Gemini 3 Pro Preview

Gemini 3 Pro (Preview) é o mais novo modelo principal de raciocínio multimodal do Google/DeepMind na família Gemini 3. Ele é posicionado como o “modelo mais inteligente até agora”, projetado para raciocínio profundo, fluxos de trabalho orientados a agentes, programação avançada e compreensão multimodal de contexto longo (texto, imagens, áudio, vídeo, código e integrações de ferramentas).

Principais recursos

• Modalidades: Texto, imagem, vídeo, áudio, PDFs (e saídas estruturadas de ferramentas).
• Agentes/ferramentas: Chamadas de função nativas, busca como ferramenta, execução de código, contexto de URL e suporte para orquestrar agentes de múltiplas etapas. O mecanismo de assinatura de pensamento preserva o raciocínio em múltiplas etapas entre chamadas.
• Programação e “vibe coding”: Otimizado para geração de front-end, geração de UI interativa e programação orientada a agentes (lidera os rankings relevantes reportados pelo Google). É divulgado como o modelo de “vibe coding” mais forte deles até agora.
• Novos controles para desenvolvedores: thinking_level (low|high) para equilibrar custo/latência versus profundidade de raciocínio, e media_resolution controla a fidelidade multimodal por imagem ou quadro de vídeo. Eles ajudam a equilibrar desempenho, latência e custo.

Desempenho em benchmarks

• O Gemini3Pro alcançou o primeiro lugar no LMARE com uma pontuação de 1501, superando os 1484 pontos do Grok-4.1-thinking e também ficando à frente de Claude Sonnet 4.5 e Opus 4.1.
• Também alcançou o primeiro lugar na arena de programação WebDevArena com uma pontuação de 1487.
• No Humanity’s Last Exam de raciocínio acadêmico, obteve 37.5% (sem ferramentas); no GPQA Diamond de ciências, 91.9%; e na competição de matemática MathArena Apex, 23.4%, estabelecendo um novo recorde.
• Em capacidades multimodais, o MMMU-Pro alcançou 81%; e em compreensão de vídeo Video-MMMU, 87.6%.

Detalhes técnicos & arquitetura

• Parâmetro “Thinking level”: O Gemini 3 expõe um controle thinking_level que permite aos desenvolvedores equilibrar profundidade de raciocínio interno versus latência/custo. O modelo trata thinking_level como uma concessão relativa para raciocínio interno em múltiplas etapas, em vez de uma garantia estrita de tokens. O padrão para o Pro é geralmente high. Este é um novo controle explícito para que os desenvolvedores ajustem o planejamento em múltiplas etapas e a profundidade da cadeia de raciocínio.
• Saídas estruturadas & ferramentas: O modelo oferece suporte a saídas JSON estruturadas e pode ser combinado com ferramentas integradas (fundamentação via Google Search, contexto de URL, execução de código etc.). Alguns recursos de saídas estruturadas + ferramentas estão disponíveis apenas em prévia para gemini-3-pro-preview.
• Integrações multimodais e orientadas a agentes: O Gemini 3 Pro foi explicitamente construído para fluxos de trabalho orientados a agentes (ferramentas + múltiplos agentes sobre código/terminais/navegador).

Limitações & ressalvas conhecidas

1. Factualidade não perfeita — alucinações continuam possíveis. Apesar dos fortes avanços em factualidade alegados pelo Google, verificação fundamentada e revisão humana ainda são necessárias em contextos de alto risco (jurídico, médico, financeiro).
2. O desempenho em contexto longo varia por tarefa. O suporte a uma janela de entrada de 1M é uma capacidade concreta, mas a eficácia empírica pode cair em alguns benchmarks em comprimentos extremos (quedas pontuais observadas em 1M em alguns testes de contexto longo).
3. Trade-offs de custo e latência. Contextos grandes e configurações mais altas de thinking_level aumentam computação, latência e custo; faixas de preço se aplicam com base nos volumes de tokens. Use thinking_level e estratégias de divisão em blocos para gerenciar custos.
4. Segurança & filtros de conteúdo. O Google continua aplicando políticas de segurança e camadas de moderação; determinados conteúdos e ações permanecem restritos ou podem acionar modos de recusa.

Como o Gemini 3 Pro Preview se compara a outros modelos de ponta

Comparação em alto nível (prévia → qualitativa):

Contra o Gemini 2.5 Pro: Melhorias significativas em raciocínio, uso de ferramentas orientadas a agentes e integração multimodal; capacidade muito maior de lidar com contexto e melhor compreensão de textos longos. A DeepMind mostra ganhos consistentes em raciocínio acadêmico, programação e tarefas multimodais.

Contra o GPT-5.1 e o Claude Sonnet 4.5 (conforme reportado): No conjunto de benchmarks do Google/DeepMind, o Gemini 3 Pro é apresentado como líder em várias métricas orientadas a agentes, multimodais e de contexto longo (veja Terminal-Bench, MMMU-Pro, AIME). Os resultados comparativos variam por tarefa.

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Casos de uso típicos e de alto valor

• Sumarização de documentos/livros & Q&A: o suporte a contexto longo o torna atraente para equipes jurídicas, de pesquisa e de compliance.
• Compreensão & geração de código em escala de repositório: a integração com cadeias de ferramentas de programação e o raciocínio aprimorado ajudam em refatorações de grandes bases de código e fluxos de revisão de código automatizados.
• Assistentes de produto multimodais: fluxos com imagem + texto + áudio (suporte ao cliente que ingere capturas de tela, trechos de chamadas e documentos).
• Geração & edição de mídia (foto → vídeo): recursos anteriores da família Gemini agora incluem capacidades de foto→vídeo ao estilo Veo/Flow; a prévia sugere geração multimídia mais profunda para protótipos e fluxos de trabalho de mídia.