A Google nemrég mutatta be a Gemini 3-at, a legújabb generatív mesterségesintelligencia-modelljét, amely a vállalat eddigi legerősebb AI rendszere. Az alábbiakban áttekintjük, miben nyújt mást a Gemini 3 a korábbi generatív nyelvi modellekhez képest, és milyen üzleti potenciált hordoz különösen a fintech, banki, ügyfélszolgálati, automatizációs és adatelemzési területeken.
A generatív mesterséges intelligencia (GenAI) rohamos fejlődésen ment keresztül az elmúlt néhány évben. A Google Gemini modellcsaládja ennek az innovációnak az egyik zászlóvivője, amelynek harmadik generációja, a Gemini 3, új korszakot nyit az üzleti alkalmazásokban.
Sundar Pichai, a Google vezérigazgatója szerint a Gemini 3 a vállalat „legintelligensebb modellje”, amely képes bármilyen ötletet életre kelteni. A Gemini 3 egyesíti az előző generációk összes képességét, és túl is mutat azokon:
- a Gemini 1 bevezette a natív multimodalitást (tehát a szövegen túl képek, hang és egyéb adatok egyidejű kezelését) és a hosszú kontextusablakot,
- a Gemini 2 pedig megalapozta az ügynökszerű (agentikus) képességeket és fejlettebb következtetési képességeket,
- a mostani Gemini 3 mindezt ötvözi, magasabb szintre emelve a racionális problémamegoldást, a kontextusértést és a multimodális feldolgozást. Ennek köszönhetően a modell „olvas a sorok között” – nemcsak a bevitt adatokban, hanem a felhasználó szándékait tekintve is, kevesebb instrukcióból is pontosabban megérti, mire van szükség.
Miben más a Gemini 3 a korábbi nyelvi modellekhez képest?
Az üzleti döntéshozók számára fontos megérteni, hogy a Gemini 3 milyen technológiai ugrást jelent a korábbi generatív nyelvi modellekhez viszonyítva (mint például a GPT-3/4 vagy a Google korábbi PaLM 2 modellje). Az alábbiakban összefoglaljuk a Gemini 3 fő újításait és eltéréseit:
Multimodalitás (többféle adat kezelése)
A Gemini 3 kezdettől fogva multimodális rendszernek készült. Míg a korábbi nyelvi modellek többnyire csak szöveges bemenetekkel dolgoztak, a Gemini már natívan képes szöveget, képeket, hangot, videót, sőt forráskódot is együttesen értelmezni és generálni. Ez azt jelenti, hogy a modell például egy ügyfélszolgálati chat során nemcsak a leírt panaszt érti meg, hanem egy csatolt képernyőfotót vagy dokumentumot is fel tud dolgozni.
Ez óriási előrelépés a korábbi generációkhoz képest, hiszen a Gemini 3 egyszerre több forrásból származó információt szintetizál. A multimodalitás gyakorlati haszna, hogy összetettebb feladatokat is elvégezhet: képes például egy kézzel írt recept fotóját felismerni és lefordítani, majd abból kóddal interaktív receptkönyvet készíteni. Ugyanígy, videókat elemezve – akár biztonsági kameraképeket vagy oktatóanyagokat – is le tud vonni következtetéseket, vagy hangüzenetekből értelmes választ generál.
Hosszabb kontextus és jobb kontextuskezelés
A Gemini 3 rendkívül nagy mennyiségű adatot képes egy beszélgetésen vagy feladaton belül figyelembe venni. Míg a korábbi nyelvi modellek néhány ezer vagy tízezer token (szó) hosszú szövegkörnyezetet tudtak kezelni, a Gemini 3 kontextusablaka akár egymillió token méretű.
Ez elképesztő ugrás: nagyságrendileg 700 ezer szónak felel meg, ami nagyjából 11 óra hanganyag vagy egy több száz oldalas dokumentum teljes terjedelme. Ennek köszönhetően a modell egyszerre teljes könyveket, hosszú jelentéseket vagy kódbázisokat tud áttekinteni, és ezek összefüggéseiből dolgozik.
Az üzleti gyakorlatban ez azt jelenti, hogy akár egy vállalat teljes éves jelentését vagy egy szerződéscsomagot is „elolvashat” a modell egyetlen menetben, és összefüggő választ adhat. Fontos kiemelni, hogy a Gemini 3 nemcsak a mennyiséget kezeli, hanem jobban is érti a kontextust: a Google szerint a modell sokkal pontosabban felméri a felhasználó valódi szándékát és a kérés mögötti kontextust, így kevesebb pontosításra van szükség a releváns válaszhoz.
Gyorsaság és méret – csúcsteljesítmény
A Gemini 3 a Google eddigi legnagyobb és legerősebb nyelvi modellje. Pontos paraméterszámát a vállalat nem hozta nyilvánosságra, de iparági becslések szerint ezermilliárd nagyságrendű paraméterrel dolgozhat, amit egy új architekturális megközelítés, az úgynevezett Mixture-of-Experts (MoE) tesz lehetővé. Ez az „expertek keveréke” architektúra leegyszerűsítve azt jelenti, hogy a modell külön al-komponensek (expertek) sokaságát tartalmazza, amelyekből mindig csak a feladat szempontjából relevánsak aktiválódnak – így óriási tudásbázist lehet hatékonyan működtetni anélkül, hogy minden részlet mindig számításba kerülne.
A Gemini 3 ennek köszönhetően messze felülmúlja elődjeit a szabványos teszteken. A Google közlése szerint a Gemini 3 Pro változata minden jelentős AI benchmarkon jobb eredményt ért el, mint a korábbi 2.5 Pro modell. A nyelvi modellek “LMArena” ranglistáján például rekordszintű, 1501 pontos Elo pontszámot szerzett, ami új mércét jelent az összetett problémamegoldás terén.
A modell doktori szintű logikai következtető képességet mutatott humán vizsgafeladatokban, és a multimodális teszteken (ahol szöveg és kép együttes értését mérik) szintén az eddigi legmagasabb pontszámokat érte el.
Összességében a Gemini 3 a jelenlegi mezőny egyik (ha nem a) legerősebb generatív AI modellje, amely számos területen felülmúlja az olyan versenytársakat, mint az OpenAI vagy az Anthropic legújabb rendszerei.
Fejlett agentikus (ügynökszerű) képességek
A Gemini 3 egyik legizgalmasabb újdonsága, hogy nem csupán kérdésekre válaszol, hanem összetett feladatokat képes önállóan megtervezni és végrehajtani, szinte mint egy digitális asszisztens vagy ügynök. A modell képes külső eszközök használatára és több lépéses folyamatok önálló menedzselésére is.
Ezt a Google a saját fejlesztői eszközeiben ki is használja: például a Gemini 3 integrálva lett egy Antigravity nevű új platformba, ahol a fejlesztők magasabb szinten, feladat-orientált módon dolgozhatnak együtt AI ügynökökkel. Itt a Gemini 3 egyfajta aktív partnerként magától tervez meg és kódol le alkalmazásokat, miközben hozzáfér a fejlesztői környezet eszközeihez (editor, terminál, böngésző) és önállóan futtatja, majd ellenőrzi a saját kódját.
Az üzleti életben ez az úgynevezett agentikus AI azt jelenti, hogy a modell képes lehet egy feladatot végigvinni a kezdeti utasítástól a befejezésig, emberi beavatkozás nélkül, de természetesen felügyelet mellett. A Gemini 3 megbízhatóbban tervez előre hosszú távon is: egy belső teszt szerint egy teljes éven át képes volt szimulált üzleti műveleteket (például egy automatizált értékesítési folyamatot) menedzselni anélkül, hogy idővel eltért volna a céltól.
Az ilyen képességek révén a Gemini 3 valóban proaktív segítővé válik: például önállóan lefoglalhat időpontokat, átszervezheti az e-mail fiókot, vagy lépésről lépésre végrehajthat egy bonyolult ügyviteli folyamatot, természetesen a felhasználó kontrollja alatt. Ez a fejlődés jóval túlmutat a korábbi chatbot-szerű megoldásokon, és inkább egy intelligens digitális asszisztens képét vetíti előre.
Naprakész tudás és integráció
A korai generatív modellek gyakori korlátja volt, hogy csak a tanításukig rendelkezésre álló adatokkal „ismerték a világot”, így az aktualitásokkal nem voltak tisztában. A Gemini 3 ezen a téren is előrelépést mutat. Egyrészt a modell tréningadatbázisát folyamatosan frissítették, másrészt az agentikus képességei révén képes összekapcsolódni külső forrásokkal, például webes keresővel vagy adatbázisokkal.
A Google egyik benchmarkján a Gemini 3 külön üzemmódban, eszközhasználattal kiegészítve (például internetes keresés és kódfuttatás bevonásával) 45,8 százalékos eredményt ért el egy nehéz tudáspróbán, szemben az eszközök nélkül elért 37,5 százalékkal – ez arra utal, hogy a modell valós idejű információkkal kiegészítve még jobban teljesít.
A gyakorlatban ez azt jelenti, hogy egy Gemini 3 alapú megoldás – például egy keresőszolgáltatásban vagy üzleti intelligencia eszközben – képes lehet valós idejű adatlekérésre, friss adatok integrálására és ezek figyelembevételével válaszolni.
Fontos hangsúlyozni, hogy a Gemini 3-t már a megjelenésének napjától integrálták olyan kulcstermékekbe, mint a Google Kereső (AI Mode), a Vertex AI felhőszolgáltatás, vagy a Gemini app. Ez utóbbi arra utal, hogy a modell skálázhatóan és biztonságosan beilleszthető különféle alkalmazásokba, így várhatóan mindig a legfrissebb, releváns tudással lesz felvértezve a vállalati felhasználás során is.
(A fent részletezett újítások mellett a Google kiemelte, hogy a Gemini 3 fejlesztése során nagy hangsúlyt fektettek a biztonságos és felelős AI kialakítására. A modell szigorú tesztelésen esett át, kevésbé hajlamos a téves vagy félrevezető válaszokra, ellenállóbb a manipulatív promptokkal szemben, és erős védelmet kapott a kiberbiztonsági visszaélések ellen. Ezek a szempontok a vállalati bevezetésnél kulcsfontosságúak, de erről a Google külön Gemini 3 modellkártyát is kiadott.)
(Források: Google hivatalos bejelentések és blogposztok)
(Címlapkép: Depositphotos)
