João Miguel Mesquita
A Google entrou na chamada “era Gemini” há quase dois anos com um objetivo de colocar modelos generativos no centro da sua estratégia tecnológica. Desde então, os números internos têm sido usados como prova dessa viragem, com 2 mil milhões de utilizadores mensais na Vista Geral de IA da Pesquisa, 650 milhões na aplicação Gemini e mais de 70% dos clientes Cloud a recorrer às capacidades de IA da empresa, além de 13 milhões de programadores que já trabalharam com os modelos generativos da Google.
A empresa assume que a força da família Gemini vem da sua abordagem de pilha completa, que junta infraestrutura, investigação, modelos, ferramentas e produtos num mesmo movimento. O percurso das várias versões do Gemini tem seguido exactamente essa lógica: o Gemini 1 trouxe multimodalidade nativa e janelas de contexto mais amplas, o Gemini 2 abriu caminho aos agentes e acelerou o raciocínio estruturado, e o 2.5 Pro consolidou essa linha ao longo de vários meses no topo de benchmarks como a LMArena. Agora, esta evolução desemboca no Gemini 3.
O novo modelo chega com a promessa de lidar com pedidos mais subtis e problemas mais densos, reduzindo a dependência de instruções detalhadas. Segundo a Google, o Gemini 3 foi construído para perceber intenções com mais precisão e interpretar o contexto com menos margem de erro.
O primeiro modelo a sair é o Gemini 3 Pro, em pré-visualização. A aposta mantém-se na multimodalidade e no raciocínio, apoiada em resultados que a empresa destaca nos seus testes internos. O modelo alcança 1501 Elo na LMArena, regista pontuações máximas no Humanity’s Last Exam e no GPQA Diamond, e estabelece novos valores de referência em matemática no MathArena Apex.
A mesma tendência repete-se em benchmarks multimodais, onde surgem valores como 81% no MMMU-Pro e 87,6% no Video-MMMU. A Google sublinha também os 72,1% no SimpleQA Verified, apontando estes dados como sinal de um avanço na precisão factual.
O modelo inclui ainda um segundo modo, Gemini 3 Deep Think, direcionado para raciocínio mais profundo. Nos testes publicados pela empresa, o Deep Think supera o Gemini 3 Pro nos principais benchmarks avançados, incluindo o ARC-AGI, associado a problemas considerados inovadores. Este modo permanece limitado a testadores de segurança até à conclusão de avaliações adicionais.
A Google usa uma narrativa ambiciosa para apresentar o Gemini 3: um modelo que tanto sintetiza artigos longos como transforma vídeos complexos em planos de treino, traduz receitas manuscritas ou gera visualizações com uma janela de contexto de 1 milhão de tokens.
São exemplos construídos para ilustrar a amplitude da plataforma, mas servem sobretudo para reforçar a ideia de que a multimodalidade é agora uma peça central na aprendizagem assistida por IA. O mesmo se aplica à Pesquisa Google, onde o Modo de IA passa a integrar o Gemini 3 para criar interfaces geradas em tempo real, com esquemas visuais e simulações concebidas para facilitar a compreensão de tópicos densos.
Na criação, o foco volta-se para a programação. O Gemini 3 é apresentado como o modelo mais forte da Google para desenvolvimento de software, com capacidade de gerar código sem exemplos prévios, interpretar comandos complexos e construir interfaces Web mais completas. Os dados divulgados apontam para um desempenho de 1487 Elo no WebDev Arena, 54,2% no Terminal-Bench 2.0 e 76,2% no SWE Bench Verified.
O modelo já está disponível no Google AI Studio, no Vertex AI, na CLI do Gemini e numa nova plataforma de agentes chamada Google Antigravity. Aqui, a Google tenta elevar a IA do papel de assistente para algo mais próximo de um colaborador autónomo: os agentes podem planear e executar tarefas inteiras de software, com acesso direto ao editor, terminal e navegador.
Nesta plataforma, coexistem também modelos específicos para controlo de navegador, baseados no Gemini 2.5, e o modelo de edição de imagem Nano Banana (Gemini 2.5 Image).
No capítulo do planeamento, o Gemini 3 surge associado ao desempenho no Vending-Bench 2, que simula a operação de um negócio de máquinas de venda durante um ano. O modelo mantém decisões consistentes e alcança retornos superiores aos restantes modelos avaliados, segundo a empresa, servindo de exemplo para fluxos como organização de e-mails ou construção de itinerários de viagem.
As capacidades de agente já estão disponíveis para subscritores do plano Google AI Ultra na aplicação Gemini, com expansão planeada para mais produtos.
A Google descreve o Gemini 3 como o seu modelo mais testado em segurança, com avaliações alinhadas com a sua estrutura interna de segurança de fronteira e revisões externas que envolvem organismos públicos e equipas especializadas da indústria. Entre os objetivos declarados está a redução de respostas excessivamente positivas, maior resistência a tentativas de manipulação e proteções reforçadas contra usos maliciosos.
O Gemini 3 chega à aplicação Gemini, ao Modo de IA da Pesquisa para subscritores Pro e Ultra, às ferramentas de desenvolvimento via API e às soluções empresariais através do Vertex AI e do Gemini Enterprise.
O modo Deep Think terá uma disponibilização mais lenta, dependente de testes de segurança adicionais. A empresa confirma ainda que estão previstos mais modelos da série Gemini 3.
A Google enquadra este lançamento como o início de uma nova fase para a família Gemini, agora construída em torno de raciocínio elevado, agentes autónomos e personalização, numa estratégia que atravessa o consumo, o desenvolvimento e o mercado empresarial.
