Google Gemini 3 Pro достигает Search и мобильного — лимиты API растут в 5×, 20 млрд токенов в день

DeepMind выпустила отчет Frontier Safety Framework для Gemini 3 Pro и карточку модели, подчеркивая более широкое тестирование в области CBRN/кибербезопасности, улучшенную устойчивость к инъекциям подсказок и управление состоянием использования инструментов model card, с подробностями в загружаемом PDF-файле FSF report. Особенно Gemini 3 Pro набрал 11 из 12 по самой сложной части их оценки кибербезопасности и продемонстрировал новую осведомлённость о «synthetic environment» во время тестов results highlights, включая ставшую вирусной анекдоту «virtual table flip» заметка поведения.

Google начал развёртывать динамические визуальные макеты под управлением Gemini в режиме AI — подумайте об ответах в журнальном стиле с интерактивными модулями и инструментами на лету, такими как физические симуляции демо маятника. Пользователи также видят более богатые, исследовательские маршруты и настраиваемые карточки на той же поверхности образцы макетов.

Weaviate подтвердил отсутствие миграционной поддержки Gemini 3 для Google Gemini API и Vertex AI, что позволяет агентному поиску и генерации RAG внутри своей стеки векторной базы данных integration note. Они также опубликовали руководство по пайплайнам SageMaker + Weaviate и единому студийному потоку для корпорати­вного RAG в масштабе Weaviate guide.

Кодовый агент Jules, работающий на Gemini, теперь доступен подписчикам Gemini Ultra, планируется более широкое внедрение Pro rollout note. Google также разрабатывает уведомления Slack/управление задачами для Jules и режим Live Preview, чтобы запускать и проверять результаты перед слиянием integrations plan.

Gemini в вебе теперь позволяет импортировать Google Photos в качестве источника, что упрощает привязку подсказок к личным изображениям при суммировании поездок, извлечении деталей или создании альбомов опция импорта фотографий.

Gemini 3 Pro теперь работает на Replicate, поддерживая мультимодальный ввод (изображение, видео, аудио) для быстрых безсерверных экспериментов или размещённой инференции использование API. Это полезно для команд, тестирующих Gemini 3 без настройки проектов Vertex или Google Cloud сначала.

Stitch теперь экспортирует UX‑дизайны напрямую в Google AI Studio, чтобы команды могли превращать макеты в Gemini‑powered приложения без длительного цикла передачи задач export demo. Это попадает в контекст планов для мобильного клиента приложения AI Studio, что указывает на растущую многоуровневую цепочку инструментов Gemini для приложений.

Приложение NotebookLM для iOS добавило камеры и загрузку изображений в качестве источников знаний и теперь сохраняет прогресс прослушивания в Аудиообзорах обновление функции. Для команд, экспериментирующих с помощниками для обучения или внутренних исследовательских ботов, это расширяет область ввода, не приходится возиться с облачными дисками.

Zed выпустил v0.213.0 с поддержкой Gemini 3 Pro для Zed Pro и пользователей BYOK, наряду с улучшениями редактора, такими как липкая прокрутка и усовершенствованные фрагменты примечание к выпуску. Полный журнал изменений и настройка моделей находятся на странице стабильных релизов Zed стабильные релизы.

)

Google изложила рабочую модель Gemini Agent: она разлагает задачи на меньшие шаги, может подключаться к Gmail и Calendar с разрешением, составляет черновики ответов и требует подтверждения перед высокорискованными действиями, такими как покупки feature explainer. Это ментальная модель для разработки подсказок, утверждений и журналирования вокруг корпоративного использования.

OpenAI сделал GPT‑5.1‑Codex‑Max настройкой по умолчанию в Codex CLI, расширении IDE и облачных поверхностях, введя нативное «сжатие» so агенты могут урезать и сохранять контекст для стабильной работы через многомиллионные токены, 24‑часовые сессии cli update, OpenAI post. Он публикует 77.9% на SWE‑Bench Verified, 79.9% на SWE‑Lancer IC SWE и 58.1% на TerminalBench 2.0, при этом часто используя примерно на 30% меньше токенов мышления при среднем уровне усилий (так же pricing как и у предыдущего Codex) OpenAI post.

Независимое тестирование ставит GPT‑5.1‑Codex‑Max примерно на 2 часа 42 минуты для метрики METR по времени достижения 50% успеха, и METR не прогнозирует модель катастрофического риска на примерно 6 месяцев на основе текущих тенденций metr report. Сообщества также демонстрируют более сильную производительность на CVE‑Bench, который исследует обнаружение реальных веб‑уязвимостей в песочнице cve-bench results. Некоторые пользователи отмечают, что запуск METR оказался дороже GPT‑5, — компромисс, который следует отслеживать в циклах агентов eval cost.

Почему это важно: помимо лидеров на таблицах результатов, эти оценки отслеживают, сохраняются ли агенты эффективными в течение часов и могут ли они безопасно обрабатывать живые, враждебные задачи — ключевые сигналы готовности к эксплуатации.

OpenAI продвигала GPT‑5.1 Pro к Pro‑аккаунтам, обещая более ясные, более компетентные ответы на сложные задачи в сфере письма, науки о данных и бизнес‑задачах заметка по развёртыванию. Ранние пользователи сообщают, что это ощутимый шаг вперёд для глубокой работы; одна подробная рецензия оценивает рост примерно на 10–15% по сравнению с GPT‑5 Pro для их рабочих нагрузок обзорное обсуждение, обзорный пост.

xAI представила Grok 4.1 Fast с контекстом на 2 миллиона токенов и агентским API инструментов уровня продакшн (web/X поиск, выполнение Python, извлечение файлов, цитирования), доступный бесплатно две недели и маршрутизируемый через провайдеров OpenRouter launch thread, openrouter page. Модель нацелена на использование инструментов и рабочие процессы с длинным контекстом, и выпускает варианты «рассуждения» и «без рассуждений» launch thread, tools demo clip.

На открытых досках и мета‑оценках она ставит 64 в Intelligence Index от Artificial Analysis и обходит τ²‑Bench Telecom на 93.3%, выполняя набор AA за ~$45 (71M токенов) pareto analysis, benchmarks details. Vals AI фиксирует скачок с #10→#8 в Vals Index и рост финансового агента с 37%→44% vals index. Это выходит после веб‑беты Grok 4.1 и продвижения позиций в рейтингах web beta.

Почему это важно: недорогая, с длинным окном, модель вызова инструментов расширяет стек агентов — полезно для бюджетно‑чувствительных конвейеров и задач, которые зависят от поиска, просмотра в сети или скриптовых действий.

Новая модель с открытым весом от Deep Cogito, Cogito v2.1 671B, запущена с гибридным рассуждением, окном контекста 128K, встроенным вызовом инструментов и API, совместимым с OpenAI. Together AI публикует цены примерно $1.25 за 1M токенов; сообщенные результаты включают AIME‑2025 89.47%, MATH‑500 98.57% и GPQA Diamond 77.72% при низком среднем использовании токенов together post. Также доступна через библиотеку моделей Baseten и появляется в экосистемах Ollama/Kimi‑связанными и в сообществах (топ-10 открытого исходного кода на WebDev) baseten page, ollama library, arena webdev.

Почему это важно: очень крупная модель с открытым весом, лицензированная MIT, представляет командам достоверную альтернативу закрытым моделям для задач математики/кодирования с выгодной экономикой по единицам и несколькими вариантами размещения.