Gemini 3: что это за нейросеть от Google и как ей пользоваться?
Нейросеть Gemini 3 от Google, которую корпорация называет самой продвинутой мультимодальной платформой в мире, по результатам тестов опередила GPT-5 от Open AI. Она умеет обрабатывать почти любую информацию в интернете: и текст, и картинки, и аудио, и видео, и код, причем одновременно. Что еще известно о новой модели ИИ — в материале «Постньюс».
Что такое Gemini
Gemini — это семейство мультимодальных моделей искусственного интеллекта от Google DeepMind. ИИ-помощник работает на основе больших языковых моделей (LLM), которые распознают и могут создавать тексты, аудио, видео, изображения и коды. Он легко интегрируется с экосистемой Google и считается преемником Google Assistant. Среди основных функций Gemini:
- создание контента (статьи, сценарии, изображения, музыка);
- обработка данных (анализ документов и изображений и поиск по ним);
- программирование (написание и отладка кода, SQL-запросы, генерация HTML);
- обучение (помощь в учебе, объяснение материала).
Gemini 3: основные функции и отличия от предыдущей версии
Gemini 3, вышедшая в ноябре 2025 года, предназначена для решения комплексных задач: работы с мультимедийными файлами, анализа больших документов, генерации и проверки кода, а выполнения пошаговых инструкций. Этот ИИ поддерживает расширенный контекст (1 млн токенов у Pro) и обладает улучшенными механизмами рассуждения. Разработчики называют Gemini 3 «лучшей в мире моделью для мультимодального понимания».
Что умеет Gemini 3
- В отличие от других моделей, обрабатывать текст, изображения, видео и звук не отдельно, а вместе, как единый набор данных.
- Выполнять функцию помощника: сортировать письма, вести календарь, бронировать поездки.
- Обрабатывать объемные файлы (до 1 млн токенов), выделять в них ключевые фрагменты, создавать структуры, анализировать отчеты, работать с разными элементами, будто то текст, таблица или картинка.
- Вайбкодить: по тестовому описанию Gemini 3 может сгенерировать код, исправить ошибки, предложить доработки.
- Предоставлять ответ не только текстом, как ранее, а в виде готового макета: схемы, блока с картинками или набора карточек.
Примеры промптов для Gemini 3
- «Составь план 30-минутного интервью с экспертом по теме «Будущее AI». Включи вступление, 6 ключевых вопросов и блок для вопросов от слушателей»;
- «Вот SQL-запрос. Проанализируй его, предложи 2 варианта оптимизации (индексы, изменение логики) и покажи финальную версию»;
- «Составь сравнительную таблицу нашего продукта и двух ключевых конкурентов (X, Y) по 5 параметрам (данные приложу). Сделай вывод о нашем главном преимуществе и слабых местах»;
- «Прочитай этот PDF-файл и проанализируй его (вложение). Выдели основную мысль и предложи, как доработать структуру».
Как пользоваться Gemini 3 в России
Приложение Gemini поддерживает русский язык. Однако дата официального релиза Gemini 3 (или ее API) в России пока не объявлялась, и нашей страны нет в списке поддерживаемых регионов.
Стоимость Gemini 3
Цена зависит от тарифа:
- бесплатно — доступ только к базовым возможностям;
- Google One AI Premium — $19,99 в месяц (около 1600 руб.);
- Gemini 3 Pro — около $19,99 в месяц (если входит в Pro-подписку), с оплатой за токены;
- Gemini 3 Ultra — около $124,99 в месяц с расширенными функциями.
Gemini 3 против GPT-5: сравнительные характеристики
Нейросеть от Google обошла конкурента от Open AI по результатам «экзаменов», которые регулярно проводят для каждой модели. «Ум» нейронок оценивают с помощью бенчмарков.
Бенчмарки (от англ. benchmark — «эталон») — это специализированные тесты, которые показывают, насколько хорошо ИИ выполняет разные задачи. Это может быть решение арифметических задач, способность отвечать по заданной форме или глубоко рассуждать. С помощью бенчмарков проверяют и общую эрудицию нейросети. Универсального бенчмарка для оценки «ума» ИИ нет, поэтому тестов множество, и они разнообразны.
Но даже разнообразие и количество бенчмарков не могут показать уровень искусственного интеллекта со всех сторон. Во-первых, тесты быстро устаревают, поскольку нейронки постоянно учатся и совершенствуют знания и навыки. Во-вторых, часть данных из теста может попасть в обучающую выборку модели, и тогда результаты из-за такой протечки будут завышенными. В-третьих, прохождение «экзамена» не гарантирует успешного практического применения модели. К примеру, ИИ может хорошо справляться с задачами, но не уметь находить ошибки в чужих решениях.
Так, нейросеть от Google почти вдвое опередила соперницу в выполнении абстрактных визуальных задач: 31,1% против 17,6%. Незначительное превосходство Gemini 3 Pro демонстрирует в ответах на вопросы категории доктора наук (91,9% против 88,1%) и многоязычности (91,8% против 91%). Максимальные 100% детище Google набрало в решении автоматических задач с помощью кода. Без кода результат составил 95% против 94% у GPT. А вот академическое мышление на 2,5 тыс. сложных вопросах новая Gemini проявила более слабо, чем оппонент: 37,5% против 45,8%.
Причины успеха новой Gemini
1. Gemini 3 буквально обучена на «всем, что можно легально использовать». Модель тренировали одновременно на текстах, изображениях, видео, аудио и коде. Причем при обучении акцент делался на том, чтобы нейронка сама понимала взаимосвязь.
2. У новой Gemini огромное контекстное окно — 1 млн токенов. Оно позволяет решать задачи с большим количеством шагов. У GPT-5.1/5.2 16 тыс. токенов в бесплатной веб‑версии, 32 тыс. — Plus и Business, 128 тыс. — в Pro и Enterprise, 196 тыс. — в версии Thinking и 400 тыс. в API‑версии. И это все равно меньше миллиона.
3. Gemini очень обстоятельно обучают рассуждению и пошаговому решению задач. ChatGPT 5/5.1/5.2 Thinking тоже акцентированы на них, но их показатели бенчмарков ниже.
