Látványos ugrás a teljesítményben
A Gemini 3 már első napján minden korábbi Google-modellnél nagyobb lendületet vett. A Google DeepMind vezetője, Logan Kilpatrick úgy fogalmazott: ilyen gyors elterjedést modelljük még nem tapasztalt. Még Sam Altman, az OpenAI vezetője, és Elon Musk, az xAI első embere is nyilvánosan gratulált a Google csapatának. Marc Benioff, a Salesforce vezérigazgatója azt írta: három év napi ChatGPT-használat után két órányi Gemini 3 minden korábbi tapasztalatát felülírta, mondván: Ez őrület – a következtetési képesség, a sebesség, a képek, a videó mind élesebb és gyorsabb, mintha ismét megváltozott volna a világ.
Wei-Lin Chiang, az LMArena társalapítója szerint a Gemini 3 Pro minden eddigi csúcsmodellt megelőz számos szakmai kategóriában: a kódolásban, matematikai feladatokban, kreatív írásban, sőt a vizuális megértésben is – itt elsőként lépte át az 1500-as pontszámot a platform szöveges toplistáján. A zászlóshajó képességei kiemelkednek: absztrakció, általánosítás, következetes teljesítmény, valamint változatos, valós értékelések során mutatott kiemelkedő eredmények.
Új mércét állít az MI-tesztekben
Alex Conway, a DataRobot vezető fejlesztője arra hívta fel a figyelmet, hogy a Gemini 3 szinte megduplázta bizonyos speciális logikai tesztek eredményeit, miközben a végrehajtási költsége tizede a riválisokénak. A SimpleQA-mérésen – ahol változatos, ritka tudást igénylő kérdésekre kell választ adni – a Gemini 3 Pro ismételten kétszer jobb eredményt ért el, mint az OpenAI GPT-5.1 modellje. Ez magyarázza, hogy a Gemini 3 a speciális témákban és a kutatásokban várhatóan egyre gyakrabban használt eszköz lesz.
A későbbiekben azonban érdemes óvatosan kezelni a toplistákat. Egy MI-modell lehet, hogy laboratóriumi körülmények között lenyűgöző, de a hétköznapi élet komplexitása más elvárásokat támaszt. Professzionális felhasználók szerint a Gemini 3 kiváló általános feladatokban, de az iparági réspiacokon vagy éles helyzetekben többnyire még nem váltja le a jól bevált alternatívákat.
A mindennapos munkában: forradalom vagy óvatosság?
Sokan továbbra is az Anthropic Claude modelljét részesítik előnyben kódoláshoz, mivel a Gemini 3, bár korszakos teljesítményt nyújt, a felhasználói élményben – például az utasítások pontos követésében – még elmarad a legjobbtól. Tim Dettmers, a Carnegie Mellon Egyetem oktatója úgy látja: a Gemini 3 ragyogó, de még kiforratlan a felhasználói élmény szempontjából.
Tulsee Doshi, a Google DeepMind termékigazgatója szerint a Gemini 3 Pro még csak az első tagja a teljes termékcsaládnak, így a további fejlesztések várhatóan orvosolják a fennálló hiányosságokat.
Joel Hron, a Thomson Reuters technológiai igazgatója saját tesztek alapján kiemeli, hogy a Gemini 3 minden releváns területen kimagasló, főként a hosszú dokumentumok és jogi szerződések értelmezésében, nagy ugrás a Gemini 2.5-höz képest, és többnyire az Anthropic, illetve az OpenAI modelljeit is felülmúlja.
Louis Blankemeier, a Cognita radiológiai MI-cég vezetője szerint lenyűgözőek a nyers számok. Ugyanakkor a gyakorlati hasznosság terén bőven akad még kérdőjel: a modell például nehezen ismeri fel a mellkasi röntgeneken a finomabb bordatöréseket vagy ritkább elváltozásokat. A radiológia hasonlóan bonyolult, mint az önvezető autók világa: a szélső esetek döntőek, így előfordulhat, hogy a régebbi, testre szabottabb modellekkel hatékonyabb a munka.
Hasonló tapasztalatai vannak Matt Hoffman-nak, a Longeye cég MI-vezetőjének is. Bár a Gemini 3 Pro-t kiszolgáló Nano Banana Pro képgenerátor kimagasló számokat produkál, a tesztelt benchmarkok nem mindig tükrözik éles felhasználási eseteik igényeit.
Integráció és folyamatos helyezkedés a mezőny élén
A különböző területeken dolgozó cégek továbbra is inkább modellkeveréket használnak. A Built például jelenleg a Google, az Anthropic és az OpenAI eszközeit ötvözi, hogy a komplex dokumentumcsomagokat és igényléseket elemezze. A multimodális feladatok, a nagy kontextusablak, valamint a delegált ügynökök együttesen emelik ki a Google új modelljét – de egyelőre csak vizsgálják a váltást.
Tanmai Gopal, a PromptQL alapítója szerint is érthető a felhajtás, de a versenynek koránt sincs vége; a gyors verzióváltások miatt mindig akad olyan modell, amely pár hétig vagy hónapig vezeti a mezőnyt. Például egy nappal a Gemini 3 debütálása után az OpenAI már ki is hozta a GPT-5.1-Codex-Max frissítését.
A PromptQL csapata egyelőre nem tapasztalt forradalmi különbségeket a jelenlegi kínálathoz képest, de valószínű, hogy a Gemini 3 végül alapértelmezetté válik a hétköznapi, kreatív és képalapú felhasználásokban.
Modern csodafegyver vagy újabb trükk?
Mint minden MI-modell, a Gemini 3 is képes különös hibákat produkálni: a tesztelők szerint bravúrosan teljesít összetett feladatokat, de néha egészen egyszerű kérdéseken akad el. Andrej Karpathy MI-kutató is kiemelte: személyiségben, szöveggenerálásban, programozásban, humorban kiemelkedő, mindennapi használatra tökéletes – de néha furcsán viselkedik, vagy eltéved az egyszerű információk kezelésénél.
A tapasztalatok alapján tehát a Gemini 3 valódi előrelépést jelent, de minden valószínűség szerint átmeneti az uralma a csúcson. Az MI-fejlesztés tempója szédítő, a technológia gyorsan átértékelődik, és hónapról hónapra új modellek tűnnek fel. A Gemini 3 azonban kétségkívül sok dimenzióban hozott érdemi javulást, nemcsak egy-egy részterületen, hanem az MI-fejlesztés szinte minden oldalán.
Ezáltal arra lehet következtetni, hogy az MI-fejlesztés versenye egyre kiélezettebb, de a Google most egy látványos körrel előzte meg a többieket – legalábbis egy időre.
