В стремительно развивающемся мире искусственного интеллекта Google готовится сделать ещё один важный шаг вперёд со своей будущей моделью Gemini 3.0. Пока конкуренты, такие как OpenAI GPT-5 и xAI Grok 4, продолжают расширять границы, слухи о Gemini 3.0 циркулируют на технических форумах, в социальных сетях и отраслевых новостях. Давайте разберёмся в этих сообщениях и вместе посмотрим, как будут функционировать эти устройства.
Был ли Gemini 3.0 выпущен тайно?
За последние несколько дней в социальных сообщениях и темах сообщества было зафиксировано два связанных события:
- Независимо, тестовые данные участника в открытом доступе google-gemini/gemini-cli репозиторий включал строку
gemini-3.0-ultraв тестовом файле. Этот фрагмент был обнаружен участниками сообщества и опубликован в социальных сетях; многие восприняли его как утечку или раннее доказательство существования «Gemini 3.0 Ultra». - Пользователи, просматривающие списки моделей LM Arena, заметили новое название/кодовое имя модели. «океанстоун» появлялись на некоторых аренах, и некоторые участники предположили, что это может быть скрытое испытание «Gemini 3 Flash». Эти наблюдения подкрепили идею о том, что Google проводит тихие полевые испытания будущей версии Gemini 3.
Звучит как отличная новость. В конце концов, прошло уже довольно много времени с тех пор, как Google Gemini выпустила Gemini 2.5 Pro. За прошедшие годы вышли такие модели, как Claude Opus 4.1, Grok 4 и GPT-5, и все они оказались весьма удачными. Это лишь усилило моё любопытство относительно того, какие сюрпризы Gemini преподнесёт в Gemini 3.0.
Однако, проверив подлинность этих отчётов и протестировав работу Oceanstone, устройства, предположительно являющегося вспышкой Gemini 3.0, я пришёл к неожиданному выводу, одновременно обнадеживающему и разочаровывающему. Позвольте мне поделиться своими выводами ниже.
Действительно ли gemini 3.0 попала в репозиторий Gemini-CLI?
Ссылки на названия моделей в репозитории Gemini-CLI
Сообщество выделило коммиты в google-gemini/gemini-cli репозиторий, на который ссылается gemini-beta-3.0-pro, gemini-beta-3.0-flash и (в некоторых отчетах) gemini-3.0-ultraРепозиторий общедоступный и активно разрабатывается; различия между коммитами видны и послужили основой для многих предположений. Один из часто упоминаемых коммитов демонстрирует правки, которые вызвали ранние обсуждения версии 3.0. Однако: текст репозитория может содержать плейсхолдеры, тестовые данные или внутренние имена, используемые для проверки — наличие строки в репозитории является… доказательство того, что двоичный файл модели или конечная точка публичного API были опубликованы.
Что на самом деле сделали владельцы репозитория (и сотрудники Google)
Поддерживающие репозитория открыли и объединили короткий запрос на извлечение, который удалено или исправлено вводящая в заблуждение тестовая запись. Объяснение разработчика в объединённом запросе на выдачу (PR) чёткое: gemini-3.0-ultra строка была тестовые данные добавлены внешним участником, это вводило в заблуждение, и PR-заявка заменила его корректным существующим идентификатором модели (для тестов). Автор PR-заявки и участники репозитория подчеркнули, что эта запись не является официальным идентификатором продукта от Google. Короче говоря, репозиторий выглядел так, будто ошибочное значение теста, а не утечка продукта.
Почему это важно: Публичные репозитории кода принимают вклады от сторонних авторов; тестовые фикстуры иногда содержат метки или плейсхолдеры, созданные человеком. Обнаружение сообществом такого плейсхолдера не то же самое, что контролируемый выпуск продукта или официальный манифест продукта.
Короче говоря: Google исправила и прокомментировала проблемы безопасности CLI, а правки/откаты репозитория позволяют предположить, что строки версии 3.0 не предназначались в качестве сигнала к публичному выпуску.
Заявленные результаты Oceanstone — правдоподобны или пустая трата времени?
Oceanstone — это модель, которая появилась в публичных рейтингах LM Arena и в быстрых социальных отчётах на этой неделе. Участники сообщества провели неформальные сравнительные тесты и сообщили, что Oceanstone работает как минимум так же хорошо, как Gemini, а в некоторых быстрых проверках даже немного лучше. 2.5 Flash на подмножестве задач Arena. Эти впечатления сосредоточены на: лучшем следовании подсказкам, более эффективном кодировании/рассуждении на коротких примерах и немного улучшенной связности разговора — но это небольшие выборки человеческих голосов и скриншоты, а не контролируемые тесты.
Что нам говорят наблюдения за LM Arena
LM Arena — это открытая платформа для оценки, где исследователи и команды проводят слепые сравнения и иногда публикуют названия предварительных или экспериментальных моделей (кодовые имена). Исторически LMArena показывала кодовые имена, которые впоследствии соответствовали официальным выпускам моделей Google (например, более ранние кодовые имена использовались во время предварительного тестирования образа Gemini 2.5 Flash).
Правдоподобное объяснение (более вероятное):
- Google или партнер/тестовая система временно использовали внутренние/тестовые идентификаторы моделей (заполнители) при отработке внутренних конвейеров или демонстрационных шаблонов; эти строки просочились в публичный коммит или тестовый набор данных.
- LM Arena иногда индексирует или публикует новые/экспериментальные модели, представленные для оценки (иногда под кодовыми названиями). Тестовая модель от Google может законно появляться под кодовым названием, например: океанический камень не будучи полноценным, поддерживаемым публичным релизом. Это соответствует наблюдаемой закономерности: кодовое имя появляется в LM Arena, а строки с названиями моделей — в публичном репозитории; позже разработчики удаляют ссылки.
Результаты моих тестов на Oceanstone
Oceanstone демонстрирует смену парадигмы возможностей агентов ИИ, превосходя контрольные показатели производительности GPT-5 и вводя новый стандарт для автономных систем.
Ключевые наблюдения:
- Встроенная интернет-интеграция: Одно из самых впечатляющих усовершенствований Oceanstone заключается в его встроенная возможность доступа к Интернету через APIВ ходе контролируемого тестирования модель смогла обрабатывать запросы в режиме реального времени с точностью, не наблюдавшейся в предыдущих поколениях. Например, при запросе точной текущей даты она не использовала статические обучающие данные, а выполняла поиск в режиме реального времени, корректно выдавая результаты. 17 сентября, 2025Эта функция устраняет один из самых стойких недостатков предыдущих LLM: временную застойность.
- Надежная генерация контента, основанная на источниках: В профессиональных рабочих процессах создание контента часто ограничивалось вопросами достоверности и надежности. Gemini 3.0 напрямую решает этот вопрос, создавая последовательные, проверяемые и основанные на источниках материалы. В наших тестах модель смогла подготовить длинные статьи с соответствующими цитатами и последовательной подачей повествования, отражая как творческую беглость, так и фактическую достоверность.
- Точность репликации веб-страниц и точность пользовательского интерфейса: Пожалуй, самой неожиданной из наблюдавшихся возможностей стала способность Gemini 3.0 воспроизводить сложные веб-страницы с поразительной точностью. При попытке воспроизвести макет официальной веб-страницы Apple Gemini 3.0 выдал результаты, полностью соответствующие оригинальному дизайну по структуре, типографике и элементам интерфейса. По сравнению с попытками GPT-5 контраст был разительным.
Вкратце: Производительность и уровень Oceanstone заслуживают признания. Что касается того, является ли это первым релизом Gemini 3.0 Flash, нам пока нужно дождаться новостей.
Какими основными особенностями обладает Gemini 3.0?
Улучшенная производительность рассуждений и кодирования:
Отчеты и публичные демонстрации Google Gemini 2.5, а также последующие достижения в соревнованиях по программированию свидетельствуют о постоянном внимании к логическому мышлению и качеству кода, и многие аналитики ожидают, что Gemini 3.0 продолжит развиваться в этом направлении. Успехи Gemini/DeepMind в соревнованиях по программированию подчёркивают, что Google постоянно работает над развитием логических возможностей — этот инвестиционный путь, естественно, указывает на более высокий уровень логического мышления в моделях класса Gemini 3.
Более сильные мультимодальные и генеративные характеристики изображения.
Приложение Gemini предлагает продвинутые инструменты редактирования изображений и популярные функции (например, трансформации в стиле «Нано-банан»), что говорит о быстром расширении возможностей мультимодальных инструментов Google. Слухи о том, что Gemini 3.0 расширит возможности рендеринга изображений в 3D, ускорит синтез высококачественных изображений и обеспечит более детальную инрисовку, вполне логичны, учитывая эту тенденцию.
Более длинные контекстные окна и память/персонализация.
Google публично обсудила эксперименты по персонализации и функции контекстной поддержки нескольких вкладок для Gemini в Chrome. Увеличенное контекстное окно и более надежные функции персонализации — логичные направления развития Gemini 3.0.
Чем Gemini 3 будет отличаться от Gemini 2.5?
Чтобы понять, чего ожидать, полезно сравнить, что делает версия 2.5 и какие существуют пробелы.
| Возможности | Сильные стороны Близнецов 2.5 | Области для улучшения / Что может добавить версия 3.0 |
|---|---|---|
| Мультимодальность | Текст, изображение, аудио, короткое видео, режимы «мышления», сильные рассуждения по контрольным показателям. | Обработка видео в реальном времени, понимание 3D-данных, пространственные/геопространственные данные, унифицированная модель для всех модальностей. |
| Контекстное окно | ~1 миллион токенов. | Возможны многомиллионные контексты токенов, улучшенная память/извлечение для сохранения согласованности при длительном использовании. |
| Агентное/проактивное поведение | Анонсирован режим агента; запланированные действия; некоторая автономность. | Более надежное автономное планирование, более глубокая персонализация, более тесная интеграция с устройствами и системами управления. |
| Интеграция с ОС/устройствами | Замена Assistant на домашних устройствах; интеграция с Android; доступность Wear OS. | Еще более тесная интеграция; возможно, Gemini станет основным помощником в большем количестве типов устройств (часы, телевизоры, Интернет вещей), более плавные переходы между режимами. |
| Скорость, задержка, эффективность | Gemini 2.5 Flash работает быстрее; оптимизировано соотношение цены и эффективности. | Более высокая производительность, особенно для видео; меньшая задержка; более эффективное использование оборудования; локальное или периферийное выполнение для конфиденциальных задач. |
Первые шаги
CometAPI — это унифицированная API-платформа, объединяющая более 500 моделей ИИ от ведущих поставщиков, таких как OpenAI Series, Google Gemini, Anthropic Claude, Midjourney, Suno и других, в единый, удобный для разработчиков интерфейс. Обеспечивая единообразную аутентификацию, форматирование запросов и обработку ответов, CometAPI значительно упрощает интеграцию возможностей ИИ в ваши приложения. Создаёте ли вы чат-ботов, генераторы изображений, композиторов музыки или аналитические конвейеры на основе данных, CometAPI позволяет вам быстрее выполнять итерации, контролировать затраты и сохранять независимость от поставщика — и всё это с использованием новейших достижений в экосистеме ИИ.
Для начала изучите модель Google Gemini (например, API Flash-изображений Gemini 2.5Возможности ,gemini 2.5 pro) в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.
Поэтому, конечно же, как только выйдет официальный релиз, мы сразу же интегрируем CometAPI, наш шлюз ИИ-API. Используя Gemini 3.0 и Gemini 2.5 Pro в качестве основных драйверов, в сочетании с ведущими моделями, такими как Claude и GPT, мы создадим самый мощный инструмент для повышения производительности за всю историю. Готовы к работе?→ Зарегистрируйтесь в CometAPI сегодня !
Заключение
Google Gemini 3 обещает стать значительным шагом вперёд по сравнению с Gemini 2.5. Темпы анонсов, глубокая интеграция с устройствами и операционными системами, расширение модальностей и акцент на логическом мышлении, памяти и «агентных» возможностях — всё это указывает на модель, которая стремится стать более полезной, интеллектуальной и интегрированной в повседневные рабочие процессы.
Однако, как и в случае с любой амбициозной моделью ИИ, разрыв между слухами/прогнозами и фактической реализацией может быть значительным. Конец 2025 года — вероятное время для внедрения многих из этих функций, но не все они могут появиться одновременно или в широком масштабе. Пользователи могут столкнуться с частичным внедрением, поэтапным набором функций и первоначальными ограничениями (стоимость, вычислительные мощности, конфиденциальность), прежде чем полностью готовый Gemini 3 станет широкодоступным.