Обзор Gemini 3 Flash: как Google перехватывает инициативу на рынке ИИ в 2025 году

Рынок больших языковых моделей сейчас находится в состоянии постоянного кипения. Новые релизы выходят настолько часто, что обсуждение очередного обновления едва успевает набрать обороты, как его уже перебивает следующий анонс. Только недавно индустрия обсуждала выход новых версий Claude Opus и Sonnet, новую версию Geminiб затем внимание резко сместилось к GPT 5.2, от которого ожидали громкого шага вперёд. Казалось, именно этот релиз должен был задать тон концу года и стать главным инфоповодом. Но Google выбрал другой момент и сыграл иначе.

На фоне всеобщего внимания к OpenAI компания внезапно выпускает Gemini 3 Flash. Причём делает это без лишнего шума, но с очень точным расчётом. Компания даже успела намекнуть на выход в X.

По ощущениям, Google в этом году методично забирает рынок по кусочкам. Впереди нас также ожидает Nano Banana 2 Flash.

Если раньше Gemini воспринимался как сильная, но местами нишевая альтернатива, то сейчас Google последовательно закрывает все ключевые сценарии использования и практически не оставляет пустых зон для роста конкурентов - круто, они смогли!

В 2025 году Google уже выпустил Gemini 3 Pro, модель, ориентированную на сложные задачи, глубокие рассуждения и мультимодальность. Это был серьёзный шаг, который укрепил позиции компании в профессиональном сегменте. Однако Pro версия оставалась не самым быстрым и не самым массовым решением. И вот здесь появляется Flash, который меняет расстановку сил.

Сегодня мы взглянем на новоиспеченный проект от Google и посмотрим, насколько он хорош проведя свои собственные тесты.

Раскачаем эту модель, приятного чтения!

Gemini 3 Flash. Быстрее, лучше, дешевле

Если смотреть на Gemini 3 Flash через призму сухих цифр, становится понятно, почему Google так уверенно продвигает эту модель в массовый сегмент. По бенчмаркам качества Gemini 3 Flash показывает более 90 процентов в тесте GPQA Diamond, который оценивает способность модели рассуждать в научных и экспертных вопросах. В мультимодальном тесте MMMU Pro результат превышает 80 процентов, что ставит Flash вплотную к показателям Gemini 3 Pro, несмотря на ориентацию на скорость и экономичность.

Контекстное окно модели достигает 1 миллиона токенов, что позволяет работать с большими документами, длинными диалогами, кодовыми базами и сложными мультимодальными сценариями без необходимости дробления данных. Это особенно важно для аналитических задач, корпоративных сценариев и автоматизации, где потеря контекста напрямую влияет на качество результата.

По скорости обработки данных Gemini 3 Flash заметно опережает предыдущие версии линейки. В ряде внутренних тестов Google модель обрабатывает запросы быстрее Gemini 2.5 Flash и в некоторых сценариях даже быстрее Gemini 3 Pro. Это делает её пригодной для использования в режиме реального времени, включая поиск, интерактивные интерфейсы и агентные системы с высокой частотой запросов.

В задачах программирования модель демонстрирует конкурентные показатели. В SWE Bench Verified Gemini 3 Flash показывает результаты, сопоставимые с более тяжёлыми моделями, при этом снижая задержки ответа и стоимость одного запроса. Это делает её удобной для генерации кода, рефакторинга, объяснения логики и поддержки разработчиков в интерактивных средах.

Мультимодальные возможности остаются одной из ключевых сильных сторон. Gemini 3 Flash умеет работать с текстом, изображениями, аудио и видео в рамках одного запроса. Модель способна анализировать визуальный контент, извлекать смысл из видеороликов, сопоставлять изображения с текстовыми инструкциями и формировать структурированные выводы на основе комбинированных данных. При этом обработка мультимодальных запросов происходит быстрее, чем у предыдущих Flash версий.

Отдельного внимания заслуживает то, как Google внедряет его. Модель становится дефолтной в приложении Gemini и в AI режиме поиска. Это принципиальный момент. Пользователю не нужно выбирать, переключаться или разбираться в версиях. Flash просто работает в фоне, обеспечивая быстрые и достаточно умные ответы. Для разработчиков модель уже доступна через Gemini API, Google AI Studio и Vertex AI, что упрощает её интеграцию в продукты и сервисы без серьёзных затрат.

Модель похвалили, теперь идем дальше!

С кем сталкиваем?

Прежде чем разбираться, на что способна модель Flash, стоит посмотреть по сторонам. Рынок не пустует, и у неё есть соседи, которые давно готовятся к встрече. Поэтому самое время познакомиться с теми, кто будет спорить с ней за внимание аудитории.

GPT 5.2 от OpenAI

Свежая версия флагманской модели, которая появилась в декабре 2025 года и сразу привлекла внимание пользователей и экспертов. Она предлагает три режима работы: Instant для максимально быстрых ответов, Thinking для задач, требующих сложного анализа и рассуждений, и Pro для ситуаций, где нужна глубина и точность.

GPT 5.2 умеет работать с очень длинным контекстом, анализировать таблицы, коды и документы, а также генерировать тексты и решения практически по любым темам. Модель отлично справляется с математикой и логическими задачами, показывая высокие результаты даже на уровне олимпиадных тестов, и позволяет строить сложные рабочие сценарии, автоматизировать задачи и интегрировать интеллект в бизнес-процессы. При этом она сохраняет плавность диалога и естественность ответов, что делает её удобной для повседневного использования, а не только для профессиональных экспертов.

Claude Opus 4.5 от Anthropic

Мощная рабочая лошадка для программистов и аналитиков. Модель умеет генерировать, исправлять и рефакторить код, создавать сложные последовательности действий и работать с большими документами и длинными диалогами без потери контекста. Она оснащена настраиваемым параметром Effort, который позволяет пользователю регулировать баланс между скоростью ответа, качеством и расходом токенов, что делает Opus 4.5 гибкой для разных сценариев - от быстрых подсказок до глубокой аналитики.

Модель стабильно показывает высокие результаты на SWE‑Bench Verified и других профессиональных тестах, что подтверждает её пригодность для реальных проектов и массового продакшена. Благодаря своей эффективности и оптимизации затрат токенов, Opus 4.5 остаётся привлекательным вариантом для компаний, которым нужна надёжная и предсказуемая работа ИИ в разных областях.

Давайте посмотрим, кто выйдет сильнейшим из нашего сравнения!

Время тестов!

В качестве платформы я буду использовать BotHub, поскольку сервис обходит некоторые сложности с сайтами моделей.

Мы забираем бонус и переходим к тестам!

Математика и логика

Ладно, хватит теории - давайте гонять модели по-настоящему. Начнём не с ерунды, а сразу с того, что должно болеть. Разработчики обещали, что рассуждения стали лучше? Отлично, сейчас и выясним справятся ли они с задачками, где нужно думать, а не просто считать.

Для затравки - простенькая загадка. Ну, как простенькая... с подвохом:

GPT-5.2

Claude Opus 4.5

Gemini 3 Flash

Водителя не забыл никто - уже хорошо, классическую ловушку все обошли. Но вот дальше начинается интересное.

GPT-5.2 вообще не стала заморачиваться - две строчки, ответ, точка. Никаких объяснений, никакой воды. Чётко и пошла дальше.

Opus 4.5 подошёл основательнее. Он расписал варианты, накидал табличку, разложил всё по полочкам.

Но Gemini... Вот тут Google реально удивил. Модель выдала аж четыре варианта ответа, причём один из них - «реалистичный». Закинула культурную отсылку. А в конце - внимание - прямо спросила: «А какой конкретно подвох вы имели в виду? Есть авторский ответ?» То есть модель не просто решает, она ещё и уточняет условия. Вот это я понимаю - подход!

Давайте еще одну:

GPT-5.2

Claude Opus 4.5

Gemini 3 Flash

Ладно, а вот тут уже интереснее, и модели разошлись по-полной.

GPT 5.2 сразу сказала: «Стоп, ребята, это невозможно». И разложила почему - три вопроса дают максимум 8 вариантов, а жителей 100. Математика не сходится, точка. Без дополнительных условий задача нерешаема.

Opus 4.5 зашёл с козыря - вытащил классический приём двойного отрицания. Это когда спрашиваешь «Если бы я спросил тебя X, ты бы ответил да?» - и тогда даже лжец выдаёт правду. Красивая техника, расписал табличкой. Но в конце тоже признал - гарантии нет, если не повезёт с выборкой.

А Gemini... Gemini решил задачу по-своему. Просто взял и спросил всех сразу: «Ты правдив И 2+2=5?» Правдивые скажут «нет», лжецы - «да». Один вопрос - готово. Дерзко. Плюс накидал альтернативных стратегий на случай разных условий. Хвалю Google!

Идем дальше!

Математика

Окей, логику размяли - теперь поднимаем планку. Переходим к задаче посерьёзнее: ранжирование элементов системы. Это уже уровень старших курсов универа.

Да, такое можно и нагуглить, но нам интересно другое. Как модели сами дойдут до решения? Построят ли матрицу полных путей? Покажут ли ход рассуждений шаг за шагом? Вот это и проверим.

Задача выглядит так:

Ожидаемое решение: R1 = 0.5, R2 ≈ 0.1538, R3 ≈ 0.1153, R4 ≈ 0.1153, R5 ≈ 0.1153.

GPT-5.2

Claude Opus 4.5

Gemini 3 Flash

Матрицу смежности построили все - это было несложно. Но дальше ни одна модель не дотянула: у всех диагональ матрицы полных путей оказалась нулевой.

Может, промпт нужен подробнее. Может, стоит вести решение пошагово. Но пока вывод простой - заменить старшекурсника нейросетям не под силу.

Копирование веб-интерфейса

Следующий тест - верстка по картинке. Скармливаю моделям скриншот страницы и смотрю, что они выдадут в виде кода.

Будем копировать интерфейс нашего сервиса:

GPT-5.2

Claude Opus 4.5

Gemini 3 Flash

Если честно, по расположению всех иконок на экране больше всего зашёл GPT. Но он так всё сгладил, что дизайн стал какой-то пресный. А вот Gemini почти попал в цвет, и робота-иконку нарисовал. Его работа больше всех понравилась. И самолётик для отправки сообщений у него получился лучше чем у остальных.

Написание кода

Калькуляторы и змейки - скучно, каждый второй такое делал. Давайте лучше 55-ю задачу с LeetCode подкинем, пусть с динамикой повозится.

GPT-5.2

Claude Opus 4.5

Gemini 3 Flash

Первое что замечаю - 5.2 разжевал алгоритм слабовато, Opus и Flash тут получше справились. Но ладно, хоть объяснил почему оно работает, и на том спасибо. Зато по коду Opus лучший - написал короче и понятнее остальных.

Генерация текста

Теперь проверим как модели справляются с текстами. Пусть напишут рецепт солянки, но в стиле инструкции по защите от инопланетного вторжения.

Все три модели справились на ура. Солянку в инструкцию по обороне от пришельцев переделали отлично. Если честно, Opus больше всех понравился, прям видно что с душой писал, даже таблицу сделал. Flash как-то скупо написал, суховато получилось. А GPT выдал золотую середину - и не слишком сухо, и не перебор с креативом.

Что по ценам?

Стоимость доступа к API для Gemini 3 Flash сделана так, чтобы модель была выгодной для массового использования и высоких нагрузок. По официальным прайс‑листам Google через Gemini API входящие запросы стоят примерно 0,50 доллара США за миллион входных токенов, а исходящие ответы - около 3,00 доллара США за миллион выходных токенов. При этом за аудио‑ввод может взиматься около 1,00 доллара за миллион токенов, а кеширование контекста и пакетная обработка позволяют значительно снижать фактические затраты при повторном использовании одних и тех же данных в крупных приложениях.

Если сравнивать с предыдущей моделью Gemini 2.5 Flash, то её цены были ниже: примерно 0,30 доллара за миллион входных токенов и 2,50 доллара за миллион выходных токенов. Новая Flash‑версия стоит дороже на единицу объёма, но при этом обеспечивает гораздо более высокую производительность и улучшенное качество ответов.

Важный момент заключается в том, что по сравнению с премиальными моделями уровня Pro разница в стоимости очень заметна. Например, Gemini 3 Pro в списке цен может стоить около 2,00 доллара за миллион входных токенов и 12,00 доллара за миллион выходных токенов, что делает Flash примерно в четыре раза дешевле по базовой цене, сохраняя при этом высокий уровень рассуждений и мультимодальности.

Резюмируя

Классно, что компании конкурируют и толкают друг друга вперёд. После тестов сложилось впечатление, что Gemini Flash 3 заметно сильнее GPT 5.2. Google в этом году реально молодцы - после выхода этой модели понятно, что 2025 год они забрали себе.

В конце хочется напомнить, что нейросетям всё ещё рано безоговорочно доверять. Они ошибаются, фантазируют и иногда удивляют не в ту сторону. Они неплохи, но только как помощники, не более.

Так что доверяй, но проверяй. И помните - мы рулим процессом, а не они! Спасибо за прочтение!