Google без гучних офіційних презентацій відкрила доступ до Gemini 3 Pro Preview – моделі, яка демонструє революційний прорив у розв’язанні математичних задач та логічному мисленні. Новинка вже доступна в Google AI Studio, де її можливості можна оцінити безкоштовно за умови надання згоди на використання даних діалогів.
Компанія Google зробила стратегічний хід, випустивши попередню версію моделі без масштабного івенту. Основним майданчиком для запуску стала платформа Google AI Studio. Згодом очікується інтеграція у додаток Gemini, сервіси Vertex AI та Google API. Для розробників та бізнесу вже відома цінова політика: при роботі з контекстом до 200 тисяч токенів вартість становить 2 долари за мільйон вхідних токенів та 12 доларів за вихідні. Якщо ж обсяги зростають, ціна підвищується до 4 та 18 доларів відповідно.
Відомо, що Gemini 3 Pro навчали «з нуля» на фірмових прискорювачах TPU. Модель підтримує вражаюче контекстне вікно в 1 мільйон токенів. У витоках інформації зазначається, що «нова модель підтримує контекстне вікно до 1M токенів, а також вихід до 64K токенів, що відкриває нові горизонти для обробки великих масивів даних.
Gemini 3.0 Pro показала значний прогрес у складних бенчмарках
Найбільший резонанс викликали результати тестування. У бенчмарку ARC-AGI-2, який оцінює здатність алгоритмів навчатися новим правилам на ходу, новинка від Google набрала 31,1%. Для порівняння, ще вчорашній лідер GPT-5.1 Thinking досяг лише 17,6%. Це серйозна заявка на лідерство, хоча до людського рівня у 66% штучному інтелекту ще далеко.
Особливу увагу привертає MathArena Apex – тест на математичні задачі екстремальної складності. Тут Gemini 3 Pro демонструє феноменальні 23,4%, тоді як більшість конкурентів застрягли на рівні статистичної похибки в 1-2%. У тесті на розуміння інтерфейсів ScreenSpot-Pro модель показала результат 72,7%, що є критично важливим для розвитку агентських функцій AI.
Варто зазначити, що це лише попередня версія. У найближчі місяці Google DeepMind обіцяє випустити нові чекпоїнти з ще вищою продуктивністю. Експерти галузі очікують на реальні кейси використання, щоб підтвердити ці синтетичні тести на практиці.
Також рекомендуємо прочитати:
Google додала у NotebookLM функції Deep Research та аналізу файлів Sheets, Word та PDF
