Gemini 3: Новий чемпіон штучного інтелекту, чи все ж черговий прорив? Розбираємось на практиці!
Знаєте, як буває? З’являється щось нове, і відразу починаються захоплені вигуки: “Це революція! Кінець епохи!”. Саме так зараз говорять про Gemini 3 від Google. Мовляв, це “найрозумніша модель”, яка готова “втілити будь-яку вашу ідею в життя”. Звучить так, ніби вони винайшли машину часу для наших мрій, чи не так?
Минулого тижня, коли Google офіційно презентував Gemini 3, інтернет вибухнув. Бенчмарки, порівняння, захоплені відгуки – здавалося, ось він, довгоочікуваний прорив у сфері штучного інтелекту. Я переглянув їхній блог, бачив приголомшливі демонстрації, де люди за лічені хвилини створювали ігри, програми, цілі лендінги. І все це – без жодного рядка коду, просто описуючи свою ідею. Трохи нагадує магію, чи не так?
Але ми ж з вами не з тих, хто вірить у все, що пишуть у пресрелізах. Ми, технічні ентузіасти, та й усі, хто любить, коли технології працюють як треба, прагнемо побачити все на власні очі. Як воно працює “в реальності”? Чи відповідають ці гучні заяви дійсності? Тим паче, якщо мова йде про інтеграцію з інструментами, якими ми користуємося щодня, як от, наприклад, n8n.
Тож сьогодні ми вирушимо у захопливу подорож. Ми візьмемо Gemini 3 Pro, зануримося в його можливості, випробуємо його в реальних завданнях і, що найважливіше, подивимось, як він працює разом з нашими автоматизаціями. Чи справді він такий розумний, як обіцяють? Чи зможе він перевершити конкурентів? І чи варто за це платити більше? Готуйтеся, буде цікаво!
Gemini 3 Pro: Що це за “звір” і чому про нього всі говорять?
Ви, напевно, вже чули про сімейство моделей Gemini від Google. Це така собі серія “Інтелект від Google”, де кожна нова версія стає потужнішою. Спочатку була Gemini 1.0, потім 1.5 з її неймовірним контекстним вікном, а зараз – Gemini 3. Нещодавно Google заявив, що Gemini 3 Pro – це їхня найрозумніша модель, яка може аналізувати зображення, кодувати, міркувати краще за попередні версії, та ще й швидше.
Це як порівняти, скажімо, смартфон п’ятирічної давності з найновішою моделлю. Різниця колосальна! Особливо вражає заявлена здатність Gemini 3 Pro розуміти зображення. Уявіть: ви можете показати йому будь-який візуал – від схеми процесу до фотографії пошкодженої стіни – і він детально розповість, що там зображено, як це працює, де проблема. А ще його обіцяють як чудового помічника для генерації коду та побудови складних логічних ланцюжків.
Google AI Studio – це такий собі “пісочничка”, де можна безплатно протестувати Gemini 3 Pro. Тут інтерфейс нагадує щось середнє між Figma та сучасними ноу-код інструментами. Ви просто пишете, що хочете створити – чи то гру, чи вебсайт, чи застосунок – і модель намагається це зробити. І, судячи з демонстрацій, виходять цілком вражаючі речі. Особливо в частині UI-дизайну та генерації коду.
Здавалося б, що може бути краще? Але є один нюанс. Безплатною є лише попередня версія, доступна в Google AI Studio. А для реальних проєктів, для інтеграції у ваші робочі процеси, зазвичай використовують API, і там вже доведеться платити.
Трохи про ціну питання
Google пропонує різні версії Gemini, і кожна має свою ціну. Gemini 2.5 Pro, наприклад, коштує дешевше, ніж новий Gemini 3 Pro. Але, як-то кажуть, за якість потрібно платити. Gemini 3 Pro обіцяє бути найрозумнішим, найшвидшим і краще розумітиме контекст. Бенчмарки, які Google надав, справді вражають. Gemini 3 Pro випереджає конкурентів, як-от Claude 3.5 Sonnet і GPT-4. Особливо це помітно в тестах на розуміння зображень та складних завдань.
Уявіть собі таку ситуацію: є тест, де моделі мають управляти віртуальним бізнесом – замовляти товари, встановлювати ціни, загалом, вести справи протягом тривалого часу. Раніше моделі добре справлялися з короткими завданнями, але провалювалися в довгострокових. Gemini 3 Pro ж показав значно кращі результати, що свідчить про його здатність до довгострокового планування та ітеративного вирішення проблем. Це вже не просто “робот”, а щось на кшталт надійного помічника, який може вести проєкт.
Підключаємо Gemini 3 Pro до n8n: Майстер-клас для початківців (та не тільки!)
Отже, з теорією розібралися. А тепер – час практики! Як же нам інтегрувати цього нового чемпіона у наші автоматизації за допомогою n8n? Не хвилюйтеся, якщо ви ще не знайомі з n8n, я проведу вас крок за кроком.
Спосіб перший: Нативний вузол Gemini
Найпростіше – це використати вбудований вузол Google Gemini в n8n. Знаходите його, обираєте потрібну дію (аналіз тексту, зображення, аудіо тощо), і… вуаля! Майже. Вам знадобиться API-ключ від Google. Як його отримати?
- Переходите на Google AI Studio: це платформа, де ви можете отримати ключ.
- Натискаєте “Get API key”: там усе просто, потрібно ввести платіжну інформацію, але поки ви тестуєте, це може бути безплатно.
- Копіюєте ключ і вставляєте його у відповідне поле в n8n.
- Цікаво знати: Цей вузол має багато можливостей, але, наприклад, аналіз документів може бути відсутнім, на відміну від деяких інших інструментів.
Спосіб другий: Через AI Agent
Якщо ви вже користуєтеся AI Agent в n8n, що є чудовим способом створювати комплексні автоматизації, то вам теж потрібна модель. Заходите в налаштування AI Agent, обираєте Google Gemini Chat – і знову ж таки, вставляєте свій API-ключ. Все налаштовується досить швидко.
Спосіб третій: OpenRouter – універсальний солдат
Але що, як ви хочете мати один обліковий запис для всіх ваших AI-моделей? Тут на допомогу приходить OpenRouter. Це сервіс, який агрегує безліч різних моделей від різних провайдерів. Ви отримуєте один API-ключ, один платіжний рахунок, але можете використовувати тисячі різних моделей.
- Реєструєтесь на OpenRouter: вводите платіжні дані.
- Шукаєте Gemini 3 Pro Preview: і обираєте його як модель для свого AI Agent.
- Гумористичне застереження: Почати роботу з OpenRouter може бути трохи складніше, але потім ви заощадите купу часу на управлінні ключами.
Налаштування роботи з моделлю: Не тільки temperature!
Коли ви працюєте з моделлю через API, є кілька важливих налаштувань. Наприклад, “thinking level” (рівень мислення). Google пропонує три варіанти:
- Low: мінімізує затримки та витрати. Ідеально, коли швидкість важливіша за глибину аналізу.
- High: стандартний режим, збалансоване мислення.
- Medium: наразі недоступний, але скоро буде.
Зазвичай, ви можете знайти ці налаштування в моделях, але з Gemini 3 Pro в n8n виникає невелика проблема. Навіть якщо ви підключаєтесь через OpenRouter або використовуєте нативний вузол, такого прямого налаштування “thinking level” ви не знайдете. Є схожі параметри, наприклад, “thinking budget”, але це трохи інше.
Щоб точно контролювати цей параметр, доведеться використовувати HTTP-запит безпосередньо до API Gemini. Це складніше, вимагає глибшого розуміння документації, але дає повний контроль. Увімкнувши “thinking level: low”, ви точно знаєте, що модель працюватиме швидше й дешевше.
Експеримент №1: Gemini 3 Pro проти OpenAI – Хто краще побачить? (Аналіз зображень)
Перший тест – це перевірка здатності Gemini 3 Pro аналізувати зображення. Наскільки добре він розуміє візуальну інформацію? Ми взяли два інструменти: OpenAI (звісно!) і наш новоспечений Gemini 3 Pro. Завдання – описати зображення.
Тест 1: Схема кримінальної юстиції
Ми дали обом моделям складну схему кримінальної юстиції.
OpenAI: Описав схему загалом, згадав про початок (інцидент), розслідування, звинувачення, суд. Але деталізації бракувало.
Gemini 3 Pro: Надав набагато більше деталей. Описав етапи: інцидент, звинувачення (розділяючи на дрібні та тяжкі злочини), перший суд, розгляд справи. Він краще зрозумів структуру та послідовність.
Тест 2: Пошкодження стіни
Далі – фотографія пошкодженої стіни (типова ситуація для орендодавців, наприклад).
OpenAI: Помітив водяні плями, лущення фарби, ймовірність цвілі.
Gemini 3 Pro: Також правильно описав пошкодження, але додав важливий висновок: “Через ці пошкодження, ймовірно, є витік за стіною або попереднє затоплення, коли вода піднялася з підлоги”. Ось це вже глибший аналіз!
Тест 3: Подряпина на авто
Найочікуваніший тест – невелика подряпина на машині. Її навіть важко помітити.
OpenAI: Помітив подряпини та пошкодження фарби біля дверей. Також згадав про невелику вм’ятину, яку, чесно кажучи, не дуже було видно.
Gemini 3 Pro: Описав пошкодження. Його висновок: “Автомобіль, схоже, зачепив абразивний об’єкт, наприклад, низьку стіну або стовп. Це призвело до довгих подряпин на дверях та глибшого удару біля колісної арки, який вже почав іржавіти”. Тут Gemini 3 Pro знову виявився точнішим, помітивши і потенційну причину пошкодження, і ознаки корозії.
Висновок: Хоча обидві моделі добре справляються з аналізом зображень, Gemini 3 Pro демонструє краще розуміння контексту, деталей та здатність робити глибші висновки. Особливо це видно на складних схемах та фотографіях з прихованими проблемами. Тож, якщо вам потрібен аналіз зображень для ваших автоматизацій, Gemini 3 Pro виглядає як сильний кандидат.
Експеримент №2: Студія бетонних джунглів – Gemini 3 Pro та контекстне вікно
Одна з найцікавіших особливостей сучасних великих мовних моделей – це їхнє контекстне вікно. Це, по суті, обсяг інформації, яку модель може “запам’ятати” і використовувати для відповіді. У Gemini 3 Pro воно величезне – до мільйона токенів (це приблизно як 1500 сторінок тексту!).
Але як це працює на практиці? Ми вирішили перевірити. Взяли 121-сторінковий PDF-звіт Apple (10-K), скопіювали весь текст і “залили” його в систему AI Agent в n8n. Тобто, фактично, весь цей величезний документ став частиною “пам’яті” агента.
Потім ми поставили агенту 10 запитань, на які він мав знайти відповіді в цьому документі. Щоб оцінити його роботу, ми використовували функцію “Evaluations” в n8n, яка порівнювала відповіді агента з правильними відповідями та виставляла оцінку.
Що вийшло?
Gemini 3 Pro отримав оцінку 4.6 з 5 за правильність відповідей. Це дуже високий показник! Причому на обробку всіх 10 запитань було витрачено менше 100 000 токенів. Це означає, що навіть такий великий документ – це лише крихітна частина від його максимальної “ємності”.
- Цікаво знати: Для порівняння, ми протестували й Gemini 2.5 Flash. Він показав трохи нижчу оцінку (4.5), але був значно дешевшим і швидшим. Це важливий висновок: для простих завдань, де не потрібна максимальна точність, менш потужна, але швидша модель може бути кращим вибором.
Також протестували GPT-5 mini – він показав таку ж оцінку, як і Gemini 3 Pro (4.6), але це лише 10 тестів. Щоб зробити остаточні висновки, потрібно більше експериментів. Головне – це не вибір “абсолютно найкращої” моделі, а вибір моделі, яка найкраще підходить для вашого конкретного завдання.
Експеримент №3: Gemini 3 Pro – Архітектор автоматизацій?
А тепер найцікавіше! Чи може Gemini 3 Pro не тільки відповідати на запитання, а й створювати роботизовані процеси в n8n? Ми поставили йому таке завдання:
“Створи автоматизацію, яка бере мої записи дзвінків (транскрипти з Fireflies), досліджує співрозмовника та його бізнес і готує внутрішній бриф про те, як я можу допомогти цій людині. Це має бути щось на кшталт неформального AI-аудиту”.
І що ви думаєте? Gemini 3 Pro взявся за роботу! Система почала генерувати JSON-код для workflow в n8n. Це перевіряє його здатність до кодування та структурування складних завдань.
Що вийшло?
Він згенерував робочий workflow! Звісно, там були деякі неточності (наприклад, застарілі версії вузлів або неправильно налаштована модель), бо я використовував старі дані для навчання. Але загальна структура була правильною:
- Webhook для отримання транскриптів.
- AI Agent, який аналізує транскрипт.
- Інструмент дослідження (наприклад, Taxy), який збирає інформацію про компанію.
- Формування брифу з профілем, резюме зустрічі, болючими точками та рекомендаціями.
- Відправка результату електронною поштою.
- Гумористичне застереження: Спочатку я був трохи розчарований, бо деякі вузли були застарілими. Але потім я згадав, що сам дав йому застарілу інформацію про n8n. Це як коли бабуся вчить вас готувати по старому рецепту – смачно, але трохи не сучасно.
Другий тест: Щоденний дайджест знижок на AI-інструменти
Ми попросили Gemini 3 Pro створити щоденну розсилку:
“Кожного дня шукай нові знижки на AI-інструменти в Google та Perplexity. Якщо знайдеш хороші – надсилай мені на пошту. Якщо ні – нічого не роби. Усі результати логуй у Google Sheet”.
Результат: Знову вдалося! Система згенерувала workflow, який включає:
- Щоденний тригер.
- “AI Deal Scout” – агент, який шукає знижки.
- Перевірка логіки: чи знайдено знижки, чи надсилати email.
- Логування в Google Sheet.
Звісно, для повноцінної роботи потрібно було ще налаштувати деякі параметри (доступ до API, інтеграції), але сама основа автоматизації була створена моделлю! Це демонструє величезний потенціал Gemini 3 Pro як інструмента для генерування коду та автоматизацій.
Обмеження та сюрпризи: Коли навіть чемпіони потребують допомоги
Здавалося, Gemini 3 Pro – це просто ідеальний інструмент. Але, як-то кажуть, диявол криється в деталях. Ми зіткнулися з однією досить серйозною проблемою, коли намагалися змусити Gemini 3 Pro працювати з інструментами (Tool Calling) у n8n.
Проблема “Thought Signature”: Ходіть по колу, але не знайте, де були
Коли AI-модель має виконати якусь дію (наприклад, надіслати email), вона використовує “інструмент”. Після виконання дії їй потрібно повернути результат, щоб вона могла вам відповісти. Для цього використовується спеціальний механізм – “thought signature”. Це ніби цифровий слід, який показує, що саме модель робила і що вона думала в цей момент.
У документації Google чітко зазначено: щоб інструменти працювали, цей “thought signature” має бути переданий назад моделі.
На чому ми спіткнулись?
У n8n, коли ви намагаєтеся підключити Gemini 3 Pro до AI Agent, який використовує інструменти, виникає помилка. Повідомлення приблизно таке: “Function call is missing a thought signature…”. Це означає, що вбудовані вузли n8n просто не передають цей важливий параметр назад моделі.
- Цікаво знати: Ми протестували це і з нативним вузлом Gemini, і через OpenRouter. Проблема залишалася. Це свідчить про те, що справа не в самому n8n чи OpenRouter, а в тому, як ці інструменти наразі взаємодіють з Gemini 3 Pro в контексті інструментів.
Що це означає?
Це означає, що наразі ви не можете повноцінно використовувати Gemini 3 Pro разом з AI Agent та його функціями виклику інструментів у n8n. Навіть якщо сам інструмент (наприклад, відправка email) працює, модель не отримує зворотного зв’язку і не може відповісти вам.
Як це виправити?
Єдиний шлях – це використовувати прямі HTTP-виклики до API Gemini, де ви можете вручну керувати цими параметрами. Це значно складніше і вимагає глибоких технічних знань. Або ж чекати, поки розробники n8n оновлять свої вузли, щоб вони коректно працювали з “thought signature” Gemini 3 Pro.
Моя порада: Якщо ви плануєте використовувати Gemini 3 Pro для складних автоматизацій з інструментами, будьте готові до можливих труднощів або шукайте обхідні шляхи.
Наш вердикт: Чи варто Gemini 3 Pro вашої уваги?
Отже, ми провели власне розслідування, занурилися в бенчмарки, протестували Gemini 3 Pro в реальних сценаріях і навіть виявили його слабкі місця. Які висновки?
Gemini 3 Pro – це, безперечно, потужний гравець на полі штучного інтелекту. Його здібності до аналізу зображень, розуміння складного контексту та генерації коду вражають. Він продемонстрував чудові результати як у порівнянні з OpenAI, так і в тестах на обробку великих обсягів інформації. А його здатність створювати workflow в n8n відкриває нові горизонти для автоматизації.
Де він сяє?
- Аналіз зображень: Високий рівень розуміння деталей та контексту.
- Обробка великих текстів: Чудово справляється з мільйонами токенів.
- Генерація коду та workflow: Потужний інструмент для створення автоматизацій (з певними обмеженнями).
Де є нюанси?
- Виклик інструментів в n8n: Наразі функціонал обмежено через відсутність підтримки “thought signature”.
- Ціна: Він дорожчий за попередні версії чи конкурентів.
Підсумовуючи все вищесказане, Gemini 3 Pro – це не просто чергове оновлення. Це справжній крок уперед у розвитку AI. Якщо вам потрібна максимальна потужність, найкращий аналіз та можливість створювати складні автоматизації, і ви готові до певних технічних викликів, то Gemini 3 Pro – це ваш вибір.
Що далі?
Я б радив вам:
- Спробувати Gemini 3 Pro самостійно в Google AI Studio, щоб відчути його міць.
- Експериментувати з ним в n8n, особливо для завдань, де не потрібне активне використання інструментів.
- Стежити за оновленнями n8n: можливо, незабаром з’явиться повна підтримка всіх функцій Gemini 3 Pro, і тоді розпочнеться справжнє свято автоматизацій!
Пам’ятайте, технології – це інструменти. І найцікавіше – це знайти найкращий спосіб їх використати. Gemini 3 Pro – це новий дивовижний інструмент, який точно вартий вашої уваги.
А як ви плануєте використовувати Gemini 3 Pro? Які завдання ви б хотіли йому доручити? Поділіться в коментарях!
