Обзор экосистемы Gemini 3: Ключевые отличия от версий 1.5
Обзор экосистемы Gemini 3: Ключевые отличия от версий 1.5
Приветствую вас в первом модуле курса. Если вы здесь, значит, вы уже знакомы с тем, как большие языковые модели изменили ландшафт разработки за последние пару лет. Мы привыкли к Gemini 1.5 Pro с её огромным контекстным окном и к 1.5 Flash с её невероятной скоростью. Но технологии не стоят на месте.
Сегодня мы разбираем Gemini 3. Это не просто «еще больше параметров» или «чуть быстрее». Это фундаментальный сдвиг в архитектуре, который меняет подход к проектированию Enterprise-решений. В этом уроке мы разберем, что именно изменилось «под капотом», почему ваши старые промпты могут требовать рефакторинга, и как новые возможности API открывают двери для настоящих автономных агентов.
Чего мы коснемся в этом уроке:
- Архитектура Native Omni: Почему мультимодальность больше не является «надстройкой».
- Эволюция контекста: Переход от «длинного контекста» к «бесконечной памяти» (Infinite Memory Retention).
- Agentic Framework: Как изменился вызов функций (Function Calling) и возможности планирования.
- Сравнение производительности: Реальные метрики против серии 1.5.
1. От Multimodal к Native Omni
Давайте вспомним, как работала Gemini 1.5. Когда вы отправляли видео или аудио, модель, по сути, разбивала этот контент на токены (сэмплировала кадры или транскрибировала звук), а затем обрабатывала это как последовательность. Это работало отлично, но имело свои задержки и потерю нюансов (например, интонации голоса или микро-движений в видео).
Gemini 3 использует архитектуру Native Omni.
Что это значит для разработчика? Модель обучалась на сырых потоках данных одновременно. Ей не нужен промежуточный слой OCR для чтения текста с картинки или Speech-to-Text для понимания аудио. Она «слышит» и «видит» нативно.
Ключевые преимущества Native Omni:
- Сверхнизкая латентность (Latency): Время отклика при работе с аудио/видео сократилось на 40-60% по сравнению с 1.5 Pro. Это открывает путь к созданию голосовых ассистентов реального времени (Real-time Voice Assistants).
- Эмоциональный интеллект: Модель теперь различает сарказм в голосе или тревогу в видеопотоке, чего было трудно добиться при простой транскрипции.
- Синхронная генерация: Gemini 3 может генерировать текст и аудио одновременно, синхронизируя их (например, для дубляжа).
# Сравнение инициализации потоковой обработки
import google.generativeai as genai
# --- Подход Gemini 1.5 (Legacy) ---
# Требовалась предварительная загрузка файла или сложная буферизация
# model_15 = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro')
# response = model_15.generate_content([prompt, video_file_uri])
# --- Подход Gemini 3 (Native Stream) ---
# Прямая работа с потоком байтов (Live API)
client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")
async def process_live_stream(audio_stream):
model_v3 = client.models.get("gemini-3-ultra")
# Создаем сессию с включенной нативной мультимодальностью
async with model_v3.start_live_session(
capabilities=["audio_in", "audio_out", "vision"],
latency_mode="realtime" # Новая настройка в v3
) as session:
async for chunk in audio_stream:
# Отправляем сырые байты без предварительного кодирования
await session.send_input(chunk)
# Получаем ответ мгновенно
async for response in session.receive_output():
if response.audio:
play_audio(response.audio)
if response.text:
print(f"Thought process: {response.text}")2. Память и Контекст: Смена парадигмы
Gemini 1.5 прославилась своим контекстным окном в 1-2 миллиона токенов. Это позволило нам «скармливать» модели целые книги и кодовые базы. Однако, при каждом новом запросе (если не использовать Context Caching), нам приходилось передавать весь этот объем заново, что дорого и медленно.
В Gemini 3 концепция меняется на «Stateful Conversations» (Сохранение состояния).
Вместо того чтобы мыслить категориями «размер окна», Gemini 3 вводит понятие Session State. API теперь позволяет создавать персистентные сессии, где контекст хранится на стороне сервера и индексируется динамически. Это похоже на работу с векторной базой данных, встроенной прямо в модель, но гораздо умнее.
Различия в управлении контекстом:
- Gemini 1.5: Stateless (без сохранения состояния). Вы сами управляете историей чата. Кэширование контекста (Context Caching) нужно настраивать явно и оно имеет TTL (время жизни).
- Gemini 3: Hybrid State. Вы можете создавать ID сессии. Модель «помнит» всё, что происходило в рамках этого ID, автоматически оптимизируя хранение. Вам не нужно отправлять историю сообщений повторно.
Это снижает стоимость токенов на вход (Input Tokens) до 90% для длительных диалогов.
# Пример использования Persistent Session в Gemini 3
# Создание сессии с 'бесконечной' памятью для проекта
project_session = client.sessions.create(
model="gemini-3-pro",
id="project-alpha-migration",
memory_retention="adaptive" # Gemini 3 сама решает, что забыть, а что важно
)
# Первый запрос: загружаем огромную документацию
project_session.send_message(
content=huge_documentation_text,
role="system_knowledge"
)
# ... спустя 2 дня ...
# Мы просто подключаемся к тому же ID.
# Не нужно заново слать документацию или историю.
resumed_session = client.sessions.get("project-alpha-migration")
response = resumed_session.send_message(
"На основе документации, которую я загрузил во вторник, "
"напиши функцию миграции для базы данных."
)
print(response.text)3. Агентность и Планирование (Reasoning)
Версия 1.5 отлично справлялась с инструкциями, но сложные задачи, требующие многошагового планирования, часто приводили к галлюцинациям или зацикливанию. Разработчикам приходилось использовать цепочки промптов (Chain-of-Thought) или фреймворки типа LangChain для оркестрации.
Gemini 3 внедряет встроенный модуль «Reflective Reasoning» (Рефлексивное рассуждение).
Перед тем как выдать ответ, модель v3 может генерировать скрытый «поток мыслей», проверяя свои выводы. В API это доступно через параметр thinking_mode. Это критически важно для Enterprise-задач, где цена ошибки высока (финансы, медицина, юриспруденция).
Новые возможности Function Calling:
В 1.5 мы описывали инструменты, и модель возвращала JSON, который мы должны были выполнить. В Gemini 3 появился режим Server-Side Execution (опционально) для стандартных интеграций (например, Google Workspace, Search). Модель может сама выполнить поиск, прочитать почту и вернуть финальный результат, не гоняя данные туда-сюда между клиентом и сервером.
Важно: Это требует более строгих настроек безопасности и разрешений (OAuth scopes), о чем мы поговорим в модуле по безопасности.
Представьте, что вы мигрируете чат-бота техподдержки с Gemini 1.5 Flash на Gemini 3. Текущая реализация хранит последние 10 сообщений в локальной базе данных и отправляет их с каждым запросом. <br><br>Задача: Опишите (псевдокодом или словами), как изменится архитектура обработки диалога с использованием возможностей Gemini 3 (Stateful Sessions), и какие преимущества это даст.
4. Практические советы по переходу
Переход на Gemini 3 не должен быть «бесшовным» — он должен быть осмысленным. Просто заменив название модели, вы получите прирост качества, но не используете потенциал системы.
- Пересмотрите свои промпты: Gemini 3 лучше понимает намерения. Огромные «Few-shot» примеры (где вы даете 10 примеров того, как надо делать) часто можно заменить на четкое описание задачи. Модель лучше генерализует.
- Используйте JSON Schema Enforcement: В версии 3 работа со структурированным выводом (Structured Output) стала строгой. Если вы просите JSON, модель гарантирует валидность схемы на 99.9%, что позволяет убрать код валидации/ретрая (retry logic) из вашего приложения.
- Следите за тарификацией: Хотя кэширование снижает стоимость, использование
thinking_mode(режима рассуждений) может увеличить время ответа и количество выходных токенов. Используйте его только для сложных задач.
Какое ключевое архитектурное изменение в Gemini 3 позволяет значительно снизить задержку при работе с видео и аудио потоками по сравнению с версией 1.5?