Google vừa khởi động kỷ nguyên Gemini 3 bằng cách phát hành Song Tử 3 Pro trong bản xem trước, và các tín hiệu ban đầu rất rõ ràng: đây là một bước tiến lớn trong suy luận đa phương thức, mã hóa tác nhân và hiểu biết ngữ cảnh dài. Mô hình này được định vị là mô hình suy luận và đa phương thức mạnh mẽ nhất của Google từ trước đến nay, được tối ưu hóa cho quy trình làm việc của tác nhân, mã hóa, tác vụ ngữ cảnh dài và hiểu biết đa phương thức. Nó được trang bị chế độ suy luận "Deep Think" mới, có những cải tiến đáng kể về điểm chuẩn tác nhân/mã (Terminal-Bench 2.0 được trích dẫn là 54.2%) và có thể sử dụng ngay lập tức thông qua Google AI Studio, API (tích hợp Vertex AI) và các công cụ dành cho nhà phát triển như Google Antigravity.
Gemini 3 Pro Preview là gì?
Gemini 3 được Google giới thiệu là thành viên thế hệ tiếp theo, thông minh nhất của gia đình Gemini — tập trung vào khả năng lý luận sâu sắc hơn, hiểu biết đa phương thức phong phú hơn (văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, mã) và hành vi tác nhân tốt hơn (mô hình lập kế hoạch và hành động bằng các công cụ).
Các tính năng tiêu đề
- Hiểu biết đa phương thức bản địa — được thiết kế để tiếp nhận và xử lý văn bản, hình ảnh, âm thanh và video cùng lúc (bao gồm cả nội dung đầu vào dài/video). Tuyệt vời để kết hợp tài liệu, ảnh chụp màn hình, bản ghi chép và video.
- Cửa sổ ngữ cảnh lớn (lên tới ~1,000,000 mã thông báo) — có thể tiếp nhận/lưu giữ trong ngữ cảnh các tài liệu cực dài, cơ sở mã lớn hoặc hàng giờ bản ghi chép chỉ trong một phiên làm việc. Đây là điểm mạnh cốt lõi cho nghiên cứu chuyên sâu, đánh giá mã và tổng hợp nhiều tài liệu.
- Khả năng sử dụng công cụ/tác nhân — được thiết kế để hỗ trợ các tác nhân tự động có khả năng gọi công cụ, vận hành thiết bị đầu cuối, quản lý kế hoạch tác vụ và điều phối quy trình làm việc nhiều bước (được sử dụng trong Google Antigravity và các tích hợp IDE khác). Điều này làm cho nó đặc biệt mạnh mẽ cho việc lập trình, điều phối và tự động hóa nhiều bước.
- Lý luận và mã hóa mạnh mẽ hơn — Google định vị Gemini 3 Pro là mô hình “suy nghĩ” hàng đầu của họ cho các tác vụ lập luận phức tạp, toán học và mã hóa (điểm chuẩn được cải thiện và hiệu suất thiết bị đầu cuối/công cụ).
Có gì mới trong Gemini 3 Pro so với Gemini 2.5 Pro và các phiên bản khác?
Khả năng nào được cải thiện nhiều nhất?
Gemini 3 Pro được quảng bá là một bước tiến lớn về tư duy (lý luận toán học và khoa học), tư duy không gian/hình ảnh đa phương thức, và khả năng sử dụng công cụ. Google nhấn mạnh những cải tiến rõ rệt so với Gemini 2.5 Pro trong các bộ công cụ đánh giá và trong các tác vụ thực tế như mã hóa và tự động hóa thiết bị đầu cuối. Các số liệu tiêu đề ví dụ mà nhóm đã công bố bao gồm:
| Điểm chuẩn / nhiệm vụ | Gemini 3 Pro (đã báo cáo) | Gemini 2.5 Pro (đã báo cáo) | Khoảng cách tuyệt đối (pp) |
|---|---|---|---|
| Bài kiểm tra cuối cùng của nhân loại (lý luận học thuật, không có công cụ) | 37.5% | 21.6% | +15.9. |
| GPQA Diamond (QA khoa học/thực tế) | 91.9% | 86.4% | +5.5. |
| AIME 2025 (toán học, không có công cụ) | 95.0% | 88.0% | +7.0. |
| AIME với thực thi mã | 100.0% | (2.5 Ưu điểm: — ) | — (3 Pro đạt điểm tuyệt đối khi thực hiện). |
| ARC-AGI-2 (câu đố suy luận trực quan) | 31.1% | 4.9% | +26.2 — mức tăng đa phương thức rất lớn. |
| SimpleQA đã xác minh (kiến thức tham số) | 72.1% | 54.5% | +17.6. |
Những con số này cho thấy Gemini 3 Pro được tối ưu hóa cho quá trình suy luận nhiều bước, sử dụng công cụ phức tạp và các tác vụ đa phương thức được tích hợp chặt chẽ (ví dụ: kết hợp khung hình video, suy luận biểu đồ và tạo mã).
Công cụ phát triển Agentic-first: Chống trọng lực
Để chứng minh quy trình làm việc của tác nhân, Google đã phát hành Chống trọng lực — một IDE “ưu tiên tác nhân” sử dụng Gemini 3 Pro làm nền tảng cho quy trình làm việc mã hóa đa tác nhân. Antigravity cho phép các tác nhân tương tác trực tiếp với trình soạn thảo, thiết bị đầu cuối và trình duyệt, đồng thời tạo ra các “Artifact” (danh sách tác vụ, ảnh chụp màn hình, bản ghi trình duyệt) ghi lại hành động của tác nhân — giải quyết vấn đề truy xuất nguồn gốc và khả năng tái tạo trong quá trình phát triển tác nhân. Điều này làm cho Gemini 3 Pro thực tế hơn nhiều đối với quy trình làm việc của nhà phát triển thực tế so với các mô hình chỉ tập trung vào việc tạo văn bản.
Sử dụng công cụ và mã hóa tốt hơn
Google báo cáo những cải tiến đáng kể trên điểm chuẩn tập trung vào thiết bị đầu cuối (Terminal-Bench 2.0) đo lường khả năng vận hành máy tính của mô hình thông qua thiết bị đầu cuối: Điểm số của Gemini 3 Pro 54.2% trong bài kiểm tra đó — một bước tiến lớn so với các phiên bản Gemini trước đó — cho thấy sự tiến bộ thực sự trong việc sử dụng công cụ tự động và tạo mã.
khi được yêu cầu chạy tập lệnh, điều phối công cụ hoặc quản lý các tác vụ phát triển nhiều bước. Trên thực tế, điều này có nghĩa là ít ảo giác hơn khi mô hình thực thi lệnh, xử lý lỗi tốt hơn và cải thiện khả năng phục hồi sau các bước bị lỗi.
Gemini 3 Pro hoạt động như thế nào trên các điểm chuẩn
Google đã công bố một loạt so sánh điểm chuẩn trong bài đăng trên blog Gemini 3, bao gồm lập luận NLP cổ điển, hiểu biết đa phương thức, tạo mã và sử dụng công cụ tác nhân. Các số liệu chính được Google báo cáo trực tiếp bao gồm:
- LMArena: Gemini 3 Pro đã ghi điểm 1501 Elo, vị trí hàng đầu trên bảng xếp hạng cạnh tranh (đo lường chất lượng lý luận chung/câu trả lời trong các cặp đấu).
- MMMU-Pro (điểm chuẩn đa phương thức): 81% — tăng đáng kể so với các mô hình trước đó.
- Video-MMMU: 87.6% về các nhiệm vụ đa phương thức nhận biết video.
- SimpleQA đã xác minh: 72.1% chỉ ra những cải tiến trong QA thực tế đối với các đầu vào phức tạp.
- Đấu trường WebDev: 1487 Elo (phát triển web / lập luận mã).
- Terminal-Bench 2.0 & SWE-bench đã được xác minh: sự thay đổi lớn trong việc sử dụng công cụ tác nhân và hiệu suất tác nhân mã hóa.
- Suy nghĩ sâu sắc: cải thiện hơn nữa ở các bài kiểm tra có độ khó cao nhất (ví dụ: Bài kiểm tra cuối cùng của loài người đã cải thiện từ 37.5% lên 41.0% trong Deep Think theo một số số liệu như đã báo cáo).
Tất cả những điều này cho thấy một mô hình được điều chỉnh theo chiều sâu chứ không chỉ tạo ra văn bản bề mặt.
Vậy nên: đúng vậy, Gemini 3 Pro luôn nằm trong top đầu trong nhiều bài kiểm tra hiện nay — nhưng "sự vượt trội" còn tùy thuộc vào từng tác vụ. Về khả năng tạo mã thuần túy, một số đối thủ vẫn bám đuổi sát nút; về tổng hợp ngữ cảnh dài, toán học và đa phương thức, Gemini 3 Pro thường được đánh giá là tốt nhất trong các lần chạy đầu tháng 11/tháng 11 năm 2025.
Làm thế nào để bạn có thể truy cập vào Gemini 3 Pro Preview?
Điểm vào chính thức
Google đã cung cấp bản xem trước Gemini 3 Pro trên nhiều nền tảng:
- Ứng dụng Gemini (người dùng tiêu dùng/chuyên nghiệp): Mô hình này đang được triển khai trên ứng dụng Gemini như một phần của đợt ra mắt kỷ nguyên “Gemini 3”.
- API Google AI Studio / Nhà phát triển Gemini: Các nhà phát triển có thể thử nghiệm thông qua AI Studio và API Gemini Developer. API này có giao diện REST và SDK, đồng thời hỗ trợ các tính năng nâng cao như gọi hàm và phát trực tuyến.
- Vertex AI (Google Cloud): Các doanh nghiệp và nhóm có thể truy cập Gemini 3 Pro thông qua Vertex AI cho quy trình làm việc sản xuất và MLOps. Vertex hỗ trợ các ví dụ Python, Node, Java, Go và curl.
- Tích hợp của bên thứ ba (CometAPI): CometAPI cung cấp quyền truy cập vào API Gemini 3 Pro, với tên gọi là gemini-3-pro-preview. VớietAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.
Bắt đầu nhanh: Ví dụ về Python (mẫu SDK chính thức)
Dưới đây là một ví dụ Python tối giản, thực tế được chuyển thể từ hướng dẫn khởi động nhanh Gemini của Google, minh họa cách gọi API Gemini thông qua ứng dụng khách GenAI của Google. Thay thế GEMINI_API_KEY bằng khóa API lấy từ Google AI Studio hoặc dự án GCP của bạn.
# 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)
Nếu bạn chọn CometAPI, hãy thay thế url với https://api.cometapi.com/v1/chat/completions và key bằng khóa bạn lấy được từ CometAPI.
Làm thế nào để có được kết quả tốt nhất — các mẫu nhanh chóng và mẹo
Sử dụng chế độ "suy nghĩ" cho các vấn đề khó
Nếu bạn đang giải các bài toán lập luận tiến trình hoặc các bài toán/mã phức tạp, hãy bật biến thể "suy nghĩ" của bản xem trước (nếu có) — nó phân bổ nhiều bước lập luận nội bộ hơn và thường mang lại các giải pháp đáng tin cậy hơn cho các bài toán nhiều giai đoạn. Kiểm tra tên mô hình để biết -thinking hậu tố trong bảng điều khiển.
Gọi hàm và điều phối công cụ
Sử dụng các hàm được khai báo (gọi hàm Vertex AI/GenAI) để có kết quả đầu ra đáng tin cậy, có cấu trúc và giảm ảo giác. Hãy để mô hình đề xuất các lệnh gọi hàm và thực thi chúng một cách xác định trong môi trường của bạn. Tài liệu gọi hàm bao gồm các ví dụ về cách trả về các đối số JSON đã nhập mà bạn có thể chạy an toàn.
Tiếp đất khi bạn cần thông tin cập nhật
Nếu ứng dụng của bạn dựa trên dữ liệu web hiện tại, hãy sử dụng tính năng nối đất web nhưng hãy lưu ý chi phí và giới hạn tốc độ của tính năng này. Tính năng nối đất rất mạnh mẽ — nó cho phép Gemini truy vấn Tìm kiếm hoặc Bản đồ — nhưng mỗi tính năng nối đất có thể thay đổi đặc điểm thanh toán và độ trễ của bạn.
Gemini 3 Pro hoạt động như thế nào trong các tác vụ thực tế (trường hợp sử dụng)
Tạo mã và năng suất của nhà phát triển
Gemini 3 Pro cải thiện khả năng suy luận đa tệp, ngữ cảnh kho lưu trữ dài và tổng hợp các bài kiểm tra/tài liệu cùng với mã. Kết hợp với chức năng gọi hàm và tác nhân đầu cuối, nó có thể xây dựng và xác thực các dự án cỡ trung bình nhanh hơn so với các mô hình cũ. Các bài kiểm tra cộng đồng cho thấy điểm mã hóa LiveCodeBench/Elo cao hơn.
Quy trình nghiên cứu và STEM
Khả năng Deep Think và khả năng lập luận lớn hơn của mô hình khiến nó rất phù hợp cho các nhiệm vụ nghiên cứu đòi hỏi suy luận toán học nhiều bước, tổng hợp dữ liệu hoặc tóm tắt bài báo nhiều tệp. Kết quả đánh giá ban đầu cho thấy nó đứng đầu hoặc gần đầu bảng trong nhiều bộ dữ liệu STEM.
Thiết kế nội dung, quy trình sáng tạo đa phương thức
Khả năng xuất đa phương thức và tích hợp với Veo/Whisk/Flow của Gemini 3 Pro khiến nó trở thành lựa chọn tuyệt vời cho các quy trình làm việc kết hợp văn bản, hình ảnh và video — từ kịch bản tiếp thị đến bản nháp video tự động. Google tích hợp một số công cụ sáng tạo trong AI Ultra dành cho những nhà sáng tạo muốn có giới hạn cao nhất.
Kết luận: Gemini 3 Pro có vượt trội hơn các model khác không?
Gemini 3 Pro Preview là một bước tiến lớn. Trên nhiều tiêu chuẩn đánh giá và trong các thử nghiệm thực tế ban đầu, nó thường xuyên dây dẫn hoặc dây buộc các mẫu xe tốt nhất hiện có vào cuối năm 2025, đặc biệt là:
- Suy luận phức tạp (toán học / STEM)
- Hiểu biết và tổng hợp đa phương thức
- Quy trình làm việc của Agentic và gọi hàm
Tuy nhiên, biên độ thay đổi tùy theo nhiệm vụ. Đối với một số nhiệm vụ có khung hạn hẹp (một số phong cách viết sáng tạo, hoặc kiến thức chuyên ngành rất chuyên sâu), các mô hình cạnh tranh khác vẫn có thể cạnh tranh hoặc được ưu tiên tùy thuộc vào chi phí/độ trễ và sự phù hợp với hệ sinh thái. Các điểm chuẩn và điểm số bị rò rỉ cho thấy Gemini 3 Pro thường được xếp hạng hàng đầu, nhưng "khả năng vượt trội" phụ thuộc vào nhiệm vụ — đối với nhiều trường hợp sử dụng của doanh nghiệp và nhà phát triển, Gemini 3 Pro hiện là mô hình đầu tiên được đánh giá.
Cách bắt đầu với CometAPI
CometAPI là một nền tảng API hợp nhất tổng hợp hơn 500 mô hình AI từ các nhà cung cấp hàng đầu—chẳng hạn như dòng GPT của OpenAI, Gemini của Google, Claude của Anthropic, Midjourney, Suno, v.v.—thành một giao diện duy nhất thân thiện với nhà phát triển. Bằng cách cung cấp xác thực nhất quán, định dạng yêu cầu và xử lý phản hồi, CometAPI đơn giản hóa đáng kể việc tích hợp các khả năng AI vào ứng dụng của bạn. Cho dù bạn đang xây dựng chatbot, trình tạo hình ảnh, nhà soạn nhạc hay đường ống phân tích dựa trên dữ liệu, CometAPI cho phép bạn lặp lại nhanh hơn, kiểm soát chi phí và không phụ thuộc vào nhà cung cấp—tất cả trong khi khai thác những đột phá mới nhất trên toàn bộ hệ sinh thái AI.
Các nhà phát triển có thể truy cập API xem trước Gemini 3 Pro thông qua CometAPI. Để bắt đầu, hãy khám phá khả năng mô hình củaSao chổiAPI trong Sân chơi và tham khảo hướng dẫn API để biết hướng dẫn chi tiết. Trước khi truy cập, vui lòng đảm bảo bạn đã đăng nhập vào CometAPI và lấy được khóa API. VớietAPI cung cấp mức giá thấp hơn nhiều so với giá chính thức để giúp bạn tích hợp.
Sẵn sàng chưa?→ Đăng ký CometAPI ngay hôm nay !
Nếu bạn muốn biết thêm mẹo, hướng dẫn và tin tức về AI, hãy theo dõi chúng tôi trên VK, X và Discord!