Google представила свою самую мощную ИИ-модель Gemini 3 Pro

Google Gemini 3 Pro опережает предыдущие модели в тестах на логическое мышление и мультимодальность. Она уже доступна в AI Studio, но пока отсутствует в пользовательском приложении Gemini.

Компания Google выпустила публичную предварительную версию Gemini 3 Pro, назвав её своей самой совершенной системой искусственного интеллекта на сегодняшний день. Модель способна одновременно работать с текстом, изображениями, аудио и видео, обрабатывая контекст объемом до 1 миллиона токенов — это эквивалент примерно 700 000 слов или 10 полноценных романов.

В Google заявили, что новинка превзошла свою предшественницу, Gemini 2.5 Pro, практически во всех проведенных компанией тестах. В академическом тесте на рассуждение Humanity’s Last Exam («Последний экзамен человечества») Gemini 3 Pro набрала 37,5% против 21,6% у версии 2.5 Pro. В бенчмарке визуальных головоломок ARC-AGI-2 разрыв оказался еще более внушительным: 31,1% против 4,9%.

Разумеется, на данном этапе гонки ИИ главный вызов носит не столько технический, сколько коммерческий характер — это борьба за долю рынка.

Google, которая когда-то казалась несокрушимой в сфере поиска, серьезно уступила позиции OpenAI. Последняя заявляет о 800 миллионах еженедельных пользователей ChatGPT, тогда как у Gemini, по имеющимся данным, около 650 миллионов пользователей в месяц. Google не раскрывает недельную статистику, но очевидно, что эти цифры значительно ниже ежемесячных показателей.

Тем не менее, технические достижения Gemini 3 впечатляют.

Представляем Gemini 3 — нашу самую интеллектуальную модель, которая поможет воплотить любую идею в жизнь.
Gemini 3 — это наш следующий шаг к AGI (общему искусственному интеллекту). Модель обладает:
— Передовым логическим мышлением;
— Глубоким мультимодальным пониманием;
— Мощным «вайб-кодингом», позволяющим создавать готовые приложения из одного промпта…
— Google (@Google), 18 ноября 2025 г.

В основе Gemini 3 Pro лежит архитектура, которую Google называет «разреженной смесью экспертов» (sparse mixture-of-experts). Вместо того чтобы активировать все 1+ триллион параметров для каждого запроса, система направляет входные данные в специализированные подсети. В любой момент времени работает лишь часть модели — «эксперт» по конкретной задаче, — что снижает вычислительные затраты при сохранении высокой производительности.

В отличие от GPT и Claude, которые представляют собой большие «плотные» модели (своего рода универсалы), подход Google напоминает структуру работы крупной организации. Компания с тысячей сотрудников не зовет всех на каждое совещание; конкретные отделы решают конкретные проблемы. Gemini 3 Pro работает по тому же принципу, адресуя вопросы нужным экспертным сетям.

Google обучала модель на веб-документах, репозиториях кода, изображениях, аудио- и видеофайлах, а также на синтетических данных, сгенерированных другими ИИ-системами. Компания фильтровала обучающую выборку, удаляя порнографический контент, сцены насилия и материалы, нарушающие права детей. Обучение проходило на тензорных процессорах Google (TPU) с использованием программного обеспечения JAX и ML Pathways.

Быстрый тест показал, что модель действительно очень способная. В стандартном задании на написание кода для стелс-игры это была первая модель, которая сходу создала 3D-игру, а не 2D-версию. Другие модели предлагали 2D-варианты, хотя все они были функциональными и быстрыми.

Этот подход напоминает стиль ChatGPT или Perplexity, которые поощряют продолжение диалога через уточняющие вопросы, однако реализация у Google выглядит намного чище и полезнее.

При генерации кода интерфейс предлагает подсказки для следующих запросов, помогая пользователю направлять модель для улучшения кода, исправления ошибок, доработки логики приложения, интерфейса и так далее. Также пользователям предоставляется возможность развернуть свой код и запускать приложения на базе Gemini.

В целом, модель кажется особенно заточенной под задачи программирования. Креативность — не её сильная сторона, но, благодаря огромному контекстному окну, её легко направить в нужное русло с помощью качественного системного промпта и примеров.

Согласно архивной версии карточки модели (документа с основными сведениями о дизайне, назначении, производительности и ограничениях), опубликованной Google DeepMind, Gemini 3 Pro может генерировать до 64 000 токенов на выходе, а её знания актуальны по январь 2025 года. Google признала, что модель может «галлюцинировать», а также периодически работать медленно или выдавать ошибки тайм-аута.

Официальная карточка модели на данный момент недоступна.

Как уже упоминалось, доступ к Gemini 3 Pro сейчас открыт бесплатно для всех в Google AI Studio. Поддержка модели также реализована в Vertex AI и Gemini API. Однако в приложении Gemini новинка пока недоступна — даже для платных подписчиков Gemini Pro.

Ноябрьский релиз ставит Google в один ряд с Claude Sonnet 4.5 от Anthropic, Grok 4.1 и даже GPT-5.1 от OpenAI. Результаты бенчмарков показывают, что Gemini 3 Pro лидирует в задачах на логику и мультимодальность, хотя реальная эффективность будет зависеть от конкретного сценария использования.

Google распространяет Gemini 3 Pro через свои облачные платформы в соответствии с действующими условиями обслуживания. К модели применяется политика запрещенного использования генеративного ИИ, блокирующая создание опасного контента, взлом систем безопасности, материалы сексуального характера, насилие, разжигание ненависти и дезинформацию.