Архитектура Gemini 3: От алхимии к инженерии

Приветствую, коллеги. Если вы здесь, значит, вы уже переросли этап «напиши мне письмо» и готовы внедрять ИИ в сложные, высоконагруженные системы. В этом модуле мы перестанем смотреть на LLM как на «черный ящик» и разберем Gemini 3 как инженерный компонент.

Переход от версии 1.5 к 3.0 — это не просто увеличение цифр в бенчмарках. Это фундаментальный сдвиг в том, как модель обрабатывает информацию. Раньше мы выбирали между «умной, но медленной» и «быстрой, но глупой». Архитектура Gemini 3, построенная на усовершенствованном принципе MoE (Mixture of Experts) и нативной мультимодальности, меняет правила игры.

Что на самом деле изменилось под капотом?

Чтобы стать архитектором решений, нужно понимать физику процесса. Gemini 3 — это не одна нейросеть. Представьте себе огромный офис, где сидят тысячи узкопрофильных специалистов: математик, кодер на Python, лингвист, эксперт по визуальному искусству и аналитик данных.

Когда вы отправляете промпт, модель не активирует весь этот «офис» целиком (это было бы безумно дорого и медленно). Вместо этого, специальный механизм маршрутизации (Router) анализирует ваш запрос и будит только тех экспертов, которые нужны прямо сейчас. Это и есть Sparse Mixture of Experts.

• В Gemini 1.0/1.5: Маршрутизация была грубой. Часто активировались лишние параметры.
• В Gemini 3: Гранулярность экспертов выросла. Теперь модель может активировать всего 10-15% своих параметров для генерации токена, сохраняя качество модели с триллионами параметров, но работая со скоростью модели в 10 раз меньше.

Для нас, как для архитекторов, это означает две вещи: снижение латентности (latency) и предсказуемость затрат.

Линейка моделей: Как выбрать правильный инструмент

В мире Gemini 3 мы оперируем тремя основными классами моделей. Ошибка новичка — использовать самую мощную модель (Ultra) для всего подряд. Ошибка середнячка — использовать самую дешевую (Flash) там, где нужно сложное рассуждение. Архитектор же строит каскадные системы.

Ключевое отличие версии 3: Нативная мультимодальность стала «бесшовной». Модель не переводит видео в текст, чтобы его понять. Она «видит» видеопоток как последовательность токенов, так же естественно, как читает текст. Это устраняет галлюцинации, связанные с потерей деталей при конвертации.

import os
from google import genai
from google.genai import types

# Инициализация клиента (предполагаем использование новейшего SDK)
client = genai.Client(api_key=os.environ["GEMINI_API_KEY"])

# Пример архитектурного паттерна "Router" (Маршрутизатор)
# Мы сначала классифицируем сложность запроса через Flash,
# а затем направляем его либо снова во Flash, либо в Pro.

def intelligent_router(user_query: str):
    # Шаг 1: Используем быструю и дешевую модель для оценки сложности
    classification_prompt = """
    Classify the following request into one of two categories:
    1. SIMPLE (retrieval, summary, basic factual question)
    2. COMPLEX (reasoning, coding, creative writing, multi-step logic)
    
    Return ONLY the category name.
    """
    
    # Конфигурация для детерминированного ответа
    router_config = types.GenerateContentConfig(
        temperature=0.0,
        top_k=1,
        max_output_tokens=10
    )

    classification = client.models.generate_content(
        model="gemini-3.0-flash",
        contents=[classification_prompt, user_query],
        config=router_config
    ).text.strip()

    print(f"DEBUG: Query classified as {classification}")

    # Шаг 2: Маршрутизация
    if classification == "COMPLEX":
        # Для сложных задач берем Pro с более высокой температурой
        response = client.models.generate_content(
            model="gemini-3.0-pro",
            contents=user_query,
            config=types.GenerateContentConfig(temperature=0.7)
        )
        return response.text, "Pro Model Used"
    else:
        # Для простых задач остаемся на Flash
        response = client.models.generate_content(
            model="gemini-3.0-flash",
            contents=user_query,
            config=types.GenerateContentConfig(temperature=0.2)
        )
        return response.text, "Flash Model Used"

# Тестирование архитектуры
queries = [
    "Какая столица Франции?",
    "Напиши Python скрипт для асинхронного парсинга сайтов с использованием aiohttp и обработкой ошибок 429."
]

for q in queries:
    answer, model = intelligent_router(q)
    print(f"\nЗапрос: {q[:30]}... -> Обработано: {model}")

Управление контекстом: Окно в 2+ миллиона токенов

Одной из киллер-фич архитектуры Gemini, начиная с версии 1.5 и развитой в 3.0, является гигантское контекстное окно. Однако, как архитекторы, мы должны понимать: «Может» не значит «Должно».

Загрузка в контекст 2 миллионов токенов (примерно 20 книг или 15 часов видео) имеет свои нюансы:

1. Needle in a Haystack (Иголка в стоге сена): Gemini 3 показывает феноменальные результаты в поиске информации внутри контекста (>99%). Но чем больше контекст, тем выше Time to First Token (время до начала ответа).
2. Стоимость: Каждый запрос с полным контекстом стоит денег. Если вы каждый раз отправляете книгу целиком, вы разоритесь.

Решение: Context Caching (Кэширование контекста)

В Gemini 3 механизм кэширования стал более агрессивным и дешевым. Если у вас есть статичные данные (например, документация API, юридический кодекс, база знаний компании), вы загружаете их один раз, создаете кэш и получаете `cache_key`. Последующие запросы ссылаются на этот ключ.

Экономика процесса: Запросы к кэшированным токенам стоят значительно дешевле (часто на 70-90% меньше), чем к обычным входным токенам. Это делает архитектуру с «длинным контекстом» экономически целесообразной для продакшна.

Решение архитектора:

1. Работа с документацией (Требования): 
Используем **Context Caching**. Так как требования меняются редко, мы загружаем 50 страниц текста в кэш Gemini. Это снизит стоимость входных токенов для каждого из 100 ежедневных запросов.

2. Выбор модели:
Используем **Gemini 3 Flash**. Почему? 
- Видео-интервью — это мультимодальный вход. Flash отлично и быстро обрабатывает видео/аудио.
- Задача — извлечение и сопоставление (аналитика), а не глубокое творческое рассуждение. Flash справится с этим дешевле и быстрее Pro версии.

3. Процесс (Pipeline):
- Загружаем видео файл.
- Формируем запрос, ссылаясь на `cache_key` документации + видео файл.
- Промпт: «Based on the technical requirements provided in the context, evaluate the candidate's answers from the video. Score 1-10 on key skills.»
- Получаем структурированный JSON ответ.

JSON Mode и детерминизм

Для интеграции в программные продукты нам нужен не просто текст, а структура. В Gemini 3 режим response_mime_type="application/json" работает на уровне архитектуры декодера, а не просто как «пожелание» в промпте.

Используя Constrained Decoding (ограниченное декодирование), модель физически не может сгенерировать токен, который нарушит JSON-схему, если вы передали её в конфигурации. Это устраняет необходимость в библиотеках валидации и повторных запросах (retry logic), что критически важно для скорости работы приложения.