เปิดตัว Gemini 3 Pro แล้ว: Gemini 3 Pro กำลังจะทำลายคู่แข่งด้าน AI หรือไม่?

Google เพิ่งเริ่มต้นยุค Gemini 3 ด้วยการเปิดตัว ราศีเมถุน 3 โปร ในตัวอย่าง และสัญญาณเริ่มต้นมีความชัดเจน: นี่เป็นก้าวสำคัญในการให้เหตุผลแบบหลายโหมด ตัวแทนการเข้ารหัส และความเข้าใจบริบทระยะยาว โมเดลนี้ถูกวางตำแหน่งให้เป็นโมเดลการให้เหตุผลและแบบหลายโหมดที่ทรงประสิทธิภาพที่สุดของ Google จนถึงตอนนี้ โดยได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับเวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ การเข้ารหัส งานบริบทระยะยาว และความเข้าใจแบบหลายโหมด มาพร้อมกับโหมดการให้เหตุผล “Deep Think” ใหม่ มีการปรับปรุงประสิทธิภาพอย่างมากเมื่อเทียบกับเกณฑ์มาตรฐานแบบเอเจนต์/โค้ด (Terminal-Bench 2.0 อ้างอิงที่ 54.2%) และสามารถใช้งานได้ทันทีผ่าน Google AI Studio, API (การผสานรวม Vertex AI) และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา เช่น Google Antigravity

Gemini 3 Pro Preview คืออะไร?

Google นำเสนอ Gemini 3 ในฐานะสมาชิกรุ่นถัดไปที่ชาญฉลาดที่สุดในตระกูล Gemini โดยเน้นที่การใช้เหตุผลที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น ความเข้าใจหลายโหมดที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น (ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ เสียง โค้ด) และพฤติกรรมตัวแทนที่ดีขึ้น (โมเดลที่วางแผนและดำเนินการด้วยเครื่องมือ)

คุณสมบัติของหัวข้อข่าว

• ความเข้าใจแบบหลายโหมดพื้นเมือง — สร้างขึ้นเพื่อรองรับและวิเคราะห์ข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอพร้อมกัน (รวมถึงข้อมูลแบบยาว/วิดีโอ) เหมาะสำหรับการผสมผสานเอกสาร ภาพหน้าจอ บทบรรยาย และวิดีโอ
• หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ (มากถึง ~1,000,000 โทเค็น) — สามารถดึงข้อมูล/เก็บไว้ในบริบทของเอกสารที่ยาวมาก ฐานโค้ดขนาดใหญ่ หรือบันทึกเป็นชั่วโมงๆ ได้ในเซสชันเดียว นี่คือจุดขายหลักสำหรับการวิจัยเชิงลึก การตรวจสอบโค้ด และการสังเคราะห์เอกสารหลายฉบับ
• ความสามารถในการใช้ตัวแทน/เครื่องมือ — ออกแบบมาเพื่อขับเคลื่อนเอเจนต์อัตโนมัติที่สามารถเรียกใช้เครื่องมือ ใช้งานเทอร์มินัล จัดการแผนงาน และประสานงานเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอน (ใช้ในการผสานรวม Google Antigravity และ IDE อื่นๆ) ซึ่งทำให้มีความแข็งแกร่งเป็นพิเศษสำหรับการเขียนโค้ด การประสานงาน และการทำงานอัตโนมัติหลายขั้นตอน
• การใช้เหตุผลและการเข้ารหัสที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น — Google จัดให้ Gemini 3 Pro เป็นโมเดล "การคิด" ที่ดีที่สุดสำหรับงานการใช้เหตุผลที่ซับซ้อน คณิตศาสตร์ และการเขียนโค้ด (การปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของเทอร์มินัล/เครื่องมือ)

มีอะไรใหม่ใน Gemini 3 Pro เมื่อเปรียบเทียบกับ Gemini 2.5 Pro และอื่นๆ?

ความสามารถด้านใดได้รับการปรับปรุงมากที่สุด?

Gemini 3 Pro วางตลาดในฐานะก้าวสำคัญด้านการใช้เหตุผล (การใช้เหตุผลเชิงคณิตศาสตร์และวิทยาศาสตร์) การใช้เหตุผลเชิงพื้นที่/ภาพแบบหลายโหมด และการใช้เครื่องมือ Google เน้นย้ำถึงความก้าวหน้าที่ชัดเจนเหนือ Gemini 2.5 Pro ในชุดทดสอบประสิทธิภาพและในงานด้านเอเจนต์ในโลกแห่งความเป็นจริง เช่น การเขียนโค้ดและการทำงานอัตโนมัติของเทอร์มินัล ตัวอย่างเมตริกหลักที่ทีมงานเผยแพร่ ได้แก่:

ตัวเลขเหล่านี้บ่งชี้ว่า Gemini 3 Pro ได้รับการปรับปรุงให้เหมาะสมสำหรับการใช้เหตุผลหลายขั้นตอน การใช้เครื่องมือที่ซับซ้อน และงานหลายโหมดที่มีการบูรณาการอย่างแน่นหนา (เช่น การรวมเฟรมวิดีโอ การใช้เหตุผลแบบแผนภูมิ และการสร้างโค้ด)

เครื่องมือสำหรับนักพัฒนาที่เน้นที่ตัวแทนเป็นหลัก: Antigravity

เพื่อสาธิตเวิร์กโฟลว์ของตัวแทน Google จึงได้เปิดตัว ต้านแรงโน้มถ่วง — IDE แบบ “agent-first” ที่ใช้ Gemini 3 Pro เป็นพื้นฐานสำหรับเวิร์กโฟลว์การเขียนโค้ดแบบหลายเอเจนต์ Antigravity ช่วยให้เอเจนต์สามารถโต้ตอบกับโปรแกรมแก้ไข เทอร์มินัล และเบราว์เซอร์ได้โดยตรง และสามารถสร้าง “Artifacts” (รายการงาน ภาพหน้าจอ บันทึกของเบราว์เซอร์) ที่บันทึกการทำงานของเอเจนต์ ซึ่งช่วยจัดการเรื่องการตรวจสอบย้อนกลับและการทำซ้ำในการพัฒนาเอเจนต์ ซึ่งทำให้ Gemini 3 Pro ใช้งานได้จริงมากกว่าสำหรับเวิร์กโฟลว์ของนักพัฒนาจริง มากกว่าโมเดลที่เน้นการสร้างข้อความเพียงอย่างเดียว

การใช้เครื่องมือและการเขียนโค้ดที่ดีขึ้น

Google รายงานการปรับปรุงที่สำคัญในเกณฑ์มาตรฐานที่เน้นเทอร์มินัล (Terminal-Bench 2.0) ซึ่งวัดความสามารถของโมเดลในการใช้งานคอมพิวเตอร์ผ่านเทอร์มินัล: คะแนน Gemini 3 Pro 54.2% จากการทดสอบดังกล่าว ซึ่งถือเป็นการก้าวกระโดดครั้งใหญ่เมื่อเทียบกับ Gemini เวอร์ชันก่อนหน้า โดยบ่งชี้ถึงความก้าวหน้าที่แท้จริงในการใช้เครื่องมืออัตโนมัติและการสร้างโค้ด

ly เมื่อถูกขอให้รันสคริปต์ จัดการเครื่องมือ หรือจัดการงานพัฒนาแบบหลายขั้นตอน ในทางปฏิบัติ นั่นหมายถึงอาการประสาทหลอนที่ลดลงเมื่อโมเดลดำเนินการตามคำสั่ง จัดการข้อผิดพลาดได้ดีขึ้น และความสามารถในการกู้คืนจากขั้นตอนที่ล้มเหลวดีขึ้น

Gemini 3 Pro มีประสิทธิภาพอย่างไรในการทดสอบประสิทธิภาพ

Google ได้เผยแพร่ชุดการเปรียบเทียบประสิทธิภาพที่หลากหลายในบล็อกโพสต์ Gemini 3 ซึ่งครอบคลุมการใช้เหตุผลแบบ NLP แบบดั้งเดิม ความเข้าใจแบบหลายโมดัล การสร้างโค้ด และการใช้เครื่องมือแบบเอเจนต์ ตัวเลขสำคัญที่ Google รายงานโดยตรงประกอบด้วย:

• แอลเอ็มอารีน่า: Gemini 3 Pro ได้คะแนน 1501 อีโลตำแหน่งสูงสุดบนกระดานผู้นำการแข่งขัน (วัดคุณภาพการใช้เหตุผล/คำตอบโดยทั่วไปในการจับคู่แบบเป็นคู่)
• MMMU-Pro (เกณฑ์มาตรฐานหลายรูปแบบ): 81% — เพิ่มขึ้นอย่างมากเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า
• วิดีโอ-MMMU: 87.6% ในงานหลายโหมดที่คำนึงถึงวิดีโอ
• SimpleQA ได้รับการยืนยัน: 72.1% บ่งชี้ถึงการปรับปรุงใน QA เชิงข้อเท็จจริงสำหรับอินพุตที่ซับซ้อน
• เว็บเดฟ อารีน่า: 1487 อีโล (การพัฒนาเว็บ / การใช้เหตุผลโค้ด)
• Terminal-Bench 2.0 และ SWE-bench ได้รับการตรวจสอบแล้ว:การก้าวกระโดดครั้งใหญ่ในการใช้เครื่องมือตัวแทนและประสิทธิภาพของตัวแทนการเข้ารหัส
• คิดลึกๆ:การยกระดับเพิ่มเติมในการทดสอบระดับความยากสูงสุด (เช่น Humanity's Last Exam ได้รับการปรับปรุงจาก 37.5% เป็น 41.0% ใน Deep Think จากตัวชี้วัดบางตัวตามที่รายงาน)

ทั้งหมดนี้บ่งชี้ถึงโมเดลที่ได้รับการปรับแต่งเพื่อความลึกมากกว่าการสร้างข้อความบนพื้นผิวเพียงอย่างเดียว

ดังนั้น: ใช่ Gemini 3 Pro อยู่ในระดับบนอย่างต่อเนื่องในการทดสอบหลายรายการในปัจจุบัน แต่ "ความโดดเด่น" ขึ้นอยู่กับงานที่ทำ สำหรับการสร้างโค้ดล้วนๆ คู่แข่งบางรายยังคงสูสีกัน สำหรับการสร้างโค้ดแบบ long-context คณิตศาสตร์ และการสังเคราะห์แบบมัลติโมดัล Gemini 3 Pro มักได้รับรายงานว่าเป็นโปรแกรมที่ดีที่สุดในกลุ่มในช่วงต้นเดือนพฤศจิกายน/พฤศจิกายน 2025

คุณสามารถเข้าถึง Gemini 3 Pro Preview ได้อย่างไร?

จุดเข้าอย่างเป็นทางการ

Google เปิดให้ใช้งาน Gemini 3 Pro ในรูปแบบพรีวิวบนหลายพื้นผิว:

• แอป Gemini (ผู้บริโภค / ผู้ใช้ Pro): โมเดลนี้จะเปิดตัวในแอป Gemini ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของการเปิดตัวยุค “Gemini 3”
• API นักพัฒนา Google AI Studio / Gemini: นักพัฒนาสามารถทดลองผ่าน AI Studio และ Gemini Developer API API นี้มีอินเทอร์เฟซ REST และ SDK และรองรับฟีเจอร์ขั้นสูง เช่น การเรียกใช้ฟังก์ชันและการสตรีม
• เวอร์เท็กซ์ เอไอ (Google Cloud): องค์กรและทีมงานสามารถเข้าถึง Gemini 3 Pro ผ่าน Vertex AI สำหรับเวิร์กโฟลว์การผลิตและ MLOps Vertex รองรับตัวอย่าง Python, Node, Java, Go และ curl
• การบูรณาการกับบุคคลที่สาม (โคเมทเอพีไอ): CometAPI ช่วยให้สามารถเข้าถึง Gemini 3 Pro API โดยมีชื่อเรียกคือ gemini-3-pro-preview  ด้วยetAPI เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ

การเริ่มต้นอย่างรวดเร็ว: ตัวอย่าง Python (รูปแบบ SDK อย่างเป็นทางการ)

ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่าง Python ขั้นพื้นฐานที่ใช้งานได้จริง ดัดแปลงมาจากคู่มือเริ่มต้นใช้งาน Gemini ของ Google ซึ่งสาธิตการเรียกใช้ Gemini API ผ่านไคลเอนต์ GenAI ของ Google แทนที่ GEMINI_API_KEY ด้วยรหัส API ที่ได้รับจาก Google AI Studio หรือโครงการ GCP ของคุณ

# 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)

หากคุณเลือก CometAPI ให้แทนที่ url สีสดสวย https://api.cometapi.com/v1/chat/completions และ key ด้วยคีย์ที่คุณได้รับจาก CometAPI

วิธีการได้รับผลลัพธ์ที่ดีที่สุด — รูปแบบการแจ้งเตือนและเคล็ดลับ

ใช้โหมด “การคิด” สำหรับปัญหาที่ยาก

หากคุณกำลังแก้ปัญหาการใช้เหตุผลแบบก้าวหน้าหรืองานคณิตศาสตร์/โค้ดที่ซับซ้อน ให้เปิดใช้งานตัวแปร "การคิด" ของตัวอย่าง (ถ้ามี) ซึ่งจะจัดสรรขั้นตอนการใช้เหตุผลภายในมากขึ้น และมักจะให้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้มากขึ้นสำหรับงานหลายขั้นตอน ตรวจสอบชื่อโมเดลสำหรับ -thinking คำต่อท้ายในคอนโซล

การเรียกใช้ฟังก์ชันและการประสานเครื่องมือ

ใช้ฟังก์ชันที่ประกาศไว้ (การเรียกฟังก์ชัน Vertex AI/GenAI) เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่เชื่อถือได้และมีโครงสร้าง และเพื่อลดอาการประสาทหลอน ให้โมเดลเสนอการเรียกฟังก์ชันและดำเนินการอย่างมีกำหนดในสภาพแวดล้อมของคุณ เอกสารการเรียกฟังก์ชันมีตัวอย่างสำหรับการส่งคืนอาร์กิวเมนต์ JSON ที่มีชนิดข้อมูล ซึ่งคุณสามารถเรียกใช้ได้อย่างปลอดภัย

การต่อสายดินเมื่อคุณต้องการข้อมูลอัปเดต

หากแอปของคุณใช้ข้อมูลเว็บปัจจุบัน ให้ใช้การกราวด์เว็บ แต่ควรระวังค่าใช้จ่ายและขีดจำกัดอัตราการเชื่อมต่อแบบกราวด์ การกราวด์มีประสิทธิภาพมาก — ช่วยให้ Gemini ค้นหาข้อมูลการค้นหาหรือแผนที่ได้ — แต่การกราวด์ทุกรายการอาจเปลี่ยนแปลงลักษณะการเรียกเก็บเงินและเวลาแฝงของคุณได้

---

Gemini 3 Pro เปรียบเทียบกับงานในโลกแห่งความเป็นจริงอย่างไร (กรณีการใช้งาน)

การสร้างโค้ดและผลผลิตของนักพัฒนา

Gemini 3 Pro พัฒนาประสิทธิภาพด้านการใช้เหตุผลแบบหลายไฟล์ บริบทของคลังข้อมูลแบบยาว และการสังเคราะห์การทดสอบ/เอกสารประกอบควบคู่ไปกับโค้ด เมื่อใช้ร่วมกับการเรียกใช้ฟังก์ชันและเทอร์มินัลเอเจนต์ แพลตฟอร์มนี้สามารถสร้างโครงร่างและตรวจสอบความถูกต้องของโปรเจกต์ขนาดกลางได้เร็วกว่ารุ่นเก่า การทดสอบชุมชนแสดงให้เห็นว่าคะแนนการเขียนโค้ด LiveCodeBench/Elo สูงขึ้น

เวิร์กโฟลว์การวิจัยและ STEM

ความสามารถในการคิดเชิงลึกและงบประมาณด้านการใช้เหตุผลจำนวนมากของแบบจำลองนี้ทำให้แบบจำลองนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานวิจัยที่ต้องใช้การอนุมานทางคณิตศาสตร์หลายขั้นตอน การสังเคราะห์ชุดข้อมูล หรือการสรุปเอกสารหลายไฟล์ ผลการประเมินประสิทธิภาพเบื้องต้นระบุว่าแบบจำลองนี้อยู่ในอันดับสูงสุดหรือใกล้เคียงกับระดับสูงสุดสำหรับชุดข้อมูล STEM จำนวนมาก

การออกแบบเนื้อหา เวิร์กโฟลว์สร้างสรรค์แบบหลายโหมด

เอาท์พุตแบบมัลติโมดัลและการผสานรวมกับ Veo/Whisk/Flow ของ Gemini 3 Pro ทำให้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับเวิร์กโฟลว์ที่ผสมผสานข้อความ รูปภาพ และวิดีโอ ตั้งแต่สตอรี่บอร์ดการตลาดไปจนถึงแบบร่างวิดีโออัตโนมัติ Google ได้รวมเครื่องมือสำหรับครีเอเตอร์บางอย่างไว้ใน AI Ultra สำหรับครีเอเตอร์ที่ต้องการขีดจำกัดสูงสุด

สรุป: Gemini 3 Pro บดขยี้รุ่นอื่นหรือไม่?

Gemini 3 Pro Preview ถือเป็นก้าวสำคัญ เมื่อพิจารณาจากเกณฑ์มาตรฐานที่หลากหลายและการทดสอบจริงในช่วงแรกๆ พบว่า สายจูงหรือสายผูก รุ่นที่ดีที่สุดที่มีจำหน่ายในช่วงปลายปี 2025 โดยเฉพาะใน:

• การใช้เหตุผลเชิงซ้อน (คณิตศาสตร์ / STEM)
• ความเข้าใจและการสังเคราะห์แบบหลายโหมด
• เวิร์กโฟลว์ของตัวแทนและการเรียกใช้ฟังก์ชัน

อย่างไรก็ตาม ระยะขอบจะแตกต่างกันไปตามงาน สำหรับบางงานที่มีกรอบงานแคบๆ (เช่น รูปแบบการเขียนเชิงสร้างสรรค์บางรูปแบบ หรือความรู้เฉพาะด้าน) โมเดลการแข่งขันอื่นๆ ก็ยังคงสามารถแข่งขันหรือเป็นที่ต้องการได้ ขึ้นอยู่กับต้นทุน/ความหน่วงและความเหมาะสมกับระบบนิเวศ เกณฑ์มาตรฐานและคะแนนที่รั่วไหลออกมาชี้ให้เห็นว่า Gemini 3 Pro มักจะอยู่ในอันดับต้นๆ แต่ "การบดขยี้" นั้นขึ้นอยู่กับงาน ในกรณีการใช้งานระดับองค์กรและนักพัฒนาหลายกรณี Gemini 3 Pro กลายเป็นโมเดลแรกที่ได้รับการประเมินในปัจจุบัน

วิธีเริ่มต้นใช้งาน CometAPI

CometAPI เป็นแพลตฟอร์ม API แบบรวมที่รวบรวมโมเดล AI มากกว่า 500 โมเดลจากผู้ให้บริการชั้นนำ เช่น ซีรีส์ GPT ของ OpenAI, Gemini ของ Google, Claude ของ Anthropic, Midjourney, Suno และอื่นๆ ไว้ในอินเทอร์เฟซเดียวที่เป็นมิตรกับนักพัฒนา ด้วยการนำเสนอการตรวจสอบสิทธิ์ การจัดรูปแบบคำขอ และการจัดการการตอบสนองที่สอดคล้องกัน CometAPI จึงทำให้การรวมความสามารถของ AI เข้ากับแอปพลิเคชันของคุณง่ายขึ้นอย่างมาก ไม่ว่าคุณจะกำลังสร้างแชทบ็อต เครื่องกำเนิดภาพ นักแต่งเพลง หรือไพพ์ไลน์การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล CometAPI ช่วยให้คุณทำซ้ำได้เร็วขึ้น ควบคุมต้นทุน และไม่ขึ้นอยู่กับผู้จำหน่าย ทั้งหมดนี้ในขณะที่ใช้ประโยชน์จากความก้าวหน้าล่าสุดในระบบนิเวศ AI

นักพัฒนาสามารถเข้าถึงได้ API เวอร์ชันพรีวิว Gemini 3 Pro ผ่าน CometAPI เริ่มต้นด้วยการสำรวจความสามารถของโมเดลโคเมทเอพีไอ ที่ สนามเด็กเล่น และดูคำแนะนำโดยละเอียดในคู่มือ API ก่อนเข้าใช้งาน โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณได้เข้าสู่ระบบ CometAPI และได้รับรหัส API แล้ว ด้วยetAPI เสนอราคาที่ต่ำกว่าราคาอย่างเป็นทางการมากเพื่อช่วยคุณบูรณาการ

พร้อมไปหรือยัง?→ ลงทะเบียน CometAPI วันนี้ !

หากคุณต้องการทราบเคล็ดลับ คำแนะนำ และข่าวสารเกี่ยวกับ AI เพิ่มเติม โปรดติดตามเราที่ VK, X และ ไม่ลงรอยกัน!