- O modelo supera os rivais quando o assunto é gerar texto: marca 1.501 pontos no LMArena, um dos principais testes para desempenho de IAs, à frente do Grok 4.1 (1.483), do Gemini 2.5 Pro (1.452) e do GPT 4.5 (1.442). Mas…
- … O principal trunfo do Gemini 3 é o “Deep Think”, que funciona como camada de processamento deliberativo: antes de responder, o modelo “pensa”, verifica fatos e simula cenários em tarefas lógicas e matemáticas. Tudo com o objetivo de evitar falar bobagem, o que a gente tem chamado de alucinações, e para entregar uma resposta complexa e que atenda diversos pontos da pergunta. Somado a isso…
- … O Gemini 3 avança nos parâmetros de multimodalidade –um jeito enjoado de dizer que ele processa melhor demandas que venham em texto, vídeo ou áudio. A nova habilidade não afeta só a capacidade compreensão, mas também eleva a competência para dar respostas nesses formatos. Tudo isso aumenta a precisão factual e em matemática. Fora isso…
- … O Gemini 3 traz ao mundo o Google Antigravity, uma nova plataforma para desenvolvedores criarem, testarem e melhorarem agentes de IA. Os programadores podem escolher escrever os códigos ou apenas ditar as regras e deixar o Gemini fazer o resto. Quer dizer que…
- … É o playground do “vibe Coding”, já que a IA não só escreve código, mas roda, testa, corrige bugs e o executa, mesmo que as ações sejam de longa duração (de minutos a horas). Tudo de forma autônoma. Mas calma. Não é dessa vez que os robôs farão tudo sozinhos. As criações ficam em ambiente “sandbox”, ou seja, ainda cabe ao humano por trás das máquinas decidir colocar esses agentes no mundo. Isso só é possível, porque…
- … O Google treinou o Gemini 3 e deixou todo seu poder de inferência (respostas e execução de tarefas) a cargo do TPU v6, a sexta geração de TPUs, os chips desenvolvidos internamente pela empresa. E, por último…
- … O Gemini 3 pode ser acessado de duas formas: pelo aplicativo de mesmo nome em todo mundo — o que não é pouca coisa, já que 650 milhões de usuários já usam esse app por mês (13 milhões dos quais são programadores), pouco abaixo dos 700 milhões do ChatGPT, da OpenAI– ou via Modo IA da busca do Google, se você estiver nos Estados Unidos.
Por que é importante?
A combinação das novas habilidades do Gemini 3 fazem dele um marco na trajetória do Google. Antes de falar delas, é bom notar que há uma mudança até na narrativa da empresa, que passa a falar em atingir a AGI (Inteligência Artificial Geral, na sigla em inglês), aquela que supera humanos em todas as atividades —guardados os devidos exageros, esse era até agora um papo mais comum na boca de executivos de OpenAI e Meta.
Na prática, o Gemini 3 simboliza a industrialização do raciocínio feito pela IA. A fluência da IA com linguagem é importante, mas falar e criar imagens tão bem quanto nós, humanos, deixa de ser o foco, que passa a ser a conclusão de tarefas. Essa mudança de perspectiva está presente nas possibilidades do Antigravity, mas também em como o Google concebeu o Gemini 3: o treinamento foi feito via “Reinforcement Learning from Agentic Feedback”. Ou seja, em vez de aprender a prever estaticamente a próxima palavra a ser dita, o Gemini 3 foi doutrinado para cumprir tarefas de forma autônoma e ágil —e tudo isso tendo outro robô como avaliador do que seria “bom o suficiente”.
Já o casamento entre software e hardware é o Google fazendo com a IA o que a Apple fez com o smartphone: integração vertical total. Ao otimizar o Gemini 3 com seus chips Trillium, o Google risca na terra uma distância competitiva para seus rivais que pagam a “taxa Nvidia”. As empresas chinesas já começaram a fazer isso, e a OpenAI arquitetou uma ciranda trilionária de investimentos para manter a Nvidia perto e atrair empresas, como a Broadcom, para reduzir a dependência das GPUs. Essas iniciativas, porém, levam tempo.
