Вышел Gemini 3 Pro: сможет ли Gemini 3 Pro сокрушить конкурентов в области искусственного интеллекта?

Google только что открыла эру Gemini 3, выпустив Близнецы 3 Про В предварительной версии, и первые сигналы недвусмысленны: это важный шаг вперёд в области мультимодальных рассуждений, кодирования агентов и понимания длинного контекста. Модель позиционируется как самая мощная на сегодняшний день модель рассуждений и мультимодальных рассуждений от Google, оптимизированная для агентных рабочих процессов, кодирования, задач длинного контекста и мультимодального понимания. Она поставляется с новым режимом рассуждений «Deep Think», демонстрирует значительные улучшения в бенчмарках агентного кода (Terminal-Bench 2.0 оценивается в 54.2%) и готова к немедленному использованию через Google AI Studio, API (интеграция Vertex AI) и инструменты разработчика, такие как Google Antigravity.

Что такое Gemini 3 Pro Preview?

Компания Google позиционирует Gemini 3 как самое интеллектуальное устройство следующего поколения в семействе Gemini, ориентированное на более глубокое мышление, более богатое мультимодальное понимание (текст, изображения, видео, аудио, код) и лучшее агентное поведение (модели, которые планируют и действуют с помощью инструментов).

Главные особенности

• Родное мультимодальное понимание — разработан для одновременного восприятия и анализа текста, изображений, аудио и видео (включая длинные видео- и текстовые входные данные). Отлично подходит для работы с документами, скриншотами, расшифровками и видео.
• Огромное контекстное окно (до ~1 000 000 токенов) — может обрабатывать/сохранять в контексте очень длинные документы, большие кодовые базы или многочасовые расшифровки за один сеанс. Это ключевой аргумент для глубоких исследований, анализа кода и синтеза нескольких документов.
• Возможность использования агента/инструмента — разработан для поддержки автономных агентов, которые могут вызывать инструменты, управлять терминалами, управлять планами задач и координировать многоэтапные рабочие процессы (используется в Google Antigravity и других IDE-интеграциях). Это делает его особенно эффективным инструментом для программирования, оркестровки и многоэтапной автоматизации.
• Более сильное рассуждение и кодирование — Google позиционирует Gemini 3 Pro как лучшую «мыслящую» модель для сложных задач по рассуждению, математике и написанию кода (улучшенные бенчмарки и производительность терминала/инструментов).

Что нового в Gemini 3 Pro по сравнению с Gemini 2.5 Pro и другими?

Какие возможности улучшились больше всего?

Gemini 3 Pro позиционируется как важный шаг вперёд в развитии рассуждений (математических и научных), мультимодального пространственного/визуального мышления и использования инструментов. Google отмечает явные преимущества по сравнению с Gemini 2.5 Pro в тестовых пакетах и ​​в реальных агентных задачах, таких как кодирование и автоматизация терминалов. Вот примеры основных метрик, опубликованных командой:

Эти цифры свидетельствуют о том, что Gemini 3 Pro оптимизирован для многошаговых рассуждений, использования сложных инструментов и тесно интегрированных многомодальных задач (например, объединения видеокадров, построения диаграмм и генерации кода).

Инструменты разработчика Agentic-first: Antigravity

Чтобы продемонстрировать агентские рабочие процессы, Google выпустила антигравитация — IDE, ориентированная на «агент-ориентированный» подход, использующая Gemini 3 Pro в качестве основы для многоагентных рабочих процессов кодирования. Antigravity позволяет агентам напрямую взаимодействовать с редактором, терминалом и браузером, а также создавать «артефакты» (списки задач, снимки экрана, записи браузера), документирующие действия агентов, — обеспечивая прослеживаемость и воспроизводимость в агентной разработке. Это делает Gemini 3 Pro гораздо более практичным для реальных рабочих процессов разработки, чем модели, ориентированные исключительно на генерацию текста.

Лучшее использование инструментов и кодирование

Google сообщает о значительных улучшениях в тесте производительности терминала (Terminal-Bench 2.0), который измеряет способность модели управлять компьютером через терминал: результаты Gemini 3 Pro 54.2%. в этом тесте — большой скачок по сравнению с предыдущими версиями Gemini — что свидетельствует о реальном прогрессе в использовании автономных инструментов и генерации кода.

· ...

Как Gemini 3 Pro показывает себя в бенчмарках?

В блоге Google Gemini 3 был опубликован широкий набор сравнительных тестов, охватывающих классическое NLP-мышление, мультимодальное понимание, генерацию кода и использование агентных инструментов. Ключевые показатели, предоставленные непосредственно Google, включают:

• LMArena: Gemini 3 Pro набрал баллы 1501 Эло, верхнее место в соревновательной таблице лидеров (измерение общего качества рассуждений/ответов в парных матчах).
• МММУ-Про (мультимодальный тест): 81%. — значительное увеличение по сравнению с предыдущими моделями.
• Видео-MMMU: 87.6%. по мультимодальным задачам с использованием видео.
• Проверено SimpleQA: 72.1%. указывает на улучшение фактического качества для сложных входных данных.
• WebDev Арена: 1487 Эло (веб-разработка/анализ кода).
• Проверено Terminal-Bench 2.0 и SWE-bench: большой скачок в использовании агентных инструментов и производительности кодирования агентов.
• Глубоко задуматься: дальнейший рост в тестах самой высокой сложности (например, в «Последнем экзамене человечества» результаты по некоторым показателям улучшились с 37.5% до 41.0% в тесте «Глубокое мышление», как сообщается).

Все это указывает на модель, настроенную на глубинную, а не только поверхностную генерацию текста.

Итак: да, Gemini 3 Pro стабильно занимает лидирующие позиции во многих современных тестах, но «победа» зависит от задачи. В области чистой генерации кода некоторые конкуренты идут ноздря в ноздрю; в области длинного контекста, математических вычислений и многомодального синтеза Gemini 3 Pro часто объявляется лучшим в своем классе в начале ноября/ноябре 2025 года.

Как получить доступ к предварительной версии Gemini 3 Pro?

Официальные пункты въезда

Google выпустила Gemini 3 Pro в виде предварительной версии для нескольких устройств:

• Приложение Gemini (пользователи / профессиональные пользователи): Модель внедряется в приложение Gemini в рамках запуска эры «Gemini 3».
• API Google AI Studio/Gemini Developer: Разработчики могут экспериментировать с AI Studio и API Gemini Developer. API включает интерфейсы REST и SDK и поддерживает расширенные функции, такие как вызов функций и потоковая передача.
• Vertex AI (Google Cloud): Предприятия и команды могут получить доступ к Gemini 3 Pro через Vertex AI для производственных и многозадачных рабочих процессов. Vertex поддерживает примеры на Python, Node, Java, Go и Curl.
• Сторонние интеграции (CometAPI): CometAPI обеспечивает доступ к API Gemini 3 Pro с именем вызова gemini-3-pro-preview.  сetAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.

Быстрый старт: пример Python (официальный шаблон SDK)

Ниже представлен минимальный практический пример на Python, адаптированный из краткого руководства Google Gemini, который демонстрирует вызов API Gemini через клиент GenAI от Google. Заменить GEMINI_API_KEY с вашим ключом API, полученным из Google AI Studio или вашего проекта 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)

Если вы выбрали CometAPI, замените url https://api.cometapi.com/v1/chat/completions и key с ключом, который вы получили от CometAPI.

Как добиться наилучших результатов — шаблоны и советы

Используйте режим «мышления» для решения сложных задач

Если вы решаете задачи на прогрессивные рассуждения или сложные математические задачи/задачи по кодированию, включите вариант «мышления» в предварительной версии (если он доступен) — он выделяет больше внутренних этапов рассуждения и часто даёт более надёжные решения для многоэтапных задач. Проверьте названия моделей. -thinking суффикс в консоли.

Вызов функций и оркестровка инструментов

Используйте объявленные функции (вызов функций Vertex AI/GenAI) для получения надежных, структурированных результатов и уменьшения галлюцинаций. Позвольте модели предлагать вызовы функций и выполнять их детерминированно в вашей среде. Документация по вызову функций содержит примеры возврата типизированных JSON-аргументов, которые можно безопасно использовать.

Заземление, когда вам нужны актуальные факты

Если ваше приложение опирается на актуальные веб-данные, используйте веб-обоснование, но следите за стоимостью и ограничениями по скорости. Обоснование — мощный инструмент, позволяющий Gemini выполнять запросы в Поиске или Картах, но каждое обоснованное уведомление может повлиять на ваши характеристики биллинга и задержки.

---

Как Gemini 3 Pro показывает себя в реальных задачах (варианты использования)

Генерация кода и производительность разработчиков

Gemini 3 Pro улучшает многофайловую обработку, контекст длинного репозитория и синтез тестов/документации вместе с кодом. В сочетании с вызовом функций и терминальным агентом он позволяет быстрее формировать и валидировать проекты среднего размера, чем предыдущие модели. Сообщество тестирует код, показывая более высокие результаты в LiveCodeBench/Elo.

Исследовательские и STEM-процессы

Возможности Deep Think и более высокий ресурс рассуждений делают модель подходящей для исследовательских задач, требующих многоэтапного математического вывода, синтеза наборов данных или реферирования статей из нескольких файлов. Результаты предварительных тестов ставят её на лидирующие позиции или близки к ним для многих наборов данных STEM.

Дизайн контента, мультимодальные творческие рабочие процессы

Мультимодальные выходные данные Gemini 3 Pro и интеграция с Veo/Whisk/Flow делают его отличным выбором для рабочих процессов, сочетающих текст, изображения и видео — от маркетинговых раскадровок до автоматизированных черновиков видео. Google объединяет некоторые инструменты для авторов в AI Ultra для тех, кто стремится к максимально высоким стандартам.

Вывод: превосходит ли Gemini 3 Pro другие модели?

Gemini 3 Pro Preview — это большой шаг вперёд. В широком спектре бенчмарков и ранних тестах в реальных условиях он часто... зацепки или связи лучшие доступные модели в конце 2025 года, в частности:

• Комплексное рассуждение (математика / STEM)
• Мультимодальное понимание и синтез
• Агентские рабочие процессы и вызов функций

Однако эта разница варьируется в зависимости от задачи. Для некоторых узкоспециализированных задач (определённые стили творческого письма или очень специализированные знания в предметной области) другие конкурентные модели могут быть конкурентоспособными или даже предпочтительными в зависимости от стоимости/задержки и соответствия экосистеме. Результаты бенчмарков и опубликованные результаты показывают, что Gemini 3 Pro часто занимает лидирующие позиции, но «сокрушительный» результат зависит от задачи — для многих корпоративных задач и сценариев использования разработчиками Gemini 3 Pro теперь является первой оцениваемой моделью.

Как начать работу с CometAPI

CometAPI — это унифицированная платформа API, которая объединяет более 500 моделей ИИ от ведущих поставщиков, таких как серия GPT OpenAI, Gemini от Google, Claude от Anthropic, Midjourney, Suno и других, в единый, удобный для разработчиков интерфейс. Предлагая последовательную аутентификацию, форматирование запросов и обработку ответов, CometAPI значительно упрощает интеграцию возможностей ИИ в ваши приложения. Независимо от того, создаете ли вы чат-ботов, генераторы изображений, композиторов музыки или конвейеры аналитики на основе данных, CometAPI позволяет вам выполнять итерации быстрее, контролировать расходы и оставаться независимыми от поставщика — и все это при использовании последних достижений в экосистеме ИИ.

Разработчики могут получить доступ API предварительного просмотра Gemini 3 Pro через CometAPI. Для начала изучите возможности моделиCometAPI в Детская Площадка Подробные инструкции см. в руководстве по API. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. сetAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.

Готовы к работе?→ Зарегистрируйтесь в CometAPI сегодня !

Если вы хотите узнать больше советов, руководств и новостей об искусственном интеллекте, подпишитесь на нас VK, X и Discord!