ジェミニ 3 無料

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開発元 グーグル
公式サイト https://deepmind.google/models/gemini/

Gemini 3 は、Google が発表したマルチモーダル AI モデルの最新シリーズです。 Gemini 3.1 Pro は、長い文脈の理解とマルチモーダル推論において大幅な改善を達成しました。 LMArena 1501 Elo は、テキスト、画像、ビデオのマルチモーダル入力と深い思考モードをサポートし、頂点に達しました。

ジェミニ 3 製品インターフェース

Gemini 3: Google が発表した新世代のマルチモーダルな理解と推論 AI モデル

コアパラメータと統計

プロジェクト 詳細
製品名 ジェミニ 3
製品タイプ 基本的な大規模モデル / API インフラストラクチャ
配信形式 Web (Google AI Studio、Gemini アプリ)、API (Gemini API)、エンタープライズ (Vertex AI)
開発者 Google ディープマインド
居住地 米国 (米国)
サポートされている言語 中国語と英語を含む多言語対応
サポートプラットフォーム ウェブ、API

一文: Gemini 3 は独立したチャット アプリケーションではなく、Google のマルチモーダル大規模モデル シリーズの一般名で、軽量の Flash から深い推論の Deep Think までの完全な機能勾配をカバーしており、API と最終製品の 2 つの形式で提供されます。

Gemini 3 シリーズは階層モデル戦略を採用しています。3.5 Flash は最先端のパフォーマンスと低遅延に重点を置き、3.1 Pro は複雑な推論タスクに重点を置き、3.1 Deep Think は科学研究とエンジニアリングの問題に特化し、3.1 Flash-Lite は高スループットと低コストのシナリオに重点を置いています。この階層化されたアーキテクチャにより、開発者は、必要のない機能に料金を支払わされるのではなく、「電力、コスト、速度」の三角形の中で必要なものを選択できるようになります。

ユーザーと市場の認識

  • LMArena トップ: Gemini 3 Pro が 1501 Elo ポイントで LMArena リーダーボードのトップになりました。これは現在、公的にテスト可能な最も包括的なモデルの 1 つです。
  • 開発者エコシステムの対象範囲: Google AI Studio、Vertex AI、Gemini CLI、Google Antigravity プラットフォームに接続されており、サードパーティのツール チェーン (Cursor、GitHub、JetBrains、Manus、Replit) で利用できます。
  • エンタープライズ レベルの導入: Vertex AI サービスを通じて、エンタープライズ顧客は実稼働環境で Gemini 3 シリーズ モデルを使用し、コード生成、カスタマー サービス、データ分析、その他のシナリオで使用されています。

コストメリット

階層 コストモデル 説明
Cサイドフリー Gemini アプリの基本バージョンは無料 ディープシンキングモードを含む、テキスト、画像、音声などの基本的なインタラクションをサポート (Google AI Ultra 加入者限定)
API 従量課金制 階層型トークンの価格 200,000 トークン以内: 入力 $2.00/M、出力 $12.00/M; 200,000 トークン以上: 入力 $4.00/M、出力 $18.00/M
エンタープライズ ソリューション Vertex AI 従量課金制/予約 プライベート展開、コンプライアンス認証、RBAC 権限の分離をサポート
  • C サイド: Google AI Ultra サブスクリプション (月額約 19.99 ドル) により、深い思考モードと大きなコンテキスト ウィンドウが利用可能になります。
  • 開発者: 200,000 トークン内の API の入力コストは 2.00 ドル/M トークンで、これは同じレベルの推論モデルと比較した平均レベルよりも低くなります。
  • エンタープライズ: Vertex AI は、データ主権を必要とするシナリオに適した、予約されたスループット、地域のデータ常駐、およびコンプライアンスのサポートを提供します。

主な機能

  • マルチモーダル理解: テキスト、画像、ビデオなどの複数の入力をサポートし、MMMU-Pro で 81%、Video-MMMU で 87.6% に達し、複雑なチャートや動的なビデオ ストリームを解析できます。
  • Deep Think モード: 複数ステップの推論を必要とする複雑な質問の精度が大幅に向上し、Humanity の最終試験スコアは 41.0% (Deep Think) 対 37.5% (Pro) でした。
  • エージェント機能: 長期的なタスク計画とツールの呼び出しをサポートし、Vending-Bench 2 でトップとなり、 Terminal-Bench 2.0 では 54.2% のスコアを獲得しました。
  • コード生成と開発: WebDev Arena は 1487 Elo で頂点に達し、複雑な Web UI のゼロサンプル生成をサポートし、SWE ベンチ検証は前世代を大幅に上回りました。
  • セキュリティと信頼性: 72.1% の SimpleQA 認証により、おべっかな行動を軽減し、即時注入に対する耐性を高めるための包括的なセキュリティ評価。

[専門家の見解]: Gemini 3 の真の価値は、単一の機能ポイントのリーダーシップにあるのではなく、「推論→コーディング→エージェント→検索」の範囲にあります。LMArena のモデルの推論スコアは、WebDev Arena のコーディング能力に直接変換でき、コーディング能力はターミナルベンチと SWE ベンチを介してエージェント ツール呼び出しの信頼性を検証しており、この 3 つがポジティブなフライホイールを形成しています。これは、開発者が複数のモデルを切り替えることなく、同じモデルを使用して「要件分析→コード生成→デバッグとデプロイメント」という完全なリンクを完了できることを意味します。

モデルとバージョンの進化

バージョン タイプ 発売日 主な機能
ジェミニ 3.1 プロ オールラウンドフラッグシップ ～2026年4月 LMArena 1501 Elo、MMMU-Pro 81%、GPQA Diamond 91.9%、長いコンテキストとマルチモーダル推論の大幅な改善
ジェミニ 3.5 フラッシュ フロンティア全般 ～2026-06 エージェントとプログラミング向けに最適化され、ターミナルベンチ 2.1 では 76.2%、MCP Atlas では 83.6% に達しました。
Gemini 3.1 深く考える 深い推理 ～2026年4月 科学研究および工学分野では、ARC-AGI-2 が 45.1%、人類最後の試験が 41.0% に達しました。
ジェミニ 3.1 フラッシュ ライト 高スループットかつ軽量 ～2026年4月 高同時実行性と低遅延のシナリオ。効率とインテリジェンスのバランスが必要な大規模なタスクに適しています。

Gemini 3 シリーズの進化の道筋は明らかです。メインの Pro モデルから始まり、速度重視の Flash、深さ重視の Deep Think、スループット重視の Flash-Lite に徐々に分化して、完全な製品マトリックスを形成します。

Gemini 3.1 Pro: 長いコンテキストとマルチモーダル推論の大幅な改善

Gemini 3.1 Pro は、Gemini 3 シリーズの主力フラッグシップ モデルです。前世代と比較して、次の点で質的飛躍を達成しました。

  • 長いコンテキストの理解におけるブレークスルー: 3.1 Pro は、超長いコンテキスト (200,000 トークンを超える) シナリオにおける情報検索の精度と命令後の安定性を最適化します。 MRCR ロング コンテキスト ベンチマーク テストでは、1M トークン ウィンドウの下での 3.1 Pro のスコアが前世代と比較して大幅に向上しました。コード ベース全体、小説、研究論文を一度に処理する必要があるユーザーにとって、これは、モデルがウィンドウの後半で「最初を忘れる」という問題が発生しないことを意味します。

  • マルチモーダル推論の深さの強化: 3.1 Pro は、MMMU-Pro (81%) や Video-MMMU (87.6%) などのクロスモーダル推論タスクでクラス最高のパフォーマンスを達成します。主な改善点は、視覚的な理解と論理的推論が緊密に統合されたことにあります。このモデルは、チャート内の情報を「見る」だけでなく、テキストのコンテキストとの因果関係も作成できます。これは、複雑なチャートのビジネス分析や科学研究論文の解釈などのシナリオで非常に価値があります。

  • 強化された Deep Think モード: 3.1 Pro の Deep Think モードは、人類最後の試験で 41.0% に達し、厳密な導出を必要とする難しい科学的質問で良好なパフォーマンスを示しました。 Deep Think モードは、数学コンテスト、複雑なコードのデバッグ、科学研究の仮説検証など、「遅い思考」が必要なシナリオに適しています。

3.1 Pro の製品ポジショニングは「オールラウンド フラッグシップ」です。Deep Think のように深い推論に偏っていませんし、Flash のように速度に偏っていません。代わりに、機能、コスト、遅延のバランスが取れており、ほとんどのプロフェッショナル ユーザーの運用シナリオに適しています。

技術的な利点

  • MoE アーキテクチャの下での推論効率: Gemini 3 シリーズは、ハイブリッド エキスパート (MoE) アーキテクチャを採用しています。これは、推論コストを制御しながら高いモデル能力を維持するために、推論ごとに一部のパラメータのみをアクティブにします。これが、同レベルのクローズドソース モデルよりも API の価格を低く抑えている鍵です。
  • 段階的な価格設定と階層型機能の一致: コンテキストの長さに基づく価格設定メカニズム (200,000 トークンが境界制限)。これにより、ユーザーは、短いコンテキストのリクエストを低コストのセグメントに集中させ、長いコンテキストのシナリオではオンデマンドで支払うことが推奨され、大規模なコンテキストのシナリオでの「トークンによる統合請求」によって引き起こされる過剰な支出を回避します。
  • マルチモーダル ネイティブ アライメント: Gemini 3 はテキスト モデル用のプラグイン ビジュアル モジュールではありませんが、トレーニング前の段階からテキスト、画像、ビデオの結合分布を調整します。したがって、Video-MMMU などのクロスモーダル推論タスクにおけるパフォーマンスは、その後のスプライシング ソリューションのパフォーマンスをはるかに上回ります。
  • エージェント リンクの最適化: Antigravity プラットフォームを通じてエンドツーエンドのソフトウェア開発自動化機能を提供し、LLM 推論、コード生成、サンドボックス実行、手動確認などをパイプラインに統合します。

使い方

入口 対象者 説明
ジェミニアプリ 一般ユーザー gemini.google.com にアクセスし、基本バージョンを無料で使用し、Ultra に登録してディープシンキングモードを使用してください
Google AIスタジオ 開発者 クラウド IDE、プロンプト デバッグ、モデル パラメーター調整、コード生成をサポート
ジェミニ API 開発者 RESTful API、ストリーム、json_mode、温度、その他のパラメーターをサポート
頂点 AI エンタープライズ ユーザー GCP フルマネージド プラットフォーム、民営化とエンタープライズ レベルの権限管理をサポート
ジェミニ CLI 開発者 CI/CD または自動化スクリプトの埋め込みに適したコマンド ライン ツール
Google 反重力 エージェント開発者 エンドツーエンドのアプリケーション構築をサポートするビジュアル エージェント開発プラットフォーム

一般的な開発者の使用プロセス (Python):

「」パイソン google.generativeai を genai としてインポート

genai.configure(api_key="") モデル = genai.GenerativeModel("gemini-3.5-フラッシュ")

応答 = model.generate_content( 「量子もつれの原理を説明し、例えで説明する」、 Generation_config=genai.types.GenerationConfig( 温度=0.7、 max_output_tokens=2048、 ） ） print(応答.テキスト) 「」

カール呼び出しの例:

「」バッシュ curl -X POST "https://generative language.googleapis.com/v1/models/gemini-3.5-flash:generateContent,key=" \ -H "コンテンツ タイプ: application/json" \ -d '{ "contents": [{"parts": [{"text": "量子もつれを説明する"}]}], "世代構成": {"温度": 0.7、"maxOutputTokens": 2048} }' 「」

製品の価格設定

Gemini 3 シリーズは、コンテキストの長さに基づいた階層型トークン価格設定を採用しています (Gemini 3.0 Pro に基づいています)。

トークン範囲 入力価格 (100 万トークンあたり) 出力価格 (100 万トークンあたり)
≤ 200,000 トークン $2.00 $12.00
> 200,000 トークン $4.00 $18.00
  • C サイド サブスクリプション: Google AI Ultra は月額約 19.99 ドルで、ディープシンキング モード、より大きなコンテキスト ウィンドウ、および検索 AI モードのロックが解除されます。
  • API の無料割り当て: Google AI Studio は、プロトタイプの検証や低トラフィックのテストに適した無料の割り当てを提供します。
  • エンタープライズ価格: Vertex AI は、従量課金制および予約済みスループット パッケージを提供し、データ常駐およびコンプライアンス認証 (SOC2、GDPR) をサポートします。具体的な価格については営業にお問い合わせください。

同様の推論モデルと比較すると、200,000 トークン以内の Gemini 3 Pro の入力価格 ($2.00/M) は、OpenAI o3 ($5.00/M) や Claude Opus ($15.00/M) よりも低く、コストパフォーマンスの点で競争力があります。

アプリケーションのシナリオ

  • 学習と教育: このモデルはマルチモーダル情報を統合し、手書きレシピの解釈、インタラクティブな学習ツールの生成、ビデオ コンテンツの分析、トレーニング プランの生成を行うことができます。
  • 開発とプログラミング: Google の最強のプログラミング モデルとして、WebDev Arena は 1487 Elo でリストのトップになりました。複雑な Web UI とアプリケーションのゼロサンプル生成をサポートする SWE-bench Verified は、前世代を大幅に上回ります。
  • タスク計画と管理: エージェント機能は長期的なタスク計画をサポートし、Vending-Bench 2 は最上位に達し、プロジェクト管理、スケジュール調整、および一貫した意思決定を必要とするその他のシナリオに適しています。
  • コンテンツ作成: 詩、物語、ゲームコードなどのクリエイティブなコンテンツを生成できます。ディープシンキングモードは、論理的一貫性が必要な長文の生成に優れています。
  • 検索とナレッジ管理: Google 検索 AI モデルに統合され、生成 UI と複数ステップの推論検索エクスペリエンスを提供します。

該当する人

  • AI アプリケーション開発者: Gemini API または Google AI Studio 経由でアクセスします。最先端のモデル機能を必要とするチャットボット、エージェント、RAG などのシナリオに適しています。レイヤード モデル システムにより、プロトタイプから実稼働環境へのスムーズな移行が可能になります。
  • エンタープライズ AI チーム: Vertex AI は、金融、医療、法律などの高度に規制された業界に適したコンプライアンス、権限管理、民営化された展開を提供します。データはモデルのトレーニングには使用されないことに注意してください。
  • 研究およびエンジニアリング スタッフ: ARC-AGI-2 (45.1%) および人類最後の試験 (41.0%) での Deep Think モードのパフォーマンスは、深い推論を必要とする研究シナリオに適しています。
  • 通常ユーザー: Gemini アプリを通じて基本機能を無料で使用できます。技術的な背景は必要ありません。ヘビー ユーザーは Ultra を購読して、深い思考モードを利用できます。

境界に適合していません:

  • 超長いコンテキスト (>100 万トークン) の一貫した理解を必要とするタスクの場合、Gemini 3 の MRCR 長いコンテキスト スコア (100 万 26.6%) には、まだ大幅な改善の余地があります。
  • 生成遅延に非常に敏感なリアルタイム インタラクション (音声ダイアログなど) の場合、Flash シリーズの遅延はほとんどのシナリオに対応できますが、Deep Think モードの最初の単語の遅延は大幅に増加します。
  • 完全にローカライズされた展開を必要とするアイドル環境の場合、Gemini 3 は現在、Vertex AI を介したクラウド アクセスのみを提供しており、ローカル実行オプションはありません。

概要と展望

Gemini 3 は、Google のマルチモーダル機能とエージェント機能の集大成です。その主な利点は次のとおりです。階層モデル システムにより、さまざまなコストと能力の要件に対応するモデルを見つけることができます。 MoE アーキテクチャによってもたらされる推論効率により、パフォーマンスとコストのトレードオフの点で、ほとんどの同様のクローズドソース モデルよりも優れています。エージェントリンク (推論→コーディング→ツール呼び出し→検索) を完全にカバーしているため、開発者は単一モデルのエコシステム内でエンドツーエンドの開発を完了できます。

主な制限は次のとおりです。超長いコンテキスト シナリオの安定性はまだ検証する必要があります。深層思考モードの最初の単語の遅延は、リアルタイムの対話シナリオには十分ではありません。ローカライズされた展開オプションが欠如しており、機密データの主権を持つ企業は、Vertex AI のコンプライアンス機能を通じてのみそれを軽減できます。

調達/導入リスク評価: Google エコシステム (GCP、Android、Chrome) に依存しているチームにとって、Gemini 3 は統合コストを最小限に抑えた AI 機能の自然な拡張機能です。マルチクラウドまたは Google 以外のテクノロジー スタックを使用するチームの場合、API 移行のコストとモデル ロックインのリスクを評価する必要があります。リスクを回避するために、統合推論ゲートウェイ (LiteLLM など) をモデル抽象化レイヤーとして使用することをお勧めします。価格に関しては、200,000 トークンで $2.00/M と費用対効果が優れていますが、200,000 トークンを超えると価格が 2 倍 ($4.00/M) になるため、長いコンテキストのシナリオに備えて予算を確保する必要があります。

関連ツール: ディープシーク、チャットGPT

バージョン情報

  • ジェミニ 3.1 プロ ：Gemini 3 シリーズのメイン モデルは、長い文脈の理解とマルチモーダル推論において大幅な改善を達成しました。 LMArena 1501 Elo がリストのトップにあり、マルチモーダル入力と深い思考モードをサポートしています。
  • ジェミニ 3.5 フラッシュ ：エージェントとプログラミング シナリオに最適化された最先端のパフォーマンスで、複数のベンチマーク テストで優れた結果を達成しました。公式の正確な日付はまだありません。
  • Gemini 3.1 深く考える ：科学、研究、工学向けの深い思考モード。人類の最終試験では 41.0% に達し、推論能力が大幅に向上します。公式の正確な日付はまだありません。

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