Google представил Gemini 3 Pro

Google представил Gemini 3 Pro

Компания Google объявила о запуске превью‑доступа к своей новейшей языковой модели Gemini 3 Pro. В блоге компании было опубликовано сообщение об этом важном обновлении.

Согласно данным из «системной карты», Gemini 3 Pro демонстрирует превосходство над конкурентами в решении математических задач, анализе текстов и программировании. Особенно впечатляют её способности в написании кода.

Обучение модели проводилось с нуля на специализированных ИИ‑ускорителях Google. Результаты бенчмарков показывают, что Gemini 3 Pro занимает лидирующие позиции в большинстве тестов, за исключением SWE‑Bench Verified, где она уступает Claude Sonnet 4.5 всего на 1 процентный пункт. В некоторых тестах преимущество модели от Google значительно.

В блоге компании подчёркивается, что Gemini 3 устанавливает новый стандарт производительности для ИИ‑моделей благодаря применению передовых методов рассуждений. Ответы модели стали более полезными, лучше структурированными и лаконичными.

Новая модель обладает выдающимися возможностями в области мультимодального понимания. Она эффективно справляется с анализом загруженных фотографий домашних заданий и расшифровкой заметок с пропущенных лекций. Особое внимание стоит уделить её способности к вайбкодингу: создание приложений в Canvas стало более функциональным благодаря Gemini 3 Pro.

Например, модель теперь может предоставлять ответы в формате журнала, включая изображения и текст. Также появилась функция динамического просмотра: при запросе описания галереи Ван Гога Gemini 3 Pro создаёт подобие сайта, который можно прокручивать и выбирать различные вкладки.

Ещё одна инновационная функция — Gemini Agent. Эта нейросеть может интегрироваться с приложениями Google и выполнять различные задачи, такие как разбор почты или поиск вариантов для бронирования автомобиля, используя только данные из электронной почты.

Сбер разработал отечественный аналог Google DeepMind

Сбер разработал мультиагентную систему AI‑Researcher всего за полгода. Эта система уже демонстрирует способность конкурировать с ведущими разработками мировых лидеров в области искусственного интеллекта, такими как AlphaEvolve и FunSearch от Google DeepMind. Об этом сообщил Роман Алферов, директор Управления риск‑моделирования Сбербанка, в преддверии международной конференции AI Journey.

AI‑Researcher не только предлагает новые варианты решения задач, но и оценивает их критически, комбинирует лучшие решения и последовательно их развивает. Система начинает с анализа программного кода проекта, в котором необходимо улучшить целевую метрику. Затем она формулирует гипотезы для оптимизации этой метрики, самостоятельно реализует их в виде кода, тестирует на реальных данных и на основании результатов синтезирует более эффективные идеи.

На практике AI‑Researcher уже показал свою эффективность. Он справился с рядом сложных математических задач из области вычислительной геометрии, таких как задача упаковки окружностей в единичный квадрат, лучше, чем FunSearch и AlphaEvolve. Кроме того, алгоритм Сбера оптимизировал архитектуру нейросети MEGA от Carnegie Mellon University, увеличив её точность. Также была улучшена архитектура нейросети Hydra, разработанной совместно Carnegie Mellon University и Princeton University, что позволило уменьшить размер модели без потери эффективности.

Внутри Сбера AI‑Researcher используется для повышения точности моделирования в риск‑менеджменте.