Nu asculta pe nimeni dintre cei sceptici, Gemini 3 este extrem de bun la tot felul de sarcini de programare. Totul, de la UI pentru aplicații web, dezvoltare iOS în Swift, cod backend în Python, orice ține de AI/ML etc. Este foarte puternic și bun la respectarea regulilor și la folosirea uneltelor.

Se pare că ori de câte ori este lansat un model de frontieră major, mulți oameni care încearcă să obțină prestigiu vorbesc despre cât de "dezamăgitor" este și despre cum a eșuat sarcina lor preferată. De obicei vei descoperi că erau groaznici la a provoca sau că sarcina lor era idioată și deloc relevantă în viața reală.

Există câteva excepții, cum ar fi Llama4, care a fost evident groaznic pentru oricine l-a încercat timp de 3 minute. Dar oamenii spuneau asta despre GPT-5 și era ridicol de greșit. E ca la piața de capital, oamenii primesc mai multă atenție pentru că sunt sceptici și contrari. Negativitatea vinde

Ceea ce contează (cel puțin pentru programare) este cât de bun este modelul pentru cei care deja sunt pricepuți în folosirea unor modele similare pentru dezvoltarea software, și opinia lor rațională după ce l-au încercat câteva ore pe diverse sarcini reale, nu probleme stupide de tip "prins".

Și este nevoie de timp real și multe încercări independente pentru a vedea cât de consecvent și autonom este modelul, câtă agenție și "determinare și determinare" arată (o parte din asta se reduce și la sistemul de acționare, deci Cursor versus Gemini-CLI), cât de fiabil este cu uneltele.

Gemini 3 strălucește în toate aceste dimensiuni, cu adevărat. Google și-a creat o valoare de piață enormă cu acest model, mai ales pentru că îl poate găzdui la cost pe propriul lor siliciu personalizat.

Va fi greu (aproape imposibil) pentru alții să abordeze acest punct pe curba preț-performanță. Chiar dacă GPT-6 ar fi ceva mai inteligent, costurile de găzduire pentru OpenAI după plata "taxei Nvidia" și după ce Jensen i-a acordat marjele brute de 90% îl vor face să fie sub acoperirea lui Pareto.