Цифры, которые заставляют конкурентов нервничать
Когда Google выпускает новые бенчмарки для Gemini 3, это похоже на школьника, который приносит домой табель с одними пятёрками и просит повесить его на холодильник. Только вместо холодильника - все технические СМИ мира.
На 20 января 2026 года Gemini 3 Pro показывает 89.2% на MMLU (массовый многозадачный языковой тест). Для сравнения: GPT-4.5 Turbo от OpenAI - 87.8%, Claude 3.5 Sonnet от Anthropic - 86.4%. Разница в пару процентов кажется мелочью, пока не попробуешь решить сложную математическую задачу или проанализировать юридический документ. Тут эти проценты превращаются в пропасть между "почти правильно" и "идеально".
| Бенчмарк | Gemini 3 Pro | GPT-4.5 Turbo | Claude 3.5 Sonnet |
|---|---|---|---|
| MMLU | 89.2% | 87.8% | 86.4% |
| HumanEval (код) | 91.5% | 89.3% | 85.7% |
| GSM8K (математика) | 94.1% | 92.8% | 91.2% |
Цифры взяты из официальных тестов Google на 15 января 2026 года. Независимые исследования показывают чуть более скромные результаты, но тенденция сохраняется: Gemini 3 лидирует в большинстве дисциплин.
Кодирующее приложение: когда IDE становится умнее программиста
Новое кодирующее приложение в Gemini - это не просто автодополнение кода. Это как если бы ваш старший коллега-гений сидел рядом и не только писал код, но и объяснял, почему именно так, а не иначе.
Приложение работает в трёх режимах:
- Режим напарника: Пишете код, Gemini предлагает оптимизации, находит уязвимости безопасности, предлагает альтернативные архитектурные решения. Видел, как он предлагал заменить O(n²) алгоритм на O(n log n) в реальном времени - жутковатое зрелище.
- Режим учителя: Объясняет сложные концепции на примерах из вашего же кода. Спросите "почему здесь deadlock?" и получите пошаговое объяснение с диаграммами.
- Режим архитектора: По ТЗ создаёт полную структуру проекта, выбирает стек технологий, рисует диаграммы зависимостей. Потом сам же генерирует boilerplate код.
Deepthink: исследовательская версия, которая пугает своей глубиной
Gemini 3 Deepthink - это не продукт для масс. Это инструмент для учёных, исследователей и параноиков, которые хотят знать, на что действительно способна современная ИИ-архитектура.
Контекстное окно в 10 миллионов токенов. Это не опечатка. Десять миллионов. Можно загрузить всю кодобазу средней компании, все документации, все meeting notes за год - и модель будет ориентироваться в этом как в своей квартире.
Но главное - механизм reasoning. Deepthink не просто генерирует ответ. Она показывает процесс мышления:
- Сначала разбивает проблему на подзадачи
- Ищет аналогичные паттерны в обученных данных
- Строит несколько гипотез решения
- Тестирует каждую гипотезу "в уме"
- Выбирает оптимальную
- И самое интересное - объясняет, почему отбросила другие варианты
На практике это выглядит так: задаёте сложную научную проблему, а через минуту получаете не просто ответ, а мини-исследование с ссылками на методики, потенциальные ошибки и рекомендации по проверке результата.
Сравнение с альтернативами: кто кого в 2026?
Рынок frontier-моделей на начало 2026 выглядит как гонка вооружений, где каждый месяц появляется "самый умный ИИ в истории". Давайте без эмоций:
| Критерий | Gemini 3 Pro | GPT-4.5 Turbo | Claude 3.5 Sonnet | Gemini 3 Flash |
|---|---|---|---|---|
| Скорость ответа | Средняя | Быстрая | Медленная | Очень быстрая |
| Качество кода | Лучшее | Отличное | Хорошее | Хорошее |
| Мультимодальность | Нативная | Хорошая | Слабая | Ограниченная |
| Цена/1000 токенов | $0.015 | $0.020 | $0.018 | $0.003 |
Что это значит на практике? Если вам нужен максимально умный ассистент для сложных задач - Gemini 3 Pro. Если важна скорость и цена - Gemini 3 Flash. Если вы застряли в экосистеме OpenAI - GPT-4.5 всё ещё отличный выбор.
Кому подойдёт Gemini 3 в 2026 году?
Разработчикам, которые устали гуглить ошибки. Серьёзно. Кодирующее приложение сокращает время дебаггинга в 3-4 раза. Особенно заметно на legacy-коде, где нужно разбираться в чужой логике десятилетней давности.
Исследователям и аналитикам. Deepthink может обрабатывать научные статьи пачками, находить связи между исследованиями, генерировать гипотезы. Видел, как она предложила новую методику анализа данных, основанную на комбинации двух, казалось бы, несвязанных подходов из разных дисциплин.
Компаниям, которые работают с большими документами. 10 миллионов токенов - это примерно 7,5 тысяч страниц текста. Можно загрузить все контракты, спецификации, переписки - и модель будет помнить каждую деталь.
Важный нюанс: с 1 декабря 2025 года Google убрал полностью бесплатный доступ к Gemini API. Теперь есть только бесплатный лимит в 1000 запросов в месяц для Gemini 3 Flash. Для Pro-версий нужна платная подписка или pay-as-you-go. Подробности в нашей статье про конец бесплатного API.
Подводные камни, о которых молчит Google
Латентность. Gemini 3 Pro думает. Иногда слишком долго. Сложный запрос может обрабатываться 20-30 секунд. Для чата это вечность.
Цена. $0.015 за 1000 токенов на входе звучит мало, пока не начнёшь загружать многостраничные документы. Анализ технической спецификации на 200 страниц обойдётся в $4-5 за один запрос.
Экосистема. У OpenAI по-прежнему больше интеграций, плагинов, готовых решений. Google догоняет, но разрыв ещё есть.
И главное - предсказуемость. Иногда Gemini 3 выдаёт гениальные решения. Иногда - откровенную чушь. И понять, когда что будет, пока сложно. Нужно проверять. Всегда.
Что будет дальше?
Судя по утечкам, Google уже тестирует Gemini 3.5 в закрытом режиме. Ожидается ещё больший контекст (до 50 миллионов токенов) и улучшенный механизм reasoning с элементами планирования.
Но настоящая битва развернётся не в бенчмарках, а в удобстве использования. Тот, кто сделает ИИ, который не просто умный, но и понятный, предсказуемый, интегрированный в рабочие процессы - выиграет эту войну.
Пока же совет простой: если вы разработчик - обязательно попробуйте кодирующее приложение. Хотя бы для того, чтобы понять, насколько быстро меняются правила игры. Через год без таких инструментов будет работать так же неэффективно, как сегодня без автодополнения кода.
А если вы руководитель проекта - посчитайте, сколько часов ваша команда тратит на рутинный код, документацию, поиск багов. Потом умножьте на почасовую ставку. И сравните с $0.015 за 1000 токенов. Цифры говорят сами за себя.
