Popularne tematy
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Nie słuchaj żadnych malkontentów, Gemini 3 jest niezwykle dobry w różnych zadaniach związanych z kodowaniem. Wszystko, od interfejsu użytkownika dla aplikacji internetowych, przez rozwój iOS w Swift, po kod backendowy w Pythonie, wszystko, co ma związek z AI/ML, itd. Jest naprawdę silny i dobrze radzi sobie z przestrzeganiem zasad oraz korzystaniem z narzędzi.
Wydaje się, że za każdym razem, gdy wydawany jest nowy model na dużą skalę, grupa ludzi próbujących zdobyć uznanie mówi o tym, jak "niedostateczny" jest i jak nie poradził sobie z ich ulubionym zadaniem. Zazwyczaj okazuje się, że byli okropni w formułowaniu zapytań lub ich zadanie jest idiotyczne i w ogóle nieistotne w rzeczywistości.
Są pewne wyjątki, jak Llama4, które było oczywiście okropne dla każdego, kto spróbował go przez 3 minuty. Ale ludzie mówili to samo o GPT-5 i to było śmiesznie błędne. To jak na giełdzie, ludzie zyskują więcej uwagi, będąc sceptycznymi i kontrowersyjnymi. Negatywność się sprzedaje.
To, co ma znaczenie (przynajmniej w kontekście kodowania), to jak dobry jest model dla osób, które już mają umiejętności w korzystaniu z podobnych modeli do rozwoju oprogramowania, oraz ich przemyślana opinia po przetestowaniu go przez kilka godzin na różnych realistycznych, rzeczywistych zadaniach, a nie głupich problemach typu gotcha.
I zajmuje to trochę czasu i wiele niezależnych prób, aby naprawdę zobaczyć, jak spójny i autonomiczny jest model, ile ma agencji i "wytrwałości i determinacji" (część z tego zależy również od uprzęży agenta, więc Cursor w porównaniu do Gemini-CLI), jak niezawodny jest w pracy z narzędziami.
Gemini 3 błyszczy we wszystkich tych wymiarach, na wielką skalę. Google stworzył ogromną wartość rynkową dla siebie dzięki temu modelowi, szczególnie dlatego, że mogą go hostować po kosztach na swoim własnym, dostosowanym krzemie.
Będzie trudno (niemal niemożliwe) innym osiągnąć ten punkt na krzywej wydajności cenowej. Nawet jeśli GPT-6 będzie nieco mądrzejszy, koszty hostingu dla OpenAI po zapłaceniu "podatku Nvidia" i oddaniu Jensenowi jego 90% marży brutto sprawią, że w kategoriach Pareto będzie to niewystarczające.
6,74K
Najlepsze
Ranking
Ulubione

