Não ouça nenhum dos pessimistas, o Gemini 3 é extremamente bom em todos os tipos de tarefas de codificação. Tudo, desde UI para aplicações web, desenvolvimento iOS em Swift, código backend em Python, qualquer coisa relacionada com AI/ML, etc. É realmente forte e bom em seguir regras e usar ferramentas.

Parece que sempre que um grande modelo de fronteira é lançado, um monte de pessoas tentando ganhar notoriedade fala sobre como é "decepcionante" e como falhou na sua tarefa favorita. Normalmente, você descobrirá que elas eram horríveis em formular perguntas ou que sua tarefa é idiota e não relevante na vida real.

Existem algumas exceções, como o Llama4, que foi obviamente horrível para qualquer um que o experimentasse por 3 minutos. Mas as pessoas disseram isso sobre o GPT-5 e estavam risivelmente erradas. É como no mercado de ações, as pessoas recebem mais atenção por serem céticas e contrárias. A negatividade vende

O que importa (pelo menos para a programação) é quão bom o modelo é para pessoas que já são habilidosas em usar modelos semelhantes para desenvolvimento de software, e a sua opinião fundamentada após testá-lo por várias horas em uma variedade de tarefas realistas e do mundo real, e não em problemas idiotas de pegadinhas.

E leva algum tempo real e muitos testes independentes para realmente ver quão consistente e autónomo o modelo é, quanta autonomia e "determinação e coragem" ele demonstra (parte disto também se deve ao arnês do agente, então Cursor versus Gemini-CLI), quão fiável é com as ferramentas.

A Gemini 3 brilha em todas essas dimensões, em grande estilo. O Google criou um enorme valor de mercado para si mesmo com este modelo, particularmente porque consegue hospedá-lo a custo em seu próprio silício personalizado.

Vai ser difícil (quase impossível) para outros alcançarem este ponto na curva de preço-desempenho. Mesmo que o GPT-6 seja um pouco mais inteligente, os custos de hospedagem para a OpenAI, após pagar o "imposto da Nvidia" e dar ao Jensen suas margens brutas de 90%, farão com que fique aquém em termos de Pareto.