Gemini 3 Pro (Preview) گوگل/دیپ مائنڈ کا جدید ترین فلیگ شپ ملٹی موڈل ریزننگ ماڈل ہے جو Gemini 3 فیملی کا حصہ ہے۔ اسے ان کے “اب تک کے سب سے ذہین ماڈل” کے طور پر پیش کیا گیا ہے، جو گہرے استدلال، ایجینٹک ورک فلو، ایڈوانسڈ کوڈنگ، اور طویل سیاق و سباق میں ملٹی موڈل سمجھ بوجھ (متن، تصاویر، آڈیو، ویڈیو، کوڈ اور ٹول انٹیگریشنز) کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
اہم خصوصیات
- موڈیلٹیز: متن، تصویر، ویڈیو، آڈیو، PDFs (اور ساختہ ٹول آؤٹ پٹس)۔
- ایجینٹک/ٹولنگ: بلٹ اِن فنکشن کالنگ، سرچ بطور ٹول، کوڈ ایکزیکیوشن، URL سیاق و سباق، اور کثیر مرحلہ ایجنٹس کی آرکیسٹریشن کی سپورٹ۔ تھوٹ-سگنیچر میکانزم متعدد کالز میں کثیر مرحلہ استدلال کو برقرار رکھتا ہے۔
- Coding & “vibe coding”: فرنٹ اینڈ جنریشن، انٹرایکٹو UI جنریشن، اور ایجینٹک کوڈنگ کے لیے بہتر بنایا گیا (یہ گوگل کی رپورٹ کے مطابق متعلقہ لیڈر بورڈز میں سرِ فہرست ہے)۔ اسے اب تک کا ان کا سب سے مضبوط “وائب-کوڈنگ” ماڈل قرار دیا جا رہا ہے۔
- نئے ڈیولپر کنٹرولز:
thinking_level(low|high) جس سے لاگت/لیٹنسی اور ریزننگ کی گہرائی کے درمیان توازن ممکن ہے، اورmedia_resolutionجو ہر تصویر یا ویڈیو فریم کے لیے ملٹی موڈل فیڈیلٹی کو کنٹرول کرتا ہے۔ یہ کارکردگی، لیٹنسی، اور لاگت میں توازن قائم کرنے میں مدد دیتے ہیں۔
بینچ مارک کارکردگی
- Gemini3Pro نے LMARE میں 1501 اسکور کے ساتھ پہلی پوزیشن حاصل کی، جو Grok-4.1-thinking کے 1484 پوائنٹس سے آگے ہے اور Claude Sonnet 4.5 اور Opus 4.1 پر بھی سبقت رکھتا ہے۔
- اس نے WebDevArena پروگرامنگ ارینا میں بھی 1487 اسکور کے ساتھ پہلی پوزیشن حاصل کی۔
- Humanity’s Last Exam اکیڈمک ریزننگ میں، اس نے 37.5% (ٹولز کے بغیر) حاصل کیا؛ GPQA Diamond سائنس میں 91.9%; اور MathArena Apex ریاضی مقابلے میں 23.4%، اور نیا ریکارڈ قائم کیا۔
- ملٹی موڈل صلاحیتوں میں، MMMU-Pro نے 81% حاصل کیا؛ اور Video-MMMU ویڈیو سمجھ بوجھ میں 87.6%۔
تکنیکی تفصیلات اور معماری
- “Thinking level” پیرامیٹر: Gemini 3 ایک
thinking_levelکنٹرول فراہم کرتا ہے جو ڈیولپرز کو اندرونی ریزننگ کی گہرائی اور لیٹنسی/لاگت کے درمیان توازن قائم کرنے دیتا ہے۔ ماڈلthinking_levelکو اندرونی کثیر مرحلہ ریزننگ کے لیے نسبتی اجازت کے طور پر لیتا ہے، سخت ٹوکن گارنٹی کے طور پر نہیں۔ ڈیفالٹ عموماً Pro کے لیےhighہے۔ یہ ڈیولپرز کے لیے کثیر مرحلہ منصوبہ بندی اور chain-of-thought کی گہرائی کو ٹون کرنے کا صریح نیا کنٹرول ہے۔ - ساختہ آؤٹ پٹس اور ٹولز: ماڈل ساختہ JSON آؤٹ پٹس کو سپورٹ کرتا ہے اور بلٹ اِن ٹولز (Google Search grounding، URL سیاق و سباق، کوڈ ایکزیکیوشن، وغیرہ) کے ساتھ مل کر استعمال ہو سکتا ہے۔ کچھ structured-output+tools فیچرز صرف
gemini-3-pro-previewکے لیے پری ویو میں دستیاب ہیں۔ - ملٹی موڈل اور ایجینٹک انٹیگریشنز: Gemini 3 Pro واضح طور پر ایجینٹک ورک فلو (ٹولنگ + کوڈ/ٹرمنلز/براؤزر پر متعدد ایجنٹس) کے لیے بنایا گیا ہے۔
حدود اور معلوم احتیاطیں
- حقائق کی مکمل درستگی نہیں — غلط بیانی ممکن ہے۔ گوگل کے دعووں کے باوجود فیکچُوالٹی میں بہتری آئی ہے، مگر قانونی، طبی، اور مالی جیسے حساس حالات میں گراؤنڈڈ ویریفیکیشن اور انسانی جائزہ اب بھی ضروری ہیں۔
- طویل سیاق و سباق کی کارکردگی کام پر منحصر ہے۔ 1M ان پٹ ونڈو کی سپورٹ ایک مضبوط صلاحیت ہے، مگر انتہائی لمبائی پر کچھ بینچ مارکس میں عملی اثر پذیری کم ہو سکتی ہے (کچھ لانگ-کانٹیکسٹ ٹیسٹس میں 1M پر نقطہ وار کمی دیکھی گئی)۔
- لاگت اور لیٹنسی ٹریڈ آفز۔ بڑے کانٹیکسٹس اور بلند
thinking_levelسیٹنگز کمپیوٹ، لیٹنسی اور لاگت بڑھاتی ہیں؛ قیمت کی سطحیں ٹوکن والیومز کی بنیاد پر لاگو ہوتی ہیں۔ لاگت کے نظم کے لیےthinking_levelاور چنکنگ اسٹریٹیجیز استعمال کریں۔ - حفاظتی پالیسیاں اور مواد فلٹرز۔ گوگل حفاظتی پالیسیز اور ماڈریشن لیئرز لاگو رکھتا ہے؛ کچھ مواد اور اعمال محدود رہیں گے یا انکار کے موڈز کو ٹریگر کریں گے۔
Gemini 3 Pro Preview دیگر اعلیٰ ماڈلز کے مقابل
ہائی لیول تقابل (پری ویو → کیفی):
بالمقابل Gemini 2.5 Pro: ریزننگ، ایجینٹک ٹول استعمال، اور ملٹی موڈل انٹیگریشن میں نمایاں بہتری؛ بہت بڑے کانٹیکسٹ ہینڈلنگ اور طویل فارم سمجھ بوجھ میں بہتر کارکردگی۔ دیپ مائنڈ نے اکیڈمک ریزننگ، کوڈنگ، اور ملٹی موڈل ٹاسکس میں مسلسل بہتری دکھائی ہے۔
بالمقابل GPT-5.1 اور Claude Sonnet 4.5 (جیسا کہ رپورٹ کیا گیا ہے): گوگل/دیپ مائنڈ کے بینچ مارک سیٹ پر Gemini 3 Pro کو کئی ایجینٹک، ملٹی موڈل، اور لانگ-کانٹیکسٹ میٹرکس (مثلاً Terminal-Bench, MMMU-Pro, AIME) میں سرِ فہرست دکھایا گیا ہے۔ تقابلی نتائج کام کے لحاظ سے مختلف ہو سکتے ہیں۔
معمول اور اعلیٰ قدر کے استعمال
- بڑے دستاویزات/کتابوں کا خلاصہ اور سوال و جواب: طویل کانٹیکسٹ کی سپورٹ قانونی، تحقیق، اور کمپلائنس ٹیموں کے لیے پرکشش ہے۔
- ریپو اسکیل پر کوڈ کی سمجھ بوجھ اور جنریشن: کوڈنگ ٹول چینز کے ساتھ انٹیگریشن اور بہتر ریزننگ بڑے کوڈ بیس ریفیکٹرز اور خودکار کوڈ ریویو ورک فلو میں مددگار ہے۔
- ملٹی موڈل پروڈکٹ اسسٹنٹس: تصویر + متن + آڈیو ورک فلو (ایسا کسٹمر سپورٹ جو اسکرین شاٹس، کال اسنیپٹس، اور دستاویزات کو انجسٹ کر سکے)۔
- میڈیا جنریشن اور ایڈٹنگ (photo → video): پہلے کے Gemini فیملی فیچرز اب Veo / Flow-اسٹائل photo→video صلاحیتیں شامل کرتے ہیں؛ پری ویو پروٹوٹائپس اور میڈیا ورک فلو کے لیے مزید گہری ملٹی میڈیا جنریشن کی طرف اشارہ کرتا ہے۔