Nowy model AI od Google Gemini 3 Pro – rewolucja w sztucznej inteligencji

18 listopada 2025 roku Google DeepMind wstrząsnęło światem technologii – premiera Gemini 3 Pro zapoczątkowała nową erę sztucznej inteligencji. Model ten nie tylko przewyższył swoich poprzedników, ale także zdeklasował konkurencję w 19 na 20 standardowych testów porównawczych. Co ważniejsze, wprowadził rozwiązania, które jeszcze niedawno wydawały się science fiction: multimodalne rozumowanie na poziomie doktorantów, autonomiczne agenty programistyczne oraz tryb Deep Think do rozwiązywania najbardziej złożonych problemów.

A przecież – co istotne – to właśnie taki przełom przewidywali eksperci od miesięcy. Pytanie brzmi jednak: czy Gemini 3 Pro rzeczywiście zmieni sposób, w jaki pracujemy z technologią, czy to kolejny marketing wokół inkrementalnych usprawnień?

Porównanie modeli AI – benchmarki i wydajność

Aby w pełni zrozumieć pozycję Gemini 3 Pro na rynku, warto przeanalizować jego wyniki względem głównych konkurentów. Poniższa tabela ilustruje kluczowe benchmarki akademickie, na których poznajemy rzeczywiste możliwości każdego modelu:

Tło powstania Gemini 3 Pro – dlaczego właśnie teraz?

Rynek AI w 2025 roku znalazł się w kluczowym momencie. OpenAI wypuściło GPT-5, Anthropic zaprezentowało Claude 4.5 Sonnet, a xAI wprowadził Grok 4.1. Google musiało odpowiedzieć zdecydowanie – nie tylko dorównując konkurentom, ale je przewyższając. Gemini 3 Pro to efekt wielomiesięcznych prac zespołu DeepMind, który postawił na trzy filary: rozumowanie wieloetapowe, prawdziwą multimodalność oraz zdolności agentyczne.

Warto w tym miejscu przypomnieć, że poprzednia generacja – Gemini 2.5 Pro – wprowadziła okno kontekstowe na poziomie jednego miliona tokenów (około 700 tysięcy słów). To pozwalało na analizę całych bibliotek dokumentów czy godzin nagrań wideo w jednym zapytaniu. Gemini 3 Pro zachowało tę funkcjonalność, ale dodało coś znacznie ważniejszego: zdolność do głębokiego rozumowania i samodzielnego podejmowania decyzji w złożonych środowiskach.

Model został wytrenowany z wykorzystaniem technik reinforcement learning from human feedback oraz advanced multimodal pre-training. Google zastosowało także conditional pre-training i strict thought signatures – mechanizmy, które znacząco poprawiły dokładność i zmniejszyły liczbę halucynacji.

Kluczowe możliwości Gemini 3 Pro – co go wyróżnia na tle konkurencji

Rozumowanie na poziomie eksperckim

Gemini 3 Pro osiągnął wynik 91,9 procenta w teście GPQA Diamond – benchmarku zawierającym pytania z zakresu fizyki, chemii i biologii na poziomie doktoranckim. To niemal cztery punkty procentowe więcej niż GPT-5.1, który uzyskał 88,1 procenta. Jeszcze bardziej imponujące wyniki model notuje w trybie Deep Think: 93,8 procenta w GPQA Diamond oraz bezprecedensowe 45,1 procenta w teście ARC-AGI-2 (z wykonywaniem kodu).

ARC-AGI-2 to test abstrakcyjnego rozumowania wizualnego, który wymaga rozwiązywania zupełnie nowych problemów logicznych – tych, których model nigdy wcześniej nie widział. Gemini 3 Pro uzyskał tu 31,1 procenta bez narzędzi zewnętrznych, podczas gdy GPT-5.1 osiągnął zaledwie 17,6 procenta. Różnica niemal dwukrotna wyraźnie pokazuje wyższą zdolność Google'owego modelu do generalizacji i twórczego myślenia.

Multimodalność – tekst, obraz, wideo, audio i kod w jednym miejscu

Gemini 3 Pro to pierwszy model, który naprawdę rozumie i przetwarza wszystkie główne modalności jednocześnie. W benchmarku MMMU-Pro (multimodalne rozumowanie akademickie) osiągnął 81 procent – o pięć punktów więcej niż GPT-5.1. W Video-MMMU, który testuje zdolność do analizy materiałów wideo, model uzyskał 87,6 procenta.

Praktyczne zastosowanie? Możesz wgrać trzy godziny nagrania z konferencji naukowej, a Gemini automatycznie wygeneruje transkrypcję z identyfikacją mówców, kluczowymi momentami, podziałem na rozdziały oraz zoptymalizowanym pod SEO tytułem i opisem.

Deep Think – tryb dla najbardziej wymagających zadań

Deep Think to specjalny tryb rozumowania, który poświęca więcej czasu obliczeniowego na przemyślenie odpowiedzi. W praktyce oznacza to wydłużone łańcuchy wewnętrznego rozumowania, wielokrotne weryfikacje hipotez oraz analizę scenariuszy alternatywnych. Model w tym trybie osiągnął 41 procent w teście Humanity's Last Exam – benchmarku zawierającym najtrudniejsze pytania z różnych dziedzin nauki, które stawiają wyzwanie nawet dla ludzi. GPT-5 uzyskał tu około 26,5 procenta.

Tryb Deep Think jest wolniejszy – średnio o 69 procent w testach – ale jego dokładność w zadaniach wieloetapowych wzrasta o 12 do 23 punktów procentowych.

Zdolności programistyczne – nowa era rozwoju oprogramowania

Gemini 3 Pro to najlepszy model programistyczny, jaki Google kiedykolwiek stworzyło. W benchmarku Terminal-Bench 2.0, który testuje umiejętność operowania terminalem komputera, model osiągnął 54,2 procenta – wynik znacząco wyprzedzający poprzednie generacje. To przełom, ponieważ oznacza zdolność do samodzielnego wykonywania poleceń, debugowania błędów i odzyskiwania się po niepowodzeniach.

Google wprowadziło również Google Antigravity – zintegrowane środowisko programistyczne oparte na kodzie Visual Studio Code, które stawia agenty AI w centrum procesu tworzenia oprogramowania. W Antigravity deweloperzy nie piszą kodu linia po linii – zamiast tego delegują zadania autonomicznym agentom, które planują projekt, piszą kod w wielu plikach, testują aplikację w przeglądarce i automatycznie debugują problemy.

Wpływ na biznes i przedsiębiorstwa – konkretne przypadki użycia

Automatyzacja procesów w małych i średnich firmach

Mała firma e-commerce obsługująca 500 zapytań dziennie może zaoszczędzić 750 godzin rocznie dzięki multimodalnej obsłudze klienta. Gdy klient przesyła zdjęcie uszkodzonego produktu wraz z reklamacją tekstową, Gemini 3 Pro jednocześnie analizuje obraz i treść, identyfikuje rodzaj i stopień uszkodzenia, weryfikuje szczegóły produktu, sprawdza politykę zwrotów i natychmiast proponuje rozwiązanie – zwrot lub wymianę – a nawet generuje etykietę wysyłkową.

Enterprise – zaawansowane analizy i automatyzacja

Rakuten, japoński gigant e-commerce, współpracowało z Google przy testach alfa Gemini 3 Pro. Model wykazał się zdolnością do transkrypcji trzy godzinnych wielojęzycznych spotkań z wyższą niż dotychczas dokładnością identyfikacji mówców. Databricks, platforma analityczna dla przedsiębiorstw, zintegrowała Gemini 3 Pro z Agent Bricks – systemem do budowania agentów AI na danych korporacyjnych.

Bezpieczeństwo i odpowiedzialne AI – Frontier Safety Framework

Google przeprowadziło kompleksową ocenę bezpieczeństwa Gemini 3 Pro zgodnie z Frontier Safety Framework z września 2025 roku. Model został przetestowany pod kątem zagrożeń CBRN (chemicznych, biologicznych, radiologicznych, nuklearnych), automatyzacji badań nad uczeniem maszynowym oraz instrumentalnego rozumowania i potencjalnej niewłaściwej alignmentu.

Rezultat? Gemini 3 Pro nie osiągnął żadnego krytycznego poziomu zdolności (CCL) w żadnej z kategorii. W testach red teamingu – symulowanych ataków mających na celu wydobycie niebezpiecznych odpowiedzi – Gemini 3 Pro wykazał lepszą odporność niż Gemini 2.5 Pro, bez znalezienia poważnych zagrożeń bezpieczeństwa.

Podsumowanie – czy Gemini 3 Pro rzeczywiście zmienia zasady gry?

Tak. Gemini 3 Pro to najbardziej zaawansowany model sztucznej inteligencji dostępny na rynku na koniec listopada 2025 roku. Przewyższa konkurencję w większości zadań związanych z rozumowaniem, multimodalnością i zdolnościami agentycznymi. Jego zastosowania w biznesie – od automatyzacji obsługi klienta po zaawansowane analizy naukowe – pokazują, że AI przestaje być narzędziem wspierającym, a staje się autonomicznym współpracownikiem.

Najczęściej zadawane pytania

Kiedy dokładnie Gemini 3 Pro został udostępniony?

Model Gemini 3 Pro został oficjalnie ogłoszony i udostępniony w wersji preview 18 listopada 2025 roku. Dostęp otrzymali subskrybenci Google AI Ultra oraz posiadacze płatnych kluczy API. Użytkownicy planów AI Pro mogą dołączyć do listy oczekujących.

Ile kosztuje korzystanie z Gemini 3 Pro przez API?

Gemini 3 Pro kosztuje 2 dolary za milion tokenów wejściowych i 12 dolarów za milion tokenów wyjściowych dla kontekstu do 200 tysięcy tokenów. Powyżej tego progu ceny wynoszą odpowiednio 4 i 18 dolarów za milion tokenów. To około 60 procent taniej niż porównywalne modele konkurencji w przypadku tokenów wejściowych.

Czy Gemini 3 Pro jest lepszy od ChatGPT?

W większości benchmarków akademickich i zadań wymagających głębokiego rozumowania Gemini 3 Pro wyprzedza GPT-5.1. Model Google'a ma przewagę w multimodalności, rozumowaniu matematycznym bez narzędzi oraz zadaniach agentycznych. GPT-5.1 pozostaje konkurencyjny w kreatywnym pisaniu i spójności długich konwersacji.

Co to jest tryb Deep Think w Gemini 3 Pro?

Deep Think to specjalny tryb rozumowania, który poświęca więcej czasu obliczeniowego na przemyślenie odpowiedzi. Model wykonuje dłuższe wewnętrzne łańcuchy logiczne, sprawdza wiele hipotez i analizuje scenariusze alternatywne. Jest wolniejszy o około 69 procent, ale dokładność wzrasta o 12-23 punkty procentowe w zadaniach wieloetapowych.

Czy Gemini 3 Pro może zastąpić programistów?

Nie w pełni, ale znacząco wspomaga ich pracę. Model potrafi samodzielnie pisać kod w wielu plikach, testować aplikacje, debugować błędy i wykonywać polecenia w terminalu. Narzędzia takie jak Google Antigravity pozwalają deweloperom delegować całe zadania programistyczne autonomicznym agentom AI, co przyspiesza rozwój oprogramowania. Jednak strategiczne decyzje projektowe, architektura systemów i kreatywne rozwiązywanie problemów wciąż wymagają ludzkiej ekspertyzy.

Jakie są główne ograniczenia Gemini 3 Pro?

Model ma data cutoff w styczniu 2025 roku, co oznacza brak wiedzy o późniejszych wydarzeniach. Wykazuje także wyższy wskaźnik halucynacji niż niektórzy konkurenci. Multimodalność, choć zaawansowana, wciąż ma luki w precyzji rozpoznawania szczegółów na obrazach i w dźwięku. API ma limity częstotliwości zapytań, które mogą spowolnić aplikacje obsługujące wielu użytkowników jednocześnie.

Gdzie mogę przetestować Gemini 3 Pro?

Model jest dostępny w aplikacji Gemini, Google AI Studio, Vertex AI oraz nowym IDE Google Antigravity. Możesz także skorzystać z API przez platformy takie jak OpenRouter czy bezpośrednio przez Google Cloud. Użytkownicy GitHub Copilot w planach Pro, Business i Enterprise również mają dostęp do Gemini 3 Pro jako opcjonalnego modelu w selektorze modeli.

Źródła informacji i benchmarki – pełna weryfikacja danych

Oficjalne materiały Google DeepMind i dokumentacja:

• Blog oficjalny Google Gemini 3 Pro – blog.google/products/gemini/gemini-3/ – ogłoszenie premiery i szczegółowe benchmarki z 18 listopada 2025, pierwsze szczegóły techniczne dotyczące DeepMind i zdolności modelu

• Google Cloud Blog Enterprise – cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemini-3-is-available-for-enterprise – informacje o dostępności dla klientów Enterprise, integracja z narzędziami korporacyjnymi, studia przypadków Rakuten i Databricks

• DeepMind Official Models Page – deepmind.google/models/gemini/ – techniczna specyfikacja modelu, architektura sieci neuronowej, informacje o architekturze treningowej

• Google Vertex AI Dokumentacja – docs.cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/models/gemini/3-pro – parametry modelu, window kontekstowy (1M tokenów), limity rate limiting, specyfikacja zasoby obliczeniowe

• Google AI Developer Pricing – ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing – aktualne ceny API (stan na listopad 2025), koszty tokenów wejściowych i wyjściowych, warstwy cenowe dla różnych scenariuszy użycia

Benchmarki i badania porównawcze:

• Vertu Comparison Analysis – vertu.com/lifestyle/gemini-3-vs-gpt-5-vs-claude-4-5-vs-grok-4-1-the-ultimate-reasoning-performance-battle/ – szczegółowa analiza benchmarków Humanity's Last Exam (41% dla Gemini 3 Pro), GPQA Diamond (91,9%), ARC-AGI-2 (31,1% standard, 45,1% Deep Think), Vending-Bench 2 ($5478 średnia netto), MMMU-Pro (81%), Video-MMMU (87,6%)

• Tom's Guide Practical Testing – tomsguide.com/ai/i-just-tested-gemini-3-vs-chatgpt-5-1-and-one-ai-crushed-the-competition – 9-rundowy gauntlet testów porównawczych Gemini 3 Pro vs GPT-5.1, rzeczywiste scenariusze użycia, testy praktyczne

• Skywork AI Pricing Deep Dive – skywork.ai/blog/llm/gemini-3-pro-pricing/ – analiza kosztów API i optymalizacji tokenów (listopad 2025), porównanie cen między modelami, kalkulacja ROI

• Skywork AI Deep Think Technical – skywork.ai/blog/ai-agent/gemini-3-deep-think/ – dokładne wyjaśnienie trybu Deep Think, wydajność w zadaniach wieloetapowych, opóźnienia czasowe (69% wolniej) i przyrosty dokładności (12-23 pp)

• BinaryVerse AI Benchmarks – binaryverseai.com/gemini-3-benchmarks-api-pricing-review-pro-cli/ – porównanie 11 benchmarków Gemini 3 vs GPT-5.1, Claude, empiryczne wyniki testów

Integracje i przypadki użycia enterprise:

• GitHub Copilot Integration – github.blog/changelog/2025-11-18-gemini-3-pro-is-in-public-preview-for-github-copilot/ – informacja o integracji z GitHub Copilot (dostępne dla planów Pro, Business, Enterprise), obsługa Gemini 3 Pro w edytorze kodu

• Databricks Launch Announcement – databricks.com/blog/launching-gemini-3-pro-databricks – możliwości automatyzacji biznesowej na platformie Databricks, integracja Agent Bricks, dane z 2025

• OpenRouter API Access – openrouter.ai/google/gemini-3-pro-preview – dostęp do API, statystyki użycia, porównanie wydajności z innymi dostawcami

• GoSearch Enterprise – gosearch.ai/blog/gemini-3-pro-arrives-in-gosearch-a-new-breakthrough-for-enterprise-ai/ – przypadek użycia enterprise dla wyszukiwania korporacyjnego

• Chat-Data SMB Workflow – chat-data.com/blog/gemini-3-pro-chat-data-smb-workflow-automation – automatyzacja dla małych i średnich biznesów, praktyczne scenariusze

Badania naukowe, multimodal i robotyka:

• arXiv Gemini Robotics – arxiv.org/html/2503.20020v1 – Gemini Robotics: Bringing AI into the Physical World, Vision-Language-Action models, sterowanie robotami

• arXiv Multimodal Medical – arxiv.org/pdf/2405.03162.pdf – Advancing Multimodal Medical Capabilities of Gemini, zastosowania medyczne, dokładność diagnostyki

• Scientific Visualization Applications – rdworldonline.com/first-impressions-of-googles-gemini-3-for-creating-scientific-visualizations/ – zastosowania Gemini 3 do wizualizacji naukowych, generowanie wykresów i diagramów

• Akademickie Porównanie – thealgorithmicbridge.com/p/google-gemini-3-just-killed-every – analiza benchmarków i znaczenia technologicznego, ocena zmian w krajobrazuAI

Analiza konkurencji i trendy rynkowe:

• Forbes Agentic Era Analysis – forbes.com/sites/johnwerner/2025/11/20/gemini-3-shows-off-capabilities-in-the-agentic-era/ – analiza pozycji Gemini 3 w erze AI agentycznych, perspektywa biznesowa

• Portkey Developer Comparison – portkey.ai/blog/gemini-3-0-vs-gpt-5-1/ – szczegółowe porównanie funkcjonalne Gemini 3 vs GPT-5.1 dla developerów, wskazówki integracyjne

• Codecademy Antigravity Guide – codecademy.com/article/how-to-set-up-and-use-google-antigravity – praktyczny przewodnik po Google Antigravity IDE, setup i first steps

• Cometapi Comprehensive Comparison – cometapi.com/is-gemini-3-pro-about-to-crush-the-ai-competition/ – dogłębna analiza czy Gemini 3 Pro pokonuje konkurencję, metryki porównawcze

Wyjaśnienie benchmarków – co mierzą te testy?

GPQA Diamond (91,9% dla Gemini 3 Pro): Test zawierający pytania egzaminacyjne na poziomie doktoranckim z fizyki, chemii i biologii. Każde pytanie pochodzi z rzeczywistych egzaminów kwalifikacyjnych PhD. Model musi wykazać głębokie zrozumienie pojęć naukowych. Gemini 3 Pro osiągnął 91,9%, co stanowi nowy rekord.

Humanity's Last Exam (41% dla Gemini 3 Pro): Zestaw najtrudniejszych pytań z międzynarodowych konkursów matematycznych, fizyki i chemii, wybrane specjalnie dlatego że stanowią wyzwanie nawet dla najlepszych studentów. Test obejmuje też pytania o wiedze ogólnej z zakresu historii, literatury i sztuki. Gemini 3 Pro w trybie Deep Think uzyskuje 41%, co jest znacznym postępem.

ARC-AGI-2 Standard (31,1%): Test abstrakcyjnego rozumowania, w którym model musi rozwiązać zupełnie nowe problemy wizualne, których nigdy wcześniej nie widział podczas treningu. Test mierzy zdolność do uogólniania i adaptacji, a nie memoryzacji. Gemini 3 Pro 31,1% to prawie dwukrotnie więcej niż GPT-5.1 (17,6%).

ARC-AGI-2 Deep Think (45,1%): Ten sam test, ale z użyciem trybu Deep Think, gdzie model ma więcej czasu na rozumowanie. Wynik 45,1% pokazuje znaczną poprawę – o 14 punktów procentowych – co dowodzi, że wystarczy więcej czasu obliczeniowego, aby model radził sobie znacznie lepiej.

MMMU-Pro (81%): Multimodal Massive Multitask Understanding – test wymagający rozumienia tekstu, obrazów i poznania wielodyscyplinarnego. Model musi analizować złożone obrazy (wykresy, diagramy, zdjęcia) wraz z pytaniami tekstowymi. Wynik 81% pozycjonuje Gemini 3 Pro jako lidera w multimodalności.

Video-MMMU (87,6%): Specjalizowany test do analizy materiałów wideo. Model musi zrozumieć akcje, emocje, kontekst czasowy i relacje między obiektami w filmach. Wynik 87,6% pokazuje zaawansowaną zdolność do rozumienia dynamicznych treści wideo.

Terminal-Bench 2.0 (54,2%): Test zdolności operowania terminalem komputera. Model musi wygenerować prawidłowe polecenia bash/shell, interpretować wyjście i reagować na błędy. Wynik 54,2% oznacza, że Gemini 3 Pro potrafi samodzielnie wykonywać złożone operacje systemowe.

Vending-Bench 2 ($5478 średnia netto): Test długoterminowej strategii biznesowej, w którym model zarządza symulowanym biznesem sprzedaży przez setki iteracji. Mierzy zdolność do planowania, adaptacji i podejmowania decyzji. Wynik Gemini 3 Pro to $5478 średniej wartości netto – 272% więcej niż konkurenci.

Data gromadzenia informacji: 18–22 listopada 2025. Wszystkie benchmarki pochodzą z oficjalnych publikacji Google DeepMind, niezależnych testów akademickich i weryfikowanych raportów technicznych. Ceny API mogą ulec zmianie – zawsze sprawdzaj aktualne stawki na stronie pricing Google. Stan wiedzy modelu: wrzesień-styczeń 2024-2025.