Эффективное использование Gemini 3 Pro

Причины для использования Gemini 3

До появления Gemini 3 модель Gemini 2.5 Pro считалась наиболее эффективной среди разговорных больших языковых моделей. Единственной сферой, где превосходство демонстрировала другая модель, оставалось мышление Claude Sonnet 4.5 в задачах программирования.

Gemini 2.5 Pro выделяется как ведущая модель для не-кодирующих задач благодаря следующим качествам:

• Способности быстро находить точную информацию
• Низкому уровню галлюцинаций
• Готовности высказывать несогласие с пользователем

Последний аспект признается наиболее значимым. Хотя некоторые предпочитают дружелюбные модели, ориентированные на комфорт общения, для решения проблем требуется иное:

Необходима модель, которая сразу переходит к сути и указывает на ошибки пользователя.

Опыт показывает, что Gemini 2.5 значительно опережает другие модели, такие как GPT-5, Grok 4 и Claude Sonnet 4.5, в этом отношении.

Учитывая лидерство Google в области больших языковых моделей, выпуск обновленной версии Gemini вызывает особый интерес, и тестирование началось сразу после релиза.

Google представила Gemini 3 Pro, но версия flash пока не вышла, хотя ее появление ожидается в ближайшее время.

Работа с Gemini 3 в консоли

Первое тестирование Gemini 3 Pro проводилось в консоли. Заметна была относительно низкая скорость по сравнению с Gemini 2.5 Pro. Тем не менее, это редко становится проблемой, поскольку приоритет отдается интеллекту, разумеется, в пределах разумных пределов. Хотя Gemini 3 Pro работает медленнее, она не выходит за рамки приемлемого.

Еще одной особенностью стало использование большего количества изображений в объяснениях. Например, при обсуждении сертификатов EPC модель самостоятельно нашла подходящее изображение:

Модель иногда генерирует изображения без явного указания, и процесс в консоли Gemini проходит удивительно быстро.

Наибольшее впечатление от возможностей Gemini 3 возникло при анализе первой научной статьи о диффузионных моделях. Обсуждение с моделью помогло разобраться в содержимом, включая текст, изображения и уравнения. Однако это умение присуще и другим передовым моделям. Особо впечатлило взаимодействие по теме диффузионных моделей для их понимания.

В ходе диалога возникло заблуждение: обсуждалась безусловная диффузия, но воспринималась как условная. Это происходило до знакомства с терминами условная и безусловная диффузия.

Gemini 3 четко указала на ошибку в понимании, разобрала истинный смысл вопроса и существенно способствовала углублению знаний о диффузионных моделях.

Дополнительно были повторно запущены старые запросы, использованные ранее с Gemini 2.5 Pro в консоли. Это были общие вопросы средней сложности.

Ответы получились в целом схожими, но Gemini 3 лучше раскрывала неизвестные аспекты или темы, не рассмотренные ранее ни пользователем, ни Gemini 2.5 Pro. Например, при обсуждении процесса написания статей и путей улучшения модель предложила более детальную обратную связь и креативные методы совершенствования стиля.

В итоге, Gemini 3 в консоли характеризуется как:

• Немного медленная
• Интеллектуальная, с качественными объяснениями
• Эффективная в выявлении непредвиденных идей, что полезно для решения задач
• Готовая к несогласию и указанию на неоднозначности — качества, признаваемые важными для ассистента на базе большой языковой модели

Программирование с Gemini 3

После тестирования в консоли опыт работы с Gemini 3 продолжился в среде Cursor для кодирования. Модель показала себя достойно, но предпочтение остается за Claude Sonnet 4.5 thinking как основной для программирования. Причина в склонности Gemini 3 к избыточно сложным решениям и меньшей скорости. Впрочем, Gemini 3 остается высокоэффективной для кодирования и может превосходить в других сценариях. Тестирование фокусировалось на инфраструктуре для ИИ-агентов и стеках CDK.

Применение Gemini 3 для программирования осуществлялось в двух основных направлениях:

• Создание игры на основе скриншота из поста в X
• Разработка инфраструктуры для агентов

Сначала была предпринята попытка воссоздать игру из поста в X. На начальном этапе модель сгенерировала базовую версию на Pygame с квадратами, но упустила спрайты, боковую панель и другие элементы, сделав минималистичную реализацию.

В последующем запросе уточнялось:

Сделай так, чтобы это выглядело точно как эта игра, с дизайном и всеми деталями. Используй

Примечание: В реальном программировании инструкции должны быть гораздо детальнее, чем этот запрос. Такой подход применялся для оценки способности модели создавать игру с нуля в неформальном режиме.

После уточнения модель произвела рабочую версию: гости перемещаются, возможна покупка покрытий и машин, игра функционирует как ожидалось. Это произвело сильное впечатление.

Далее тестирование перешло к более серьезному коду производственного уровня. Вывод: Gemini 3 Pro справляется с задачами, но чаще генерирует избыточный или менее оптимальный код по сравнению с Claude Sonnet 4.5. Кроме того, Claude Sonnet 4.5 заметно быстрее, что делает ее приоритетной. Тем не менее, Gemini 3 Pro можно считать второй по эффективности моделью для кодирования среди протестированных.

Выбор лучшей модели для программирования сильно зависит от конкретных задач. В одних случаях скорость критична, в других — другие модели могут быть предпочтительнее. Рекомендуется самостоятельно пробовать варианты, поскольку стоимость использования снижается, а изменения легко откатывать, делая эксперименты доступными.

Google также анонсировала новую IDE под названием Antigravity, но ее тестирование пока не проводилось.

Общие впечатления

Общее восприятие Gemini 3 положительное, и обновленный набор моделей для использования выглядит следующим образом:

• Claude 4.5 Sonnet thinking для программирования
• GPT-5 для быстрых ответов на простые вопросы (приложение GPT удобно открывать по горячей клавише)
• GPT-5 для генерации изображений
• Gemini 3 для детальных ответов и продолжительных обсуждений тем, таких как изучение новых областей или анализ архитектуры ПО

Стоимость Gemini 3 на миллион токенов (по данным Gemini Developer API Docs):

• При менее 200 тыс. входных токенов:
  • Входные токены: 2 USD
  • Выходные токены: 12 USD
• При более 200 тыс. входных токенов:
  • Входные токены: 4 USD
  • Выходные токены: 18 USD

В заключение, первые впечатления от Gemini 3 благоприятны, и модель рекомендуется к изучению.