Google Gemini 3 Pro: Конец эры чат-ботов, начало эпохи ИИ-агентов?

В этой статье:

• Демонстрация возможностей

• Что умеет Gemini 3 Pro?

• Антигравитация для разработчиков

18 ноября 2025 года Google представила Gemini 3 Pro — модель ИИ, которая, по словам генерального директора компании Сундара Пичаи, создана для того, чтобы «воплощать любые идеи в жизнь».

Релиз состоялся всего через неделю после запуска ChatGPT 5.1 и через день после дебюта Grok 4.1, что еще больше усилило конкуренцию на рынке.

Новая модель позиционируется не просто как чат-бот, а как универсальная платформа, способная справляться с задачами любой сложности. Третья версия Gemini получила возможности уровня агента, улучшенное рассуждение, расширенный контекст и способность преобразовывать пользовательские файлы (изображения, видео, аудио) в совершенно новый контент.

Редакция Incrypted изучила, что умеет Gemini 3 Pro — и в каких областях он превосходит своих конкурентов.

Gemini 3 Pro представлен как самая «разумная» модель Google, и компания открыто позиционирует свое решение как лидера отрасли во многих отношениях. Независимые оценки это подтверждают.

Согласно Artificial Analysis, модель стала новым лидером их интегрального индекса.

Индекс ИИ от Artificial Analysis. Данные: Artificial Analysis.

Если верить тестам Artificial Analysis, Google опередила своих конкурентов в областях интеллектуальных задач — рассуждения, понимания сложных структур, точности и мультимодальности.

Особого внимания заслуживают результаты в Deep Analysis. На тесте Humanity's Last Exam, который оценивает способность модели решать проблемы докторского уровня без инструментов, Gemini 3 Pro набрал более 37%.

Это более чем на десять процентных пунктов выше предыдущего рекорда. На ARC-AGI-2, одном из самых сложных тестов, оценивающих способность выводить правила и применять их к новым ситуациям, модель также показала результаты выше большинства конкурентов.

Результаты десяти специализированных тестов от Artificial Analysis. Данные: Artificial Analysis.

Высокая производительность также очевидна в математических тестах, подчеркнули в Google. В тесте MathArena Apex, где вопросы экстремальных уровней сложности традиционно выводят модели из равновесия, Gemini 3 Pro получил 23,4%. Ранее эта цифра была недостижима для других систем, а лучшие результаты не превышали 5,2%.

Результаты теста MathArena Apex. Данные: MathArena.

В мультимодальных тестах обновленный Gemini также занимает первые позиции. Эксперты напрямую связывают это с потенциально большим масштабом модели.

Эта гипотеза объяснила бы способность ИИ Google превосходить продукты других компаний в задачах, связанных с визуальным анализом и пространственным пониманием.

Отдельно стоит отметить сравнение с Claude и ChatGPT. На тесте SWE-Bench Verified, который проверяет способность автономно обрабатывать задачи GitHub, новая модель отстает от Sonnet 4.5 всего на один процент. По другим показателям Gemini часто выходит вперед.

Сравнительные результаты тестов различных моделей ИИ. Данные: Google.

Еще одним важным доказательством является скорость модели. Artificial Analysis отмечает, что Gemini 3 Pro генерирует около 128 токенов в секунду. Это быстрее, чем производительность GPT-5.1, Kimi K2 Thinking и Grok 4.

Скорее всего, это связано с собственной аппаратной платформой Google на основе процессоров Tensor Processing Unit (TPU).

Таким образом, по ряду параметров модель уверенно конкурирует с существующими флагманами и во многих случаях превосходит их. При этом продукт отстает от конкурентов в некоторых тестах, но обычно лишь незначительно.

С технической точки зрения, Gemini 3 Pro — это мультимодальная модель с большим контекстом и расширенным набором управляемых параметров. Согласно документации Google, она принимает в качестве входных данных текст, код, изображения, аудио, видео и PDF-файлы.

Максимальный размер входных данных заявлен как 1 048 576 токенов, с выходом до 65 536 токенов. Для практических приложений это означает, что модель может анализировать большой объем данных одновременно, включая длинные документы, наборы статей, большие видеолекции или целые репозитории кода.

Технические данные Gemini 3 Pro. Данные: Google.

В документации отдельно указано, что модель поддерживает до 900 изображений на запрос, до 900 документов, до десяти видео и аудио продолжительностью до нескольких часов.

Это позволяет строить сложные запросы, где текстовые описания сочетаются с визуальным материалом и кодом.

С введением Gemini 3 появилось множество новых настроек. Во-первых, параметр уровня рассуждения. Вместо прежнего «бюджета мышления» используется явный переключатель thinking_level, который может быть низким или высоким.

Google объясняет это как способ регулировать объем внутренних рассуждений. Функция обеспечивает баланс между качеством ответа, сложностью логики, задержкой и стоимостью.

Во-вторых, появилось управление разрешением для медиаконтента. Параметр media_resolution (низкий, средний или высокий) позволяет контролировать глубину визуального анализа и потребление токенов для изображений и видео.

Описание новых функций в Gemini 3 Pro. Данные: Google.

На уровне продукта Google пытается превратить эти функции в новые формы интерфейсов. Пичаи описывает работу с Gemini так:

Кроме того, руководитель Google пишет, что Gemini 3 «привносит мощное рассуждение в поиск и новые генеративные интерфейсы». В частности, он вводит режим визуальной компоновки.

Это означает, что ответ может выглядеть как разворот «журнала» с фотографиями, модулями и элементами, которыми управляет пользователь. В качестве примера он привел запрос на планирование трехдневной поездки в Рим.

Система ответила, сгенерировав маршрут с визуальными блоками и возможностью настроить его в соответствии с предпочтениями пользователя.

Важной областью развития являются возможности на основе агентов. Google отмечает, что с Gemini 2 компания активно развивает «эру агентов», и Gemini 3 показывает прогресс в способности планировать действия на длительные периоды времени.

В их материалах особо упоминается лидерство в тесте Vending-Bench 2, который моделирует управление торговым автоматом в течение года. Согласно описанию Google, ИИ поддерживает последовательность действий и использование инструментов в стабильном состоянии и не «отходит» от поставленной цели.

Тест Vending-Bench 2. Данные: Google.

Практическое применение этих идей для повседневных задач компания относит к Gemini Agent. Руководитель Google объясняет, что эта функция использует продвинутые возможности рассуждения для разбиения сложных задач на несколько шагов.

После их выполнения модель предлагает пользователю дальнейшие действия в зависимости от полученного результата.

С инженерной стороны важным элементом экосистемы стал новый инструмент разработки Google Antigravity. В официальном анонсе он описывается как «платформа разработки на основе агентов».

Решение представляет собой интегрированную среду, где агенты на базе Gemini 3 имеют доступ к редактору, терминалу и браузеру. Они могут планировать и выполнять сложные программные задачи и представлять свои шаги пользователю в виде отдельных «артефактов», которые легко проверить.

Издание ArsTechnica подчеркивает, что Antigravity может использовать не только агентов на базе Gemini, но и решения на основе Claude Sonnet 4.5 и GPT. Продукт также предлагает клиентские и серверные инструменты командной строки.

Эти случаи показывают, что модель может справляться с задачами, связанными с пространственным расположением объектов и работой в средах виртуальной и дополненной реальности.

В итоге, на уровне функций Gemini 3 Pro выглядит как универсальный инструмент с большим контекстом, управляемым глубоким рассуждением и тесной связью с инструментами разработки и агентами.