Gemini 3 vs GPT 5

Google AI заявляет, что Gemini 3 Pro новый лидер LLM.
Давайте разбираться, так ли это.

Агентность как новый стандарт

Gemini 3 Pro ведёт себя как исполнительный напарник: сам планирует шаги, подбирает инструменты и доводит задачу до результата. Модель лучше всего раскрывается в agentic‑сценариях — от делегирования многошаговых процессов до самостоятельной оркестрации действий без постоянного контроля.

Мультимодальность и длинный контекст

Gemini уверенно работает с текстом, изображениями, видео, аудио и PDF, связывая источники в цельную картину. Поддержка до 1M токенов на вход и 64k на выходе позволяет анализировать большие массивы материалов — от договоров и технических документов до логов и скриншотов — не теряя нить рассуждений.

Кодинг и алгоритмика для продакшена

Модель создана для advanced coding, алгоритмической разработки и строгого следования инструкциям. По сути это конструктор от прототипа до запуска: поиск, вызов функций и исполнение кода работают согласованно, что ускоряет путь от идеи к работающему инструменту.

Gemini 3 Pro опережает GPT‑5.1 по результатаам тестов

В рассуждении и восприятии Gemini уверенно впереди: Humanity’s Last Exam (комплекс задач на академическое рассуждение без инструментов: проверяет глубину логики и аргументации) — 37.5% против 26.5% ARC‑AGI‑2 (абстрактное визуально‑символьное мышление по Abstraction & Reasoning Corpus второго поколения; близко к «чистой» способность к выводу правил) — 31.1% против 17.6%, GPQA («google‑proof» вопросы уровня магистратуры по естественным наукам; оценивает научную эрудицию без опоры на поиск) — 91.9% против 88.1%, MMMU‑Pro (многопредметное мультимодальное понимание: совмещение текста, изображений и схем в едином рассуждении) — 81.0% против 76.0%, Video‑MMMU (извлечение причинно‑следственных связей из видео) — 87.6% против 80.4%, ScreenSpot‑Pro (понимание интерфейсов и экранных состояний) — 72.7% против 3.5%. В разработке преимущество также заметно: LiveCodeBench Pro Elo (соревновательное программирование в рейтинге Elo) 2439 против 2243, Terminal‑Bench 2.0 (оценивает работу агента в командной строке) — 54.2% против 47.6% τ2‑bench (проверяет качество использования внешних инструментов) — 85.4% против 80.2% В длинном контексте Gemini набирает 77.0% на MRCR v2 (128k) и поддерживает 1M‑контекст; у GPT‑5.1 такой режим не заявлен.

Для каких задач идеален Gemini 3?

В основе сценариев — agentic‑подход, продвинутый кодинг, глубокое понимание длинных контекстов, устойчивое мультимодальное восприятие и алгоритмическая разработка. Иными словами, когда нужно не просто ответить, а спланировать, собрать и запустить.

Как в России подключиться к API Gemini 3?

Одним из из первых в достут к API Gemini 3 стал предлагать агрегатор иностранных LLM - AI MEDIATOR. В этом B2B сервисе можно заключить официальный договор на покупку LLM-траффика и оплачивать услуги по безналу рублями, используя ЭДО.

Итоги.Будет ли Gemini 3 доминировать над GPT5? Вопрос открытый.Продвинутые пользователи уже дано использую не одну LLM, а целый набор, в котором каждая ИИ-модель является оптимальной для конкретной задачи. Но то, что в своем наборе "инструментов"нужно иметь Gemini 3 - сомнений нет.#gpt5 #llm #ии #искусственныйинтеллект #gemini3pro #gemini3 #googleai #googleaistudio #apiдляразработчиков #api #apiинтеграция