Вчера Google выкатил новую нейронку — Gemini 3.0. Я не удержался, выделил время на тесты и готов поделиться первыми впечатлениями. Спойлер: это приятно.
Про общие бенчмарки вы наверняка уже читали (вроде как она обходит GPT 5 и Sonnet 4.5), поэтому перейду сразу к своим наблюдениям и неочевидным фактам.
1. Три уровня «размышлений»
Модель доступна в AI Studio, и там можно выбирать уровень глубины анализа (low, medium, high). Еще там есть уровень размышления. Но я до конца не понял чем отличаются эти настройки.
2. Генерация промптов: лучше, но строже
Модель явно лучше справляется с генерацией промптов, чем версия 2.5. Уровень размышлений стал глубже. Но есть нюанс: она воспринимает инструкции более «в лоб». Мой супер-промпт по созданию промптов (который я обещал выложить) придется немного адаптировать, чтобы она шла четко по шагам. Зато результат на выходе мне нравится больше.
Прогнал через него логику создания консультанта по подготовке к встречам на основе SPIN продаж. Полученный промт прогнал на реальном лиде. Он действительно подсветил правильные потенциальные проблемы. И хорошие примеры вопросов по всей цепочке SPIN провёл.
3. Тексты и структура
Прогнал через нее этот пост (на основе транскрибации) — стиль держит отлично. Сборка структуры для лендингов тоже стала логичнее и последовательнее.
Но вылезла проблема: В отличие от версии 2.5 Pro, которая четко следовала инструкции «не додумывать», новая версия начала дописывать фактуру. Местами логично, но это все равно выдумка, которую она никак не помечает. Этот момент требует внимательности и корректировки промптов.
4. Summary встреч — огонь 🔥
Закинул материалы большой встречи без каких-либо сложных инструкций, просто «сделай саммари». Результат — очень структурно, лаконично и, главное, с сохранением важных деталей. В отличие от GPT, который любит все замыливать и обобщать, тут все четко.
5. Кодинг и новая IDE
Google выпустил еще и свою IDE. Нейронка в ней работает очень быстро, ревью кода сделала вообще на лету и, по ходу, достаточно глубоко капнула в код. Говорят, сильно прокачалась в дизайне (собирает дизайн интереснее, чем Sonnet).
Из минусов — в режиме планирования может создавать md файлы с итогами анализа. Возможно и при планировании изменения в код может что-то еще создавать или править. Поэтому надо быть аккуратнее.
Но для меня пока нерабочий вариант: нет поддержки MCP-серверов, а это критично для моих задач. Так что пока остаюсь на Cursor и Claude Code, но буду наблюдать.
---
Итог: Модель очень прикольная, советую потестировать, пока она бесплатно доступна в AI Studio.
P.S. Из-за обновления нейронки я на пару дней отложу публикацию своего промпта по созданию промптов. Хочу допилить его под новую версию Gemini, чтобы он работал идеально. Ждите!
