzyskać najlepsze rezultaty — szybkie wzorce i wskazówki

W przypadku trudnych problemów stosuj tryb „myślenia”

Jeśli rozwiązujesz zadania z zakresu rozumowania progresywnego lub złożone zadania matematyczne/kodowe, włącz wariant „myślenia” w podglądzie (jeśli jest dostępny) — przydziela on więcej kroków rozumowania wewnętrznego i często zapewnia bardziej niezawodne rozwiązania w zadaniach wieloetapowych. Sprawdź nazwy modeli, aby uzyskać więcej informacji. -thinking sufiks w konsoli.

Wywoływanie funkcji i orkiestracja narzędzi

Używaj zadeklarowanych funkcji (wywoływanie funkcji Vertex AI/GenAI), aby uzyskać niezawodne, ustrukturyzowane wyniki i ograniczyć halucynacje. Pozwól modelowi proponować wywołania funkcji i wykonywać je deterministycznie w Twoim środowisku. Dokumentacja wywołań funkcji zawiera przykłady zwracania typizowanych argumentów JSON, które można bezpiecznie uruchomić.

Uziemienie, gdy potrzebujesz aktualnych faktów

Jeśli Twoja aplikacja opiera się na aktualnych danych z sieci, skorzystaj z uziemienia sieciowego, ale zwróć uwagę na koszty i limity przepustowości związane z uziemieniem. Uziemienie jest potężne — pozwala Gemini na wyszukiwanie w wyszukiwarce lub Mapach — ale każde uziemienie może wpłynąć na parametry rozliczeń i opóźnienia.

---

Jak Gemini 3 Pro sprawdza się w zadaniach wykonywanych w warunkach rzeczywistych (przypadki użycia)

Generowanie kodu i produktywność programistów

Gemini 3 Pro usprawnia rozumowanie wieloplikowe, kontekst długiego repozytorium oraz syntezę testów/dokumentacji wraz z kodem. W połączeniu z wywołaniem funkcji i agentem terminala, może on szybciej niż starsze modele tworzyć szkielety i walidować projekty średniej wielkości. Testy społecznościowe pokazują wysokie wyniki kodowania LiveCodeBench/Elo.

Badania i przepływy pracy STEM

Dzięki możliwościom Deep Think i większemu budżetowi na wnioskowanie model ten doskonale nadaje się do zadań badawczych wymagających wieloetapowych wyprowadzeń matematycznych, syntezy zbiorów danych lub podsumowania wielu dokumentów. Wczesne wyniki testów porównawczych plasują go na szczycie lub w pobliżu czołowej pozycji w wielu zbiorach danych STEM.

Projektowanie treści, multimodalne przepływy pracy kreatywnej

Multimodalne wyjście Gemini 3 Pro i integracja z Veo/Whisk/Flow sprawiają, że jest to doskonały wybór dla przepływów pracy łączących tekst, obrazy i wideo — od storyboardów marketingowych po automatyczne wersje robocze wideo. Google oferuje pakiet narzędzi dla twórców w ramach AI Ultra dla twórców, którzy oczekują najwyższych limitów.

Podsumowanie: czy Gemini 3 Pro bije na głowę inne modele?

Gemini 3 Pro Preview to duży krok naprzód. W szerokim zakresie testów porównawczych i wczesnych testach w warunkach rzeczywistych często przewody lub powiązania najlepsze dostępne modele pod koniec 2025 r., w szczególności:

• Złożone rozumowanie (matematyka / STEM)
• Rozumienie i synteza multimodalna
• Przepływy pracy agentów i wywoływanie funkcji

Marża różni się jednak w zależności od zadania. W przypadku niektórych wąsko zdefiniowanych zadań (pewne style kreatywnego pisania lub bardzo specjalistyczna wiedza dziedzinowa), inne modele konkurencyjne nadal mogą być konkurencyjne lub preferowane, w zależności od kosztów/opóźnień i dopasowania do ekosystemu. Benchmarki i wyciekłe wyniki sugerują, że Gemini 3 Pro często plasuje się w czołówce, ale „miażdżenie” zależy od zadania — w wielu zastosowaniach korporacyjnych i deweloperskich Gemini 3 Pro jest obecnie pierwszym modelem do oceny.

Jak rozpocząć korzystanie z CometAPI

CometAPI to ujednolicona platforma API, która agreguje ponad 500 modeli AI od wiodących dostawców — takich jak seria GPT firmy OpenAI, Gemini firmy Google, Claude firmy Anthropic, Midjourney, Suno i innych — w jednym, przyjaznym dla programistów interfejsie. Oferując spójne uwierzytelnianie, formatowanie żądań i obsługę odpowiedzi, CometAPI radykalnie upraszcza integrację możliwości AI z aplikacjami. Niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty, generatory obrazów, kompozytorów muzycznych czy oparte na danych potoki analityczne, CometAPI pozwala Ci szybciej iterować, kontrolować koszty i pozostać niezależnym od dostawcy — wszystko to przy jednoczesnym korzystaniu z najnowszych przełomów w ekosystemie AI.

Deweloperzy mogą uzyskać dostęp Gemini 3 Pro Podgląd API poprzez CometAPI. Na początek zapoznaj się z możliwościami modeluInterfejs API Comet   Plac zabaw Szczegółowe instrukcje znajdziesz w przewodniku API. Przed uzyskaniem dostępu upewnij się, że zalogowałeś się do CometAPI i uzyskałeś klucz API. ZetAPI zaoferuj cenę znacznie niższą niż oficjalna, aby ułatwić Ci integrację.

Gotowy do drogi?→ Zarejestruj się w CometAPI już dziś !

Jeśli chcesz poznać więcej wskazówek, poradników i nowości na temat sztucznej inteligencji, obserwuj nas na VK, X oraz Discord!