Nowy model Google Gemini 3 Pro przewyższa GPT-5.1 w benchmarkach rozumowania i generowania kodu front-end

Jeszcze nie opadł kurz po premierach konkurencyjnych modeli, a Google wyłożyło na stół swoje najcięższe działa. Mowa o modelu Gemini 3. Ta premiera to coś więcej niż tylko kolejny wzrost wydajności. Google stawia na rewolucję w sposobie interakcji ze sztuczną inteligencją, przesuwając ją z roli biernego asystenta do aktywnego, autonomicznego agenta. Czy faktycznie jest to ten „ogromny krok w stronę AGI”, o którym marzy cała branża? Co ta nowa moc obliczeniowa i unikalna strategia integracji znaczą dla rynku.

Google Gemini 3 i agentowa platforma Antigravity zmieniają rolę AI z pasywnego doradcy na aktywnego, autonomicznego agenta, zdolnego do samodzielnego planowania, kodowania i testowania złożonych zadań.

Google wysyła sztuczną inteligencję w kosmos. Project Suncatcher to najbardziej szalony plan giganta technologicznego

Google Gemini 3 Pro debiutuje z wynikiem 1501 Elo w LMArena, stając się pierwszym publicznie dostępnym modelem, który przełamał barierę 1500 punktów. To o 50 punktów więcej niż jego poprzednik, Gemini 2.5 Pro, który przez ponad pół roku utrzymywał się na szczycie rankingu. W praktyce oznacza to zauważalny skok w jakości odpowiedzi. Model lepiej rozumie kontekst zapytań i wymaga mniej precyzyjnych promptów, aby dostarczyć oczekiwane rezultaty. Google chwali się też wynikiem 91,9 proc. w teście GPQA Diamond, sprawdzającym rozumowanie na poziomie doktoranckim, oraz 23,4 proc. w MathArena Apex, nowym standardzie dla zadań matematycznych.

Badanie Future of Life. Większość Amerykanów chce wstrzymania rozwoju superAI do otrzymania dowodów bezpieczeństwa

Prawdziwą gwiazdą jest jednak tryb Deep Think. To rozszerzona wersja modelu bazowego, która poświęca więcej czasu na „przemyślenie” problemu przed udzieleniem odpowiedzi. Rezultaty? W teście ARC-AGI-2, który mierzy zdolność AI do rozwiązywania całkowicie nowych, nigdy wcześniej niewidzianych zagadek logicznych, Deep Think osiąga 45,1 proc. skuteczności. Dla porównania, standardowy Gemini 3 Pro radzi sobie w tym samym teście na poziomie 31,1 proc., a konkurencyjne modele rzadko przekraczają 20 proc. Test ARC-AGI to coś w rodzaju matury z inteligencji abstrakcyjnej dla sztucznej inteligencji, jak kompas wskazujący kierunek ku AGI, czyli sztucznej inteligencji ogólnej.

Sztuczna inteligencja Google AI Mode Shopping będzie kupować za Ciebie i dzwonić do sklepów. To nie science fiction, to już działa

Co to oznacza dla przeciętnego użytkownika? W teorii, możliwość powierzenia AI bardziej skomplikowanych zadań wymagających wieloetapowego planowania. Gemini 3 lepiej radzi sobie z długoterminowym zarządzaniem narzędziami, co pokazuje test Vending-Bench 2, gdzie model symulował prowadzenie firmy przez cały rok bez utraty kontekstu zadania. Praktyczne zastosowania obejmują organizację skrzynki mailowej, rezerwację usług lokalnych czy analizę długich nagrań wideo, na przykład rozbiór techniki w meczu pickleballa z wygenerowaniem planu treningowego.

Polski zespół SoftServe wygrywa Google Cloud Agentic Era Hackathon 2025 z rozwiązaniem Team Buddy

Największą nowością jest platforma Google Antigravity, czyli darmowe środowisko deweloperskie zbudowane wokół filozofii „agent-first”. W przeciwieństwie do tradycyjnych IDE, gdzie AI pełni rolę asystenta podpowiadającego kod, Antigravity daje agentom bezpośredni dostęp do edytora, terminala i przeglądarki. Oznacza to, że AI nie tylko pisze kod, ale samodzielnie go testuje, waliduje w przeglądarce i iteruje nad rozwiązaniem bez ciągłego dopytywania programisty. Platforma wykorzystuje Gemini 3 Pro do zadań kodowania, model Gemini 2.5 Computer Use do kontroli przeglądarki oraz Nano Banana do edycji obrazów, wszystko w jednym ekosystemie. Wynik 1487 Elo w WebDev Arena i 76,2 proc. w SWE-bench Verified potwierdza, że nie jest to tylko marketingowy chwyt, ale realna alternatywa dla rozwiązań pokroju Cursor czy GitHub Copilot.

Generowanie muzyki z tekstu i audio. OpenAI wkracza w dźwiękowy ekosystem AI po sukcesie Sora i powalczy z Suno i Lyria

Warto jednak pamiętać, że benchmarki to jedno, a rzeczywista użyteczność drugie. Jak zauważaliśmy przy okazji testów Gemini 2.5 Pro, konkurencyjny Claude 3.5 Sonnet nadal utrzymywał przewagę w rozumowaniu analitycznym mimo zbliżonych wyników w testach syntetycznych. Wczesne opinie użytkowników Gemini 3 wskazują na problem z halucynacjami. Model bywa zbyt pewny siebie, podając nieprawdziwe informacje z niezachwianą pewnością. Google deklaruje, że wynik 72,1 proc. w SimpleQA Verified pokazuje postęp w dokładności faktograficznej, ale do ideału wciąż daleko.

Google AI Overview i Gemini cytują inne domeny niż tradycyjna wyszukiwarka. Naukowcy odkryli ukryte mechanizmy

Model Gemini 3 Pro jest już dostępny w aplikacji Gemini dla wszystkich użytkowników, w Google AI Studio i Vertex AI dla deweloperów oraz w trybie AI Mode w wyszukiwarce Google, po raz pierwszy nowy model debiutuje w Search od pierwszego dnia premiery. Tryb Deep Think trafi do subskrybentów Google AI Ultra w najbliższych tygodniach, po testach bezpieczeństwa. Platforma Antigravity jest dostępna za darmo i obsługuje również modele Claude Sonnet oraz GPT-OSS, co sprawia, że jest ekosystemem otwartym na różne rozwiązania AI.

Źródło: Google Blog