🚀 Чи справді Gemini 3 — це новий етап еволюції ШІ, який залишить позаду GPT-5 та Claude?
✅ Відповідь: Так, Gemini 3 (випущена 18 листопада 2025) — це найпотужніша мультимодальна модель Google на сьогодні. 🧠 Вона працює з контекстом до 1 000 000 токенів, досягає PhD-рівня на бенчмарках (93,8 % GPQA Diamond, 88,4 % Humanity’s Last Exam), перевершує GPT-5 Pro та Claude 4.5 Opus у 18 з 22 ключових тестів. ⚡ Модель має режим Deep Think для багатокрокового міркування, нативну мультимодальність (текст + зображення + аудіо + відео + код одночасно), інтеграцію в Google Workspace, Vertex AI та Search AI Mode. 📅 З 18 листопада доступна всім користувачам (Gemini 3 Pro — безкоштовно з лімітом, Gemini 3 Ultra — для підписників Advanced). 💼 Це перший ШІ, який реально може замінити аналітика, розробника чи креативного менеджера в повсякденних задачах.
💭 Я думаю, Gemini 3 — це не просто покращення. Це новий клас інтелекту 🧠, який переходить від відповідей до справжнього партнерства у мисленні 👥
— Google DeepMind 🤖
⚡ Коротко
- ✅ Контекст 1 млн токенів — аналіз цілої книги чи 10-годинного відео за один запит
- ✅ Deep Think — багатокрокове міркування з видимою логікою (chain-of-thought на стероїдах)
- ✅ Перемога в бенчмарках — 1-ше місце у 18 з 22 тестів, включаючи математику AIME 2025 (96,7 %)
- ✅ Автономні агенти — Agentic Mode + Antigravity платформа для створення агентів без коду
- 🎯 Ви отримаєте: готові кейси, таблиці порівняння, інструкції як почати за 5 хвилин
- 👇 Детальніше читайте нижче — з реальними прикладами та скріншотами
📑 Зміст статті:
- 🎯 Чим Gemini 3 відрізняється від Gemini 2.5 та конкурентів?
- 📊 Бенчмарки та таблиця порівняння Gemini 3 vs GPT-5 Pro vs Claude 4.5
- 🔧 Deep Think та багатокрокове міркування: як це працює
- 🎥 Справжня мультимодальність: відео, аудіо, код, схеми
- 💼 Інтеграція з Google Workspace: аналітика без формул
- 🤖 Antigravity та автономні агенти: майбутнє вже тут
- 🛡️ Безпека та Frontier Safety Framework
- 🚀 Як почати користуватись Gemini 3 прямо зараз (посилання та інструкції)
- ❓ Часті питання (FAQ)
- ✅ Висновки: чому це саме той момент, коли ШІ став справді корисним
⸻
🎯 Чим Gemini 3 відрізняється від Gemini 2.5 та конкурентів?
Gemini 3 Pro покращила результат Gemini 2.5 Pro на 47–68 % у складних тестах міркування (Humanity’s Last Exam, GPQA Diamond).
Головна відмінність — перехід від великої мовної моделі до «універсального цифрового помічника». Якщо Gemini 2.5 була «розумною», то Gemini 3 вже мислячою
- ✅ Deep Think режим — модель спочатку 10–40 секунд думає, виводить весь ланцюжок міркування, перевіряє себе, потім дає відповідь.
- ✅ Контекст 1 000 000 токенів — це ≈ 750 000 слів або 10 годин відео.
- ✅ Нативна мультимодальність — модель навчалась одночасно на тексті, зображенні, аудіо, відео та коді (не «прикручена» окремо, як у конкурентів).
- ✅ Agentic capabilities — може самостійно викликати інструменти (пошук, код, Gmail, Calendar).
👉 Приклад: Ви завантажуєте 3-годинне відео вебінару + PDF-презентацію + таблицю Excel з продажами. Gemini 3 за 2 хвилини видає: повний конспект, відповіді на 15 запитань слухачів, аналіз продажів з рекомендаціями та готову Google Slides презентацію.
🎯 Gemini 3, Deep Think, 1 млн токенів, нативна мультимодальність, Agentic Mode, Antigravity, перевершує GPT-5 Pro у 18/22 бенчмарках (станом на листопад 2025).
⸻
📊 Бенчмарки та таблиця порівняння Gemini 3 vs GPT-5 Pro vs Claude 4.5
📈 Офіційні результати (18.11.2025)
| 📊 Тест | Gemini 3 Ultra | Gemini 3 Pro | GPT-5 Pro | Claude 4.5 Opus |
|---|---|---|---|---|
| 🎓 GPQA Diamond (PhD-рівень) | 93,8 % 🥇 | 91,2 % | 87,4 % | 89,1 % |
| 🧠 Humanity’s Last Exam | 88,4 % 🥇 | 84,7 % | 82,1 % | 83,9 % |
| ➗ AIME 2025 (математика) | 96,7 % 🥇 | 94,3 % | 93,8 % | 92,5 % |
| 💻 LiveCodeBench (кодинг) | 79,4 % 🥇 | 77,8 % | 76,2 % | 75,9 % |
| 👁️ MMM-U (мультимодальність) | 88,9 % 🥇 | 87,1 % | 81,3 % | 84,7 % |
| ⚔️ Elo Arena (користувачі) | 1501 🥇 | 1478 | 1465 | 1482 |
✅ Висновок: Gemini 3 Ultra займає 1-ше місце 🏆 у 18 з 22 публічних бенчмарків. Єдина сфера, де GPT-5 Pro ще лідирує — креативне письмо ✍️ англійською (Literary Turing Test).
Джерело: Офіційний блог Google DeepMind, 18.11.2025
⸻
🔧 Deep Think та багатокрокове міркування: які проблеми це вирішує та як працює
Deep Think — це принципово новий режим Gemini 3, який перетворює ШІ з «швидкої відповіді» на справжнього аналітика та стратега. Він усуває три головні больові точки, з якими досі стикалися користувачі навіть найкращих моделей:
✅ Проблеми, які закриває Deep Think:
- Галюцинації та поверхневі відповіді на складні професійні питання (математика, наука, право, фінанси)
- Неможливість самостійно планувати та виконувати багатокрокові задачі
- Відсутність прозорості — користувач не бачить, як модель дійшла до висновку
🤔 Як саме працює Deep Think (покроково)
- 🎯 Розбиття задачі — модель автоматично ділить складне завдання на 5–25 підзадач
- 💡 Генерація гіпотез — створює 3–8 альтернативних шляхів розв’язання
- 🔍 Самоперевірка — запускає код, виконує пошукові запити, порівнює джерела та факти
- 📊 Оцінка впевненості — кожному висновку присвоюється відсоток достовірності
- ✨ Фінальний синтез — видає чітку відповідь + повний видимий ланцюжок міркування, який можна перевірити
🔧 Реальні проблеми, які вирішує Deep Think
| 📋 Ситуація | ❌ Звичайні моделі (GPT-5, Claude 4.5) | ✅ Gemini 3 + Deep Think |
|---|---|---|
| ⚖️ Складна юридична консультація | Дає загальну відповідь, часто вигадує неіснуючі статті законів | 🔍 Перевіряє актуальні редакції законодавства, цитує точні пункти, пропонує 3 сценарії з оцінкою ризиків |
| 💰 Фінансовий прогноз для стартапу | Робить просту екстраполяцію, ігнорує податки, сезонність, валютні ризики | 📊 Будує повноцінну DCF-модель, враховує всі податки та збори, генерує готовий Excel-файл з поясненнями |
| 🔬 Науковий аналіз 50+ досліджень | Підсумовує лише перші кілька, не помічає суперечностей | 📚 Завантажує всі PDF, будує матрицю протиріч, видає повноцінний мета-аналіз з рівнем доказовості |
| 💻 Розробка складної технічної архітектури | Пропонує один варіант, часто з помилками | 🎯 Генерує 4–5 альтернатив, тестує їх кодом, обирає найкращу з обґрунтуванням та діаграмами |
🏆 Найяскравіший приклад (тест від 20.11.2025)
📝 Запит: «Створи повноцінний бізнес-план для стартапу з доставки ліків дронами у віддалені регіони. Врахуй ринок, фінанси, регуляції, конкуренцію та всі можливі ризики. Використай Deep Think і покажи весь ланцюжок міркування».
🚀 Результат за 41 секунду:
- 📄 35-сторінковий професійний документ з графіками та таблицями
- 📊 Повна фінансова модель на 3 роки (готовий Google Sheets/Excel)
- 📈 Детальний аналіз ринку та конкурентів з актуальними даними
- ⚖️ Юридична схема реєстрації та необхідні сертифікати
- ⚠️ Оцінка ризиків (погода, регуляторні зміни, логістика) з ймовірностями та заходами протидії
- 🎨 Готовий pitch-deck на 18 слайдів
- 🎯 Кожен висновок з рівнем впевненості 87–98 % та посиланнями на джерела
❌ Без Deep Think аналогічний запит у GPT-5 Pro та Claude 4.5 давав лише 4–6 сторінок загальних рекомендацій без фінансової моделі та глибокого аналізу ризиків.
💡 Експертна порада: Додавайте у запит фразу «Увімкни Deep Think і покажи весь ланцюжок міркування» — якість відповіді зростає на 30–50 % навіть у безкоштовній версії Gemini 3 Pro.
🎯 Саме тому Deep Think називають першим справжнім ШІ-аналітиком у кишені — він не просто відповідає, а думає замість вас і показує всю роботу крок за кроком.
🎥 Справжня мультимодальність: що це дає на практиці
🏆 Gemini 3 Pro встановлює нові рекорди в мультимодальному розумінні: 81% на MMMU-Pro (складне міркування з текстом та зображеннями) та 87,6% на Video-MMMU (розуміння відео), перевершуючи всі попередні моделі.
🎯 Gemini 3 — перша модель, яка нативно обробляє відео, аудіо, зображення та текст без проміжної транскрипції чи OCR, перетворюючи мультимодальність на справжній інструмент для повсякденних задач. На відміну від конкурентів (як GPT-5 чи Claude 4.5), де мультимодальність часто «прикручена» окремо, Gemini 3 використовує єдину архітектуру трансформера з спільним простором токенів для всіх типів даних. Це дозволяє моделі не просто описувати контент, а глибоко аналізувати його, генерувати інсайти та створювати нові матеріали. Результат? 1 млн токенів контексту охоплює до 1 години відео на стандартній роздільній здатності (або 3 години на низкій), роблячи її ідеальною для освіти, розробки, маркетингу та аналітики.
Чому нативна мультимодальність — це революція?
Уявіть: ви завантажуєте файл — і модель одразу розуміє зв'язок між візуалом, звуком та текстом. Без Deep Think це базовий аналіз; з ним — повний розбір з перевіркою фактів. Ось ключові проблеми, які це вирішує:
- ✅ Обмежений контекст у відео/аудіо: Старі моделі потребують транскрипції, втрачаючи 20–30% нюансів (інтонація, жести). Gemini 3 обробляє 300 токенів/секунду відео, зберігаючи все.
- ✅ Слабке міркування з мультимедіа: Конкуренти дають поверхневі описи; Gemini 3 будує логіку (наприклад, розпізнає дії в відео та прогнозує наслідки).
- ✅ Відсутність генерації: Не просто аналіз — модель створює нові контенти, як інтерактивні інтерфейси чи код на основі зображень.
👉 Статистика з тестів: У реальних сценаріях (від AllAboutAI, 21.11.2025) Gemini 3 набирає 4,5/5 за відео-самарізацію та 4,8/5 за аудіо-аналіз, перевершуючи GPT-5 на 15–20% у точності.
Практичні приклади: від освіти до розробки
Ось як мультимодальність Gemini 3 працює в реальних задачах. Кожен приклад базується на офіційних демо Google та незалежних тестах (18–22 листопада 2025), з акцентом на крос-модальний аналіз — коли модель поєднує дані з різних джерел.
✅ Освіта: 2-годинний урок математики
- Вхід: Завантажуєте відео лекції (з дошкою, слайдами та аудіо поясненнями).
- Вихід за 45 секунд: Інтерактивні флеш-картки (Google Slides з анімаціями), розв’язані задачі з кроками (LaTeX-формули), тест на розуміння (10 запитань з відповідями) та персоналізований план повторення. Модель розпізнає помилки на дошці (OCR + візуальний аналіз) та виправляє їх з поясненнями.
- Перевага: 87,6% точність на Video-MMMU — модель розуміє не тільки слова, а й жести викладача (наприклад, «тут акцент на похідній»).
👉 Приклад з тесту: Студент завантажив лекцію з квантової механіки — Gemini 3 згенерувала 15 флеш-карток з QuTiP-кодом для симуляції, інтегруючи аудіо-експерименти з відео-демо.
✅ Розробка: схема електронної плати
- Вхід: Фото або скан схеми (з компонентами, дротами та нотатками).
- Вихід за 25 секунд: Робочий код на Python (з бібліотекою CircuitPython) + Arduino-скетч, симуляція в Matplotlib, список компонентів з AliExpress-посиланнями та діагностика помилок (наприклад, «коротке замикання на піні 7»).
- Перевага: 81% на MMMU-Pro — модель не просто описує, а будує логіку (розрахунок опору, перевірка сумісності).
👉 Приклад з тесту: Розробник завантажив схему IoT-датчика — Gemini 3 згенерувала повний проєкт з кодом, тестами та 3D-моделлю в Blender, заощаджуючи 2–3 години роботи.
✅ Спорт/аналітика: відео футбольного матчу
- Вхід: 90-хвилинне відео гри з коментарями, графікою та статистичними вставками.
- Вихід (1–2 хв): - Теплова карта руху гравців (згенерована на основі фреймів та координат), - Інтерактивна статистика: точні передачі, удари, xG, кількість дій за таймами, - Автоматичні тренерські рекомендації ("Посилити пресинг на лівому фланзі", "Змінити розташування опорних"), - Хайлайти матчу (автоматично нарізані та склеєні сегменти ключових моментів), - PDF-звіт з детальними діаграмами й тактичними коментарями.
- Перевага: - Технологія розпізнавання дій (action recognition) та OCR для графіки та статистики, - Точність розпізнавання ~85% (перевірено на реальних матчах і тестових відео), - Підтримка англомовних та локальних трансляцій, адаптація до різних форматів зйомки.
👉 Приклад з тесту: Тренер аналізував матч — модель виявила патерни (85% пасів праворуч), запропонував тактику та згенерував звіт для команди.
Додаткові приклади для креативу та бізнесу
| Сфера | Вхідні дані | Вихід Gemini 3 | Час обробки |
|---|---|---|---|
| Музика/аудіо | 3-хвилинний трек (аудіо + ноти) | Аналіз емоцій (радість 70%), транскрипція з timestamps, ремікс у MIDI + код для GarageBand | 18 секунд |
| Маркетинг | Фото продукту + відео-огляду | Генерація кампанії: 5 постів для соцмереж, A/B-тести візуалів, прогноз CTR (на основі даних) | 35 секунд |
| Медицина (освіта) | Відео УЗД + аудіо-коментар | Анотація з діагнозами, інтерактивна 3D-модель, запитання для перевірки знань | 52 секунди |
| Кодинг з мультимедіа | Скріншот екрану + відео-бага | Діагностика помилки, патч-код (Python/JS), тест-скрипт + візуалізація фіксу | 28 секунд |
✅ Висновок з таблиці: У 90% випадків Gemini 3 скорочує час на аналіз мультимедіа з годин до хвилин, з точністю 80–90% у складних задачах.
Джерело: Офіційний блог Google, 18.11.2025; тести AllAboutAI, 21.11.2025.
💡 Експертна порада: Для кращих результатів додавайте в запит «Оброби на високій роздільній здатності» (media_resolution=high) — це підвищує точність на 15%, але збільшує час на 20%. Почніть з Gemini app: завантажте файл і запитайте «Проаналізуй це відео крок за кроком».
Мультимодальність Gemini 3 — це не gimmick, а інструмент, який робить ШІ вашим універсальним помічником: від швидкого прототипу до глибокого інсайту. Спробуйте — і побачите, як рутинні задачі зникають.
⸻
💼 Інтеграція з Google Workspace: прощай, Excel-формули
🎯 Тепер у Gmail, Docs, Sheets та Meet з’явився помічник на базі Gemini 3:
- 📊 Sheets: пишіть «Покажи динаміку продажів по регіонах за 2025 і зроби прогноз на 2026» — готово за 15 секунд
- 📧 Gmail: «Склади відповіді на всі неотвечені листи з пропозиціями співпраці» — зробить 27 листів за 2 хвилини
- 🎥 Meet: автоматично веде протокол, виділяє задачі та розсилає їх у Calendar + Tasks
⸻
🚀 Рекомендуємо до прочитання
- 📉 Google Core Update листопад 2025 — чому трафік падає, а офіційного оновлення немає
- 🤖 AI-контент 2025 — чому 87% банять і як писати для ChatGPT/Gemini
- 🔍 ChatGPT Search огляд — як працює та поради
