Gemini 3 Pro (Preview) to najnowszy flagowy multimodalny model rozumowania Google/DeepMind z rodziny Gemini 3. Jest przedstawiany jako ich „najinteligentniejszy model do tej pory”, zaprojektowany do głębokiego rozumowania, przepływów pracy agentowych, zaawansowanego kodowania oraz wielomodalnego rozumienia długiego kontekstu (tekst, obrazy, audio, wideo, kod i integracje narzędzi).
Kluczowe funkcje
- Modalities: Tekst, obraz, wideo, audio, PDF-y (oraz ustrukturyzowane wyjścia narzędzi).
- Agentic/tooling: Wbudowane wywoływanie funkcji, search-as-tool, wykonywanie kodu, kontekst URL oraz obsługa orkiestracji wieloetapowych agentów. Mechanizm thought-signature zachowuje wieloetapowe rozumowanie między wywołaniami.
- Coding & “vibe coding”: Zoptymalizowany pod generowanie front-endu, interaktywne generowanie UI oraz kodowanie agentowe (plasuje się na szczycie odpowiednich rankingów raportowanych przez Google). Jest promowany jako ich najsilniejszy model „vibe-coding” do tej pory.
- New developer controls:
thinking_level(low|high) pozwala balansować koszt/opóźnienie względem głębokości rozumowania, amedia_resolutionkontroluje wierność multimodalną per obraz lub klatkę wideo. Pomagają równoważyć wydajność, opóźnienia i koszty.
Wyniki benchmarków
- Gemini3Pro osiągnął pierwsze miejsce w LMARE z wynikiem 1501, wyprzedzając 1484 punkty Grok-4.1-thinking i prowadząc także nad Claude Sonnet 4.5 oraz Opus 4.1.
- Osiągnął też pierwsze miejsce w arenie programistycznej WebDevArena z wynikiem 1487.
- W Humanity’s Last Exam (akademiczne rozumowanie) uzyskał 37.5% (bez narzędzi); w GPQA Diamond (nauka) 91.9%; a w konkursie matematycznym MathArena Apex 23.4%, ustanawiając nowy rekord.
- W możliwościach multimodalnych MMMU-Pro osiągnął 81%; a w Video-MMMU (zrozumienie wideo) 87.6%.
Szczegóły techniczne i architektura
- “Thinking level” parameter: Gemini 3 udostępnia kontrolkę
thinking_level, która pozwala deweloperom wybrać kompromis między głębokością wewnętrznego rozumowania a opóźnieniem/kosztem. Model traktujethinking_leveljako względny limit na wewnętrzne wieloetapowe rozumowanie, a nie ścisłą gwarancję tokenów. Domyślnie dla wersji Pro zazwyczaj ustawione nahigh. To wyraźna nowa kontrola dla deweloperów do strojenia planowania wieloetapowego i głębokości chain-of-thought. - Structured outputs & tools: Model wspiera ustrukturyzowane wyjścia JSON i może być łączony z wbudowanymi narzędziami (osadzenie wyników Google Search, kontekst URL, wykonywanie kodu itd.). Część funkcji structured-output+tools jest dostępna w trybie preview dla
gemini-3-pro-preview. - Multimodal and agentic integrations: Gemini 3 Pro jest explicite zbudowany pod przepływy pracy agentowe (narzędzia + wielu agentów nad kodem/terminalami/przeglądarką).
Ograniczenia i znane zastrzeżenia
- Nieidealna faktualność — halucynacje są możliwe. Pomimo deklarowanych przez Google silnych ulepszeń w faktualności, weryfikacja osadzona w źródłach i przegląd przez człowieka pozostają konieczne w środowiskach wysokiego ryzyka (prawnych, medycznych, finansowych).
- Wydajność przy długim kontekście zależy od zadania. Obsługa okna wejściowego 1M to twarda możliwość, ale empiryczna skuteczność może spadać na niektórych benchmarkach przy ekstremalnych długościach (obserwowane punktowe spadki przy 1M na części testów długiego kontekstu).
- Kompromisy kosztów i opóźnień. Duże konteksty i wyższe ustawienia
thinking_levelzwiększają obliczenia, opóźnienia i koszty; poziomy cenowe zależą od wolumenu tokenów. Używajthinking_leveli strategii dzielenia na kawałki, aby zarządzać kosztami. - Bezpieczeństwo i filtry treści. Google nadal stosuje polityki bezpieczeństwa i warstwy moderacji; niektóre treści i działania są ograniczone lub wywołają tryby odmowy.
Jak Gemini 3 Pro Preview wypada na tle innych topowych modeli
Porównanie na wysokim poziomie (preview → jakościowe):
Against Gemini 2.5 Pro: Skokowe ulepszenia w rozumowaniu, wykorzystaniu narzędzi agentowych i integracji multimodalnej; znacznie większa obsługa kontekstu i lepsze rozumienie długich form. DeepMind wykazuje spójne wzrosty w zakresie akademickiego rozumowania, kodowania i zadań multimodalnych.
Against GPT-5.1 and Claude Sonnet 4.5 (as reported): Na tablicy benchmarków Google/DeepMind Gemini 3 Pro jest przedstawiany jako lider w szeregu metryk agentowych, multimodalnych i długiego kontekstu (zob. Terminal-Bench, MMMU-Pro, AIME). Wyniki porównawcze różnią się w zależności od zadania.
Typowe i wysokowartościowe przypadki użycia
- Streszczanie dużych dokumentów/książek i Q&A: obsługa długiego kontekstu czyni go atrakcyjnym dla zespołów prawnych, badawczych i compliance.
- Zrozumienie i generowanie kodu w skali repozytorium: integracja z łańcuchami narzędzi do kodowania oraz ulepszone rozumowanie wspierają refaktoryzacje dużych baz kodu i zautomatyzowane przepływy przeglądu kodu.
- Wielomodalni asystenci produktowi: przepływy obraz + tekst + audio (obsługa klienta, która przetwarza zrzuty ekranu, fragmenty rozmów i dokumenty).
- Generowanie i edycja multimediów (foto → wideo): wcześniejsze funkcje rodziny Gemini obejmują możliwości foto→wideo w stylu Veo/Flow; tryb preview sugeruje głębsze generowanie multimediów dla prototypów i przepływów pracy nad mediami.