Gemini

Анализ архитектуры Gemini

Gemini представляет собой консолидированную мультимодальную платформу ИИ от Google, доступную через REST API посредством Google AI Studio и Vertex AI. Архитектура основана на трансформерной модели sparse mixture-of-experts 🧠, где механизмы маршрутизации выборочно активируют подмножества параметров для каждого инференса. Поколение Gemini 3 внедрило динамическую модуляцию мышления, позволяющую корректировать глубину рассуждений в зависимости от сложности задачи во время выполнения 📑.

Архитектура семейства моделей

Семейство производственных моделей охватывает несколько уровней возможностей. Gemini 3 Pro является флагманской моделью для рассуждений с окном контекста в 1 миллион токенов и возможностью вывода до 64 000 токенов 📑. Gemini 3 Flash сочетает рассуждения уровня Pro с уменьшенной задержкой благодаря оптимизации архитектуры 📑, достигая 78% на SWE-bench Verified для агентных задач кодирования 📑. Вариант Flash обрабатывает задачи в 3 раза быстрее, чем Gemini 2.5 Pro, используя в среднем на 30% меньше токенов для эквивалентных результатов 📑. Внутренние параметры остаются нераскрытыми 🌑, хотя анализ отрасли предполагает ультраразреженные конфигурации с выборочными паттернами активации 🧠.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Фреймворк мультимодальной обработки

Gemini реализует нативную мультимодальную архитектуру, обрабатывая текст, изображения, видео и аудио через унифицированные пути инференса 📑. Модели API в реальном времени обрабатывают видео со скоростью 258 токенов в секунду и аудио — 25 токенов в секунду как для ввода, так и для вывода 📑. Параметр media_resolution контролирует распределение токенов для обработки зрения в режимах low, medium, high и ultra-high 📑. Конкретные алгоритмы кодирования и механизмы сжатия для мультимодального слияния не раскрываются публично 🌑.

Механизм сигнатур мышления

Поколение Gemini 3 внедряет валидацию сигнатур мышления для рабочих процессов многоходовых рассуждений 📑. Сигнатуры представляют собой зашифрованные представления внутреннего состояния рассуждений, передаваемые между вызовами API для поддержания согласованности в диалогах 📑. Вызов функций требует строгой валидации сигнатур с ошибками 400 при их отсутствии 📑. Криптографическая схема и формат сериализации состояния остаются проприетарными 🌑. Официальные SDK автоматически управляют сигнатурами 📑.

Архитектура интеграции API

• REST-эндпоинт: Доступ к продуктивной версии осуществляется через https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/ с аутентификацией через заголовок x-goog-api-key 📑. Протокол потоковой передачи: Server-sent events через эндпоинт streamGenerateContent 📑.
• Управление окном контекста: Модели Gemini 3 поддерживают окно контекста в 1 миллион токенов 📑. Gemini 2.5 Pro имеет окно контекста в 1 миллион токенов с многоуровневым ценообразованием выше 200K токенов 📑. Реализация хранения: Доступно кэширование контекста с почасовой оплатой хранения 📑. Базовый слой хранения не раскрывается 🌑.
• Вызов функций: Нативная поддержка инструментов с мультимодальными ответами функций, включая изображения и PDF 📑. Механизм валидации: Строгое соблюдение в поколении Gemini 3 с обязательной циркуляцией сигнатур мышления 📑.
• Инструменты привязки: Привязка к Google Search с 1 500 бесплатными запросами в день на платных уровнях, затем $35 за 1 000 запросов 📑. Биллинг начался 5 января 2026 года для моделей Gemini 3 📑. Инструмент контекста URL: Общедоступен для извлечения веб-контента 📑.

Шаблоны развёртывания

Google AI Studio предоставляет интерфейс для прототипирования без оплаты токенов 📑. Использование API переходит на биллинг на основе токенов через проекты Google Cloud 📑. Развёртывание в Vertex AI добавляет выделение вычислительных ресурсов, сетевые возможности и функции соответствия для производственных систем 📑. Ограничение скорости устанавливает квоты на уровне проекта 📑, варьирующиеся от 5-15 RPM на бесплатном уровне до 100-500 RPM на платном уровне Tier 1 в зависимости от модели 📑. Топология инфраструктуры и стратегии географического распределения не документированы 🌑.

Характеристики производительности

Gemini 3 Flash достигает 90,4% на GPQA Diamond и 81,2% на MMMU Pro 📑. Понимание видео достигает 86,9% на бенчмарке Video-MMMU 📑. Gemini 3 Flash демонстрирует улучшение точности на 15% по сравнению с Gemini 2.5 Flash в сложных задачах извлечения 📑. Задержка ответа варьируется в зависимости от уровня модели и конфигурации уровня мышления 📑. Варианты Flash достигают скорости вывода около 218 токенов в секунду 📑. Внутренние методы оптимизации для достижения заявленных показателей производительности не раскрываются 🌑.

Операционные сценарии

• Агентные рабочие процессы кодирования: Gemini 3 Flash оптимизирован для высокочастотных задач разработки с результатом 78% на SWE-bench Verified, превосходя 76,2% Gemini 3 Pro 📑. Ограничение контекста: Ценообразование для длинного контекста удваивается выше 200K токенов для большинства моделей 📑.
• Приложения анализа видео: Нативные возможности обработки видео обеспечивают понимание в реальном времени 📑. Стоимость токенов: Обработка видео в реальном времени через API со скоростью 258 токенов в секунду влияет на сценарии с высокой нагрузкой 📑.
• Системы извлечения документов: Продемонстрированы улучшения в распознавании рукописного текста и парсинге сложных документов 📑. Требование валидации: Организациям необходимо проверять точность на специфичной для домена терминологии 🧠.

Прозрачность модели ценообразования

Gemini реализует фримиум-структуру с щедрым бесплатным уровнем, включающим до 1 000 ежедневных запросов 📑. Производственное ценообразование варьируется от $0,10 за миллион токенов для Gemini 2.5 Flash-Lite до $2,00/$12,00 за миллион входных/выходных токенов для Gemini 3 Pro Preview при контексте до 200K 📑. Gemini 3 Flash оценивается в $0,50/$3,00 за миллион токенов 📑. Контекст, превышающий 200K токенов, влечёт за собой двукратный множитель для большинства моделей 📑. Batch API предлагает скидку 50% от стандартных тарифов 📑. Корректировка ограничений скорости в декабре 2025 года снизила RPM бесплатного уровня по сравнению с предыдущими уровнями 📑.

Рекомендации по оценке

Техническим экспертам следует проверять производительность модели на специфичных для домена бенчмарках перед производственным развёртыванием 🧠. Организациям рекомендуется запрашивать детальную документацию по архитектуре для получения информации о реализации sparse mixture-of-experts и внутренних механизмах оптимизации 🌑. Необходимо проверять производительность окна контекста в условиях производственной нагрузки с репрезентативными объёмами данных 🧠. Следует тестировать обработку сигнатур мышления в сценариях многоходового вызова функций для подтверждения требований к надёжности 📑. Необходимо проводить анализ затрат с учётом многоуровневого ценообразования по длине контекста и паттернов потребления токенов 📑. Для корпоративных развёртываний, требующих гарантий размещения данных, следует проверять региональную доступность Vertex AI и сертификаты соответствия 🌑.