जेमिनी 3 प्रो: गूगल के सबसे उन्नत AI मॉडल की गहराई से जांच

लेखक: बॉक्सु ली

देशज मल्टीमॉडल AI क्षमताएँ

जेमिनी 3 प्रो को शुरुआत से ही एक मल्टीमॉडल एआई के रूप में डिज़ाइन किया गया था, जिसका अर्थ है कि यह एक ही मॉडल के भीतर टेक्स्ट, छवियाँ, ऑडियो, वीडियो और यहां तक कि कोड को बिना किसी रुकावट के प्रोसेस और संयोजित कर सकता है blog.google। गूगल जेमिनी 3 प्रो को "दुनिया में मल्टीमॉडल समझ के लिए सर्वश्रेष्ठ मॉडल" के रूप में प्रचारित करता है, जो हर प्रमुख एआई बेंचमार्क में अपने पूर्ववर्ती से आगे है macrumors.com। पिछले एआई सिस्टम्स के विपरीत जो विभिन्न मीडिया के लिए अलग-अलग मॉड्यूल को जोड़ते थे, जेमिनी की वास्तुकला मूल रूप से मल्टीमॉडल है - इसे कई डेटा प्रकारों पर एक साथ प्रशिक्षण दिया गया था, जिससे यह जटिल इनपुट्स के बारे में अधिक सहजता से तर्क कर सकता है blog.google। व्यावहारिक रूप से, इसका मतलब है कि यह, उदाहरण के लिए, एक हस्तलिखित पारिवारिक रेसिपी को पढ़ सकता है और इसे एक प्रारूपित डिजिटल कुकबुक में बदल सकता है, या यहां तक कि आपके खेल मैच के वीडियो का विश्लेषण करके यह सुझाव दे सकता है कि आपको कहां सुधार करना है blog.google। अपनी उन्नत दृष्टि और स्थानिक समझ के साथ संयोजित, और एक विस्तृत 1-मिलियन-टोकन संदर्भ विंडो के साथ, जेमिनी 3 प्रो एक बार में विशाल मल्टीमॉडल इनपुट्स को ग्रहण और समझ सकता है, और पाठ-मात्र मॉडल्स से परे, समृद्ध, संदर्भ-सचेत आउटपुट प्रदान करता है blog.google।

अत्याधुनिक तर्क और बेंचमार्क प्रदर्शन

जहाँ जेमिनी 3 प्रो की बहु-मोडल क्षमताएँ प्रभावशाली हैं, वहीं इसका सबसे गहरा लाभ तर्क, गणित, कोडिंग और सामान्य समस्या-समाधान में कच्ची सोच की शक्ति में है। गूगल का नवीनतम प्रमुख मॉडल "सोचने वाला मॉडल" के रूप में तैयार किया गया था, जो जटिल कार्यों को हल करने के लिए उन्नत विचार प्रक्रिया तकनीकों का उपयोग करता है[1][2]। परिणामस्वरूप तर्क क्षमता में एक बड़ा उछाल आया है जो कठोर बेंचमार्क पर स्पष्ट है। वास्तव में, गूगल का कहना है कि जेमिनी 3 प्रो नई गहराई और सूक्ष्मता के स्तर के साथ प्रतिक्रियाएँ देता है - समस्याओं का चरण-दर-चरण विश्लेषण करता है और कठिन संकेतों को न्यूनतम मानव मार्गदर्शन के साथ संभालता है[3]। एआई प्रगति का 20 वर्षों से पर्यवेक्षक होने के नाते, मुझे तर्क में यह विकासशील छलांग एक प्रतिभाशाली छात्र से एक सच्चे विशेषज्ञ सहायक तक जाने के समान लगता है। यह अब सिर्फ सामान्य ज्ञान का उत्तर देने या पाठ को समझने के बारे में नहीं है - यह उन नए, बहु-आयामी समस्याओं को हल करने के बारे में है जिन्हें पहले के मॉडल नहीं सुलझा सकते थे।

मुख्य तर्क परीक्षणों पर Gemini 3 Pro के प्रदर्शन की तुलना OpenAI के GPT-5.1 और Anthropic के नवीनतम Claude मॉडल से करें (उच्चतर बेहतर है)। Google और OpenAI के नवीनतम मॉडल शैक्षणिक बेंचमार्क पर विशेषज्ञ के निकट स्कोर प्राप्त करते हैं, जिसमें Gemini 3 Pro जटिल तर्क और गणित में थोड़ी बढ़त रखता है[4][5]। कोडिंग कार्य अधिक चुनौतीपूर्ण बने रहते हैं, जहां यहां तक कि सबसे अच्छे मॉडल भी लगभग ~75–80% सटीकता पर रहते हैं[6]। बेंचमार्क डेटा स्रोत: Google DeepMind, OpenAI, Anthropic।

व्यापक ज्ञान और तर्क परीक्षणों जैसे MMLU (व्यापक मल्टीटास्क भाषा समझ) पर, Gemini ने पहले ही ऐतिहासिक परिणाम हासिल कर लिए हैं। पहले Gemini Ultra मॉडल ने MMLU पर मानव विशेषज्ञ स्तर से अधिक अंक प्राप्त करने वाला पहला मॉडल था, 57 विषयों में 90.0% अंक प्राप्त किए (तुलनात्मक रूप से GPT-4 ने ~86.4% अंक प्राप्त किए)[4]। व्यवहार में, इसका मतलब है कि इतिहास से लेकर जीवविज्ञान तक के क्षेत्रों में कॉलेज-स्तरीय प्रश्नों का अभूतपूर्व सटीकता के साथ उत्तर देना। OpenAI का नवीनतम GPT-5.1 मॉडल (जैसा कि आज के ChatGPT Pro में देखा गया है) भी इस मील के पत्थर के करीब आ गया है – उन्नत प्रॉम्प्टिंग के साथ, GPT मॉडल MMLU पर उच्च 80s तक पहुँच चुके हैं[7]। सभी मापदंडों के अनुसार, Gemini 3 Pro और GPT-5.1 अब MMLU पर लगभग बराबरी पर प्रदर्शन कर रहे हैं, जिससे वे मानव परीक्षणकर्ता औसत के बराबर या थोड़े अधिक अंक प्राप्त कर रहे हैं। Anthropic का नवीनतम Claude, हालांकि पहले के संस्करणों से बेहतर है, इस क्षेत्र में अभी भी थोड़ा पीछे है (Claude 2 ने MMLU पर ~76% अंक प्राप्त किए, और नवीनतम Claude 4 की रिपोर्ट के अनुसार 80+% की सीमा में पहुंच गया है)। संक्षेप में, सामान्य ज्ञान तर्क पर, सभी तीन एआई दिग्गज बहुत उच्च स्तर पर काम कर रहे हैं – लेकिन Google का Gemini इस "बुक स्मार्ट्स" मानक पर सटीकता में थोड़ी लेकिन उल्लेखनीय बढ़त बनाए हुए है[4]।

मानवता की अंतिम परीक्षा (HLE): ज्ञान और तर्क का एक व्यापक परीक्षण। जेमिनी 3 प्रो का 37.5% स्कोर बिना टूल्स के एक रिकॉर्ड स्थापित करता है, जो GPT-5.1 (≈26–27%) से आगे है और क्लॉड 4.5 के नतीजे (कम किशोर) को बौना बना देता है।medium.com techcrunch.com। एकीकृत टूल उपयोग (खोज/कोड निष्पादन) के साथ, जेमिनी और भी ऊंचा (45.8%) तक पहुंचता हैdeepmind.google, इसकी क्षमता को अत्यधिक चुनौतीपूर्ण प्रश्नों के माध्यम से तर्क करने की क्षमता को उजागर करता है।
MMLU (मासिव मल्टीटास्क लैंग्वेज अंडरस्टैंडिंग): यह शैक्षणिक बेंचमार्क 57 विषयों में फैला है। जेमिनी 3 प्रो लगभग 91.8% सटीकता के साथ GPT-5.1 (91.0%) को मात देता हैdeepmind.google। मूल रूप से, दोनों मॉडल यहां अनुमानित मानव-विशेषज्ञ स्तर पर या उससे ऊपर हैं, लेकिन जेमिनी हल्की बढ़त बनाए रखता है, और दोनों क्लॉड 4.5 (~89%) से काफी आगे हैं।
GSM8K (गणित शब्द समस्याएं): ग्रेड-स्कूल गणित की चुनौतियों पर, जेमिनी ने बेंचमार्क को मूल रूप से हल कर लिया है। पहले के जेमिनी अल्ट्रा मॉडल ने पहले ही GSM8K (फ्यू-शॉट) पर 94.4% हिट कर लिया था, जो GPT-4 के ~90% से अधिक थाaddepto.com addepto.com। जेमिनी 3 प्रो के उन्नत तर्क (और जब अनुमति हो तो पायथन टूल्स का उपयोग करने की क्षमता) के साथ, यह कहना सुरक्षित है कि ये अंकगणित और बीजगणित प्रश्न कोई कठिनाई पैदा नहीं करते। यहां तक कि ब्रांड-नई ओलंपियाड-स्तर के गणित के स्टम्पर्स (उदाहरण के लिए MathArena Apex सेट) पर भी, जेमिनी 3 का स्कोर 23.4% है - GPT-5.1 या क्लॉड से कहीं अधिक, जो मुश्किल से पंजीकृत होते हैं (~1–2%)medium.com।
बिग-बेंच हार्ड (BBH): बिग-बेंच सूट से विशेष रूप से चुनौतीपूर्ण तर्क कार्यों का संग्रह। जेमिनी 3 प्रो इन पर अपने पूर्ववर्ती के साथ निकट समानता जारी रखता है: पहले के परीक्षणों ने जेमिनी (अल्ट्रा) को 83.6% पर दिखाया था बनाम GPT-4 के 83.1%addepto.com। GPT-5.1 के साथ, दोनों संभवतः समान उच्च-80 की सीमा में हैं, मूल रूप से इन कठिन पहेलियों को हल करने में एक-दूसरे से मेल खाते हैं। दूसरे शब्दों में, BBH अब कोई विभेदक नहीं है – यह एक आधारभूत है जिसे शीर्ष मॉडल जैसे जेमिनी और GPT अब तुलनीय दक्षता के साथ संभालते हैं।
DROP (पैराग्राफ्स के ऊपर विवेकपूर्ण तर्क): एक पढ़ाई समझने का बेंचमार्क जो तार्किक तर्क पर केंद्रित है (उदाहरण के लिए पाठ के भीतर संख्यात्मक गणना या तारीख की तुलना)। जेमिनी यहां लगातार थोड़ी बढ़त बनाए रखता है। उदाहरण के लिए, एक पूर्व तुलना में जेमिनी ~82.4% बनाम GPT ~80.9% DROP पर थाaddepto.com। ऐसी ~1.5% की खाई छोटी लग सकती है, लेकिन इन उच्च स्तरों पर यह दर्शाता है कि जेमिनी की पाठ से जानकारी निकालने और हेरफेर करने की समझ थोड़ी अधिक सटीक है। व्यवहार में, दोनों पुराने मॉडलों को काफी हद तक पार कर चुके हैं, लेकिन जेमिनी 3 प्रो उस नींव पर और भी कम त्रुटियों के साथ निर्माण करता है, जैसे कि पढ़ाई और पैरा से उत्तर निकालने के कार्य।
ह्यूमनइवेल (कोड जेनरेशन): जब शुद्ध कोडिंग परीक्षणों (प्रोग्रामिंग समस्याओं के लिए सही समाधान लिखने) की बात आती है, तो सभी शीर्ष मॉडल अब दृढ़ता से जुड़े हुए हैं। जेमिनी 3 प्रो, GPT-5.1, और क्लॉड 4.x सभी मानक ह्यूमनइवेल समस्याओं का एक बड़ा हिस्सा हल करते हैं – लगभग 75%+ पास@1 प्रत्येक, जो पिछले पीढ़ियों पर नाटकीय सुधार हैmedium.com। (संदर्भ के लिए, जेमिनी के पहले के अल्ट्रा संस्करण ने ह्यूमनइवेल पर 74.4% स्कोर किया था बनाम GPT-4 के 67.0%addepto.com।) संक्षेप में, सीधी कोडिंग बेंचमार्क लगभग संतृप्त हैं। हालांकि, जेमिनी 3 तब चमकता है जब कोडिंग कार्य अधिक जटिल और एजेंटिक हो जाते हैं। एक कोडफोर्स-शैली की प्रतियोगिता सेटिंग में, जेमिनी 3 प्रो एक एलो ~2439 प्राप्त करता है, आराम से GPT-5.1 (~2240) को हराता है और क्लॉड के प्रयास को काफी पीछे छोड़ता हैmedium.com। इसी प्रकार, “एजेंटिक” कोडिंग बेंचमार्क पर जो टर्मिनल का उपयोग करने या टूल्स का समन्वय करने की आवश्यकता होती है, जेमिनी की सफलता दरें स्पष्ट रूप से अधिक होती हैं (उदाहरण के लिए, 54.2% एक शेल-आधारित कोडिंग चुनौती पर बनाम GPT-5.1 के लिए 47.6%)deepmind.google medium.com। यह सुझाव देता है कि कोड लिखने के अलावा, जेमिनी 3 कोडिंग कार्यों के माध्यम से तर्क करने में बेहतर है – योजना बनाना, निष्पादित करना, और पुनरावृत्ति करना, केवल समाधान दोहराना नहीं।

उन्नत कोडिंग सुविधाएँ और डेवलपर इंटीग्रेशन

Gemini 3 Pro को उन्नत कोडिंग क्षमताओं और लोकप्रिय टूल्स में गहरी एकीकरण के साथ डेवलपर्स के कार्यप्रवाह को सुपरचार्ज करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह मॉडल कोडिंग बेंचमार्क पर अपने पूर्ववर्तियों से बेहतर प्रदर्शन करता है, जटिल प्रोग्रामिंग कार्यों और एजेंट-जैसे कार्यप्रवाहों को संभालता है जो Gemini 2.5 Pro नहीं कर सकता था[1][2]। उदाहरण के लिए, Gemini 3 Pro Terminal-Bench 2.0 पर 54.2% स्कोर करता है, जो कंप्यूटर टर्मिनल का उपयोग करने की एक मॉडल की क्षमता का परीक्षण है – पहले के मॉडलों से काफी अधिक और इस मीट्रिक पर अन्य शीर्ष श्रेणी के AI से भी आगे है[3][4]। इसका अर्थ है एक शक्तिशाली कोडिंग सहायक जो सिर्फ लाइनों को ऑटोकम्प्लीट नहीं करता, बल्कि जटिल निर्देशों का पालन कर सकता है, विकास परिवेशों को नियंत्रित कर सकता है, और स्वतः कई-चरण कोडिंग कार्यों को प्रबंधित कर सकता है।

विकास उपकरणों के साथ एकीकरण जेमिनी 3 के डिज़ाइन का एक मूलभूत हिस्सा है। Google ने इसे Google AI Studio और Vertex AI में जेमिनी API के माध्यम से उपलब्ध कराया है, ताकि टीमें इसे आसानी से अपनी एप्लिकेशनों या पाइपलाइनों में जोड़ सकें[2][5]। यह कई IDEs और क्लाउड सेवाओं में भी सीधे बुना गया है, जिन्हें डेवलपर्स दैनिक उपयोग करते हैं। उदाहरण के लिए, जेमिनी कोड असिस्ट एक्सटेंशन जेमिनी की AI सहायता को VS Code, JetBrains IDEs, और Android Studio में बिना किसी लागत के लाते हैं[6][7]। इन IDEs के भीतर, आप बुद्धिमान कोड पूर्णता प्राप्त कर सकते हैं, एक टिप्पणी से पूरे फ़ंक्शन या मॉड्यूल तैयार कर सकते हैं, और यहां तक कि अपने खुले फाइलों के बारे में AI के साथ चैट कर सकते हैं। प्रभावशाली रूप से, जेमिनी कोड असिस्ट प्रासंगिक दस्तावेज़ या स्रोत स्निपेट का उद्धरण दे सकता है जिस पर उसने भरोसा किया, जिससे डेवलपर्स सुझावों पर विश्वास और सत्यापन कर सकते हैं[8][9]। मॉडल की विशाल संदर्भ विंडो (1 मिलियन टोकन तक) का मतलब है कि यह बड़े कोडबेस या कई फाइलों को एक साथ ग्रहण और समझ सकता है, आपके प्रोजेक्ट के संदर्भ को बनाए रखते हुए मदद प्रदान करता है[10][11]। यह एक क्षमता में छलांग है – जैसे कि आपके पास एक AI जोड़ी-प्रोग्रामर है जिसने आपके पूरे रिपो और सभी दस्तावेज़ पढ़ लिए हैं।

IDE प्लगइन्स से परे, Gemini 3 Pro अन्य डेवलपर प्लेटफार्मों में भी विस्तार करता है। उदाहरण के लिए, Google Colab Enterprise में, यह “Help me code” फीचर्स की शक्ति देता है: उपयोगकर्ता Gemini से कोड सेल्स पूरा करने, किसी कोड के टुकड़े का अर्थ बताने, या यहां तक कि नोटबुक्स के भीतर डेटा विश्लेषण के लिए नया कोड उत्पन्न करने के लिए कह सकते हैं[12][13]। इसी तरह, यह मॉडल Google के क्लाउड सेवाओं में एकीकृत है; डेवलपर्स Vertex AI पर Gemini 3 को API के माध्यम से कॉल करके कोड उत्पन्न करने या क्लाउड कार्यप्रवाहों में सुधार करने जैसे कार्यों को स्वचालित कर सकते हैं[14]। यह व्यापक उपस्थिति GitHub Copilot जैसे टूल्स की पहुंच को दर्शाती है, लेकिन और भी आगे जाती है – जहां Copilot (OpenAI मॉडल्स द्वारा समर्थित) मुख्य रूप से संपादकों में कोड सुझावों पर ध्यान केंद्रित करता है, Gemini 3 Google के पूरे इकोसिस्टम में उपलब्ध है (Android Studio से Cloud तक) और न केवल कोड का सुझाव देने के लिए बल्कि कमांड को निष्पादित करने और कार्यों को व्यवस्थित करने के लिए बनाया गया है। उदाहरण के लिए, Gemini CLI मॉडल को टर्मिनल में लाता है: आप CLI के साथ बात करके कोड उत्पन्न कर सकते हैं, शेल कमांड चला सकते हैं, और यहां तक कि एक संकेत से पूरे ऐप की संरचना को स्पिन अप कर सकते हैं[15][16]। Google रिपोर्ट करता है कि Gemini 3 की एजेंटिक कोडिंग इसे उच्च-स्तरीय उद्देश्य लेने, एक विस्तृत योजना बनाने, और एक बार में एक बहु-फ़ाइल परियोजना उत्पन्न करने देती है – न कि केवल एक एकल फ़ाइल[16][17]। यह क्षमता, जिसे “वाइब कोडिंग” कहा जाता है, का मतलब है कि सॉफ़्टवेयर बनाने के लिए प्राकृतिक भाषा ही एकमात्र सिंटैक्स है जिसकी आपको आवश्यकता है[18]। उदाहरण के लिए, एक वर्णनात्मक संकेत के साथ, एक डेवलपर ने देखा कि Gemini ने एक पूरा Three.js 3D वेब ऐप उत्पन्न किया, जिसमें ग्राफिक्स लाइब्रेरियों की स्थापना से लेकर HTML/JS लिखने और यहां तक कि इंटरैक्टिव कंट्रोल्स शामिल थे[19][20]। ऐसे कारनामे दिखाते हैं कि Gemini केवल कोड की पंक्तियों को पूरा नहीं कर रहा है – यह अमूर्त विचारों का कार्यशील प्रोटोटाइप में अनुवाद कर रहा है।

एक और प्रमुख एकीकरण Google AI स्टूडियो का बिल्ड मोड है, जो जेमिनी का उपयोग करके तेजी से ऐप विकास के लिए एक प्लेग्राउंड है। यहाँ, आप एक विचार को स्केच कर सकते हैं (यहां तक कि नैपकिन ड्राइंग या वॉइस नोट्स के साथ) और जेमिनी 3 प्रो को एक पूरी तरह से कार्यशील एप्लिकेशन उत्पन्न करने दे सकते हैं[21]। मॉडल की डिज़ाइन और कोड की उन्नत समझ इसे यूआई तत्व, बैकएंड लॉजिक, और यहां तक कि एआई फीचर्स बनाने में सक्षम बनाती है। एक डेमो में, एक उपयोगकर्ता ने रेट्रो-स्टाइल गेम के लिए एक मोटे कॉन्सेप्ट दिया और जेमिनी ने एक प्रॉम्प्ट में गेम बना दिया[21]। यह दर्शाता है कि जेमिनी 3 अवधारणा से कोड तक की बाधा को कम करता है, बायलरप्लेट और भारी काम को स्वचालित करता है ताकि डेवलपर्स उच्च-स्तरीय क्रिएटिविटी पर ध्यान केंद्रित कर सकें। इन सभी एकीकरणों – IDE प्लगइन्स, कोलाब, क्लाउड, CLI, और स्टूडियो – से जेमिनी 3 प्रो की गहरी डेवलपर इंटिग्रेशन का प्रदर्शन होता है। यह “आप जहां भी हैं वहां आपसे मिलने के लिए” डिज़ाइन किया गया है, मौजूदा वर्कफ़्लो और उपकरणों में फिट होने के लिए[22][14]। चाहे आप IDE में कोडिंग कर रहे हों, जुपिटर नोटबुक में काम कर रहे हों, या क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर को मैनेज कर रहे हों, जेमिनी की क्षमताएं आपकी उंगलियों पर उपलब्ध हैं। इस सर्वव्यापकता, के साथ उद्यम-अनुकूल पेशकशें (जैसे सुरक्षा और अनुपालन के साथ वर्टेक्स एआई इंटिग्रेशन) संकेत देती हैं कि गूगल जेमिनी 3 को डेवलपर्स के लिए एक यूनिवर्सल कोडिंग कोपाइलट बनाने का प्रयास कर रहा है। संक्षेप में, जेमिनी 3 प्रो उन्नत कोडिंग फीचर्स प्रदान करता है – बुद्धिमान ऑटो-कम्पलीशन से लेकर वन-शॉट ऐप जनरेशन तक – और उन्हें डेवलपर स्टैक में सहजता से इंटिग्रेट करता है, जो एआई-सहायता प्राप्त सॉफ़्टवेयर विकास के एक नए स्तर की उद्घोषणा करता है[23][24]।

एजेंटिक क्षमताएँ और दीर्घावधि योजना

Gemini 3 Pro में एक प्रमुख उन्नति इसकी एजेंटिक क्षमता है - मूल रूप से, यह मॉडल एक स्वायत्त एजेंट के रूप में कार्य कर सकता है जो कार्यों की योजना बनाता है और उन्हें निष्पादित करता है, न कि केवल संकेतों का उत्तर देता है। इसका मतलब है कि Gemini उपकरणों का उपयोग कर सकता है, सिस्टम नेविगेट कर सकता है, और जब निर्देशित किया जाता है तो अपने आप बहु-चरणीय संचालन कर सकता है, जो कि Google ने पहले के Gemini संस्करणों से लगातार सुधार किया है[25][26]। बेंचमार्क और अभ्यास में, Gemini 3 इन दीर्घ-अवधि, बहु-चरणीय कार्यों में उल्लेखनीय दक्षता दिखाता है। इसने Terminal-Bench 2.0 पर 54.2% प्राप्त किया, जो किसी भी मॉडल का सबसे अधिक है, यह दर्शाता है कि समस्याओं को हल करने के लिए कंप्यूटर टर्मिनल का उपयोग करने में श्रेष्ठ कौशल है (जैसे आदेश जारी करना, फ़ाइलों का प्रबंधन करना आदि)[3][4]। यह सुझाव देता है कि Gemini सिर्फ सैद्धांतिक रूप से एजेंटिक नहीं है - इसने अनुभवजन्य रूप से साबित किया है कि यह वास्तविक दुनिया के उपकरणों का उपयोग प्रतिस्पर्धियों से बेहतर तरीके से संभाल सकता है। एक अन्य मीट्रिक, Vending-Bench 2, दीर्घ-अवधि निर्णय लेने का परीक्षण करता है (एक एजेंट के रूप में "नेट वर्थ" कमाने का अनुकरण करते हुए); यहाँ Gemini 3 ने अन्य मॉडलों को बड़े अंतर से अत्यधिक पीछे छोड़ा[27]। व्यावहारिक तौर पर, ये स्कोर एक AI में तब्दील होते हैं जो न्यूनतम निगरानी के साथ जटिल कार्यों की श्रृंखलाओं को अंजाम दे सकता है - यह विश्वसनीय AI "सहायकों" की दिशा में एक बड़ा कदम है जो बड़े कार्यभार को संभाल सकता है।

Google सक्रिय रूप से इन क्षमताओं का उपयोग नए प्लेटफार्म जैसे Google Antigravity के साथ कर रहा है, जो विशेष रूप से Gemini की एजेंटिक शक्ति को प्रदर्शित और उपयोग करने के लिए बनाया गया है[28]। Antigravity को एक “एजेंटिक विकास प्लेटफॉर्म” के रूप में वर्णित किया गया है जहां डेवलपर्स उच्च स्तर पर काम करते हैं (जैसे एक वास्तुकार) जबकि कई Gemini-चालित एजेंट IDE, टर्मिनल और ब्राउज़र के पार विवरण संभालते हैं[29]। इस सेटअप में, आप एआई को “एक नई विशेषता बनाएं और इसे तैनात करें” जैसे कार्य सौंप सकते हैं, और Gemini एजेंट एक साथ योजना बनाएंगे, संपादक में कोड लिखेंगे, टर्मिनल में परीक्षण/कमांड चलाएंगे, और जरूरत पड़ने पर वेब से जानकारी भी प्राप्त करेंगे – और यह सब करते हुए आपको उनकी प्रगति से अपडेट रखते हैं[30]। यह “एआई पेयर प्रोग्रामर” अवधारणा का एक महत्वपूर्ण विकास है, जो इसे अधिक स्वायत्त बनाता है। एजेंट अपनी योजना और परिणामों को आर्टिफैक्ट्स (जैसे कोड डिफ्स, लॉग्स, या सारांश) के माध्यम से संप्रेषित करते हैं, ताकि आप जानकारी में बने रहें और प्रतिक्रिया दे सकें[31]। मूल रूप से, Gemini 3 की एजेंटिक फ्रेमवर्क इसे केवल कोड उत्पन्न करने की अनुमति नहीं देता है, बल्कि उस कोड को निष्पादित और सत्यापित करने की भी इजाजत देता है, और अपनी योजना को तदनुसार समायोजित करता है – बहुत कुछ एक जूनियर डेवलपर की तरह जो अपने काम को चला और परीक्षण कर सकता है और फिर खुद ही बग्स को ठीक कर सकता है।

ये एजेंटिक योजना क्षमताएं हाल ही में उभरे अन्य स्वायत्त AI ढाँचों की तुलना के लिए आमंत्रित करती हैं। ऑटोGPT, उदाहरण के लिए, GPT-4 की तर्कशक्ति को उपयोगकर्ता-निर्धारित लक्ष्यों को न्यूनतम मानव इनपुट के साथ प्राप्त करने के लिए चेन करने का एक प्रारंभिक प्रयोग था। यह योजना → क्रिया → मूल्यांकन → परिष्कृत करें चक्र का अनुसरण करता है, अपने उद्देश्यों को प्राप्त करने के लिए वेब ब्राउज़िंग या कोड निष्पादन जैसे उपकरणों का क्रमिक रूप से उपयोग करता है[32][33]। ऑटोGPT के उपयोगकर्ताओं ने इसकी संभावनाओं और सीमाओं दोनों का अवलोकन किया: यह वास्तव में जटिल समस्याओं को स्वायत्त रूप से विभाजित कर सकता है और उपकरणों का उपयोग कर सकता है, लेकिन यह अक्सर अटक जाता है, एक सत्र से परे नहीं सीख सकता है, और अप्रभावी हो सकता है (अक्सर महंगे GPT-4 कॉल्स को बिना पिछले रन की स्मृति के दोबारा चलाता है)[34]। जेमिनी 3 प्रो का दृष्टिकोण लंबी-अवधि के कार्यों के लिए अधिक मजबूत प्रतीत होता है, इसके विशाल संदर्भ विंडो और संरचित उपकरण एकीकरणों की सहायता से। यह “विचारों” को बहुत विस्तारित सत्र के दौरान संरक्षित कर सकता है (यहां तक कि 1M टोकन के संदर्भ तक), इसका मतलब है कि यह पिछले चरणों में हुई घटनाओं की स्मृति को बनाए रख सकता है और उस पर निर्माण कर सकता है[35][36]। यह प्रारंभिक ऑटोGPT जैसी प्रणालियों में देखी गई एक कमजोरी को कम करता है, जहां सीमित संदर्भ एजेंट को भूलने या कार्यों को दोहराने के लिए मजबूर करता था। इसके अलावा, जेमिनी का API संरचित आउटपुट्स और फ़ंक्शन कॉलिंग का समर्थन करता है, जिससे डेवलपर्स मॉडल के उपयोग के लिए उपकरण परिभाषित कर सकते हैं (जैसे वेब सर्च या कोड कम्पाइलर) और मॉडल JSON के साथ योजना या परिणाम आउटपुट कर सकता है[37][38]। इस डिज़ाइन से इसकी स्वायत्तता अधिक नियंत्रित और विश्वसनीय बनती है: ऑटोGPT की कुछ हद तक “खुली लूप” प्रकृति के बजाय, जेमिनी का एजेंटिक मोड उपकरण परिभाषाओं और यहां तक कि “विचार हस्ताक्षरों” द्वारा निर्देशित किया जा सकता है जो यह सुनिश्चित करता है कि यह एक ट्रैक करने योग्य तरीके से तर्क कर रहा है[5]।

एक और उल्लेखनीय तुलना डेविन है – एक एआई सॉफ़्टवेयर एजेंट जिसे एक स्टार्टअप (कॉग्निशन) द्वारा “पहला एआई सॉफ़्टवेयर इंजीनियर” के रूप में पेश किया गया। डेविन को कोडिंग में दीर्घकालिक तर्क के लिए विशेष रूप से बनाया गया था: यह कोडिंग प्रोजेक्ट को पूरा करने के लिए हजारों निर्णयों की योजना और कार्यान्वयन कर सकता है, प्रत्येक चरण में संदर्भ को याद रखते हुए और गलतियों से सीखते हुए[39]। जेमिनी की तरह, डेविन को शेल, कोड संपादक और सैंडबॉक्स वातावरण में ब्राउज़र जैसे उपकरणों से लैस किया गया है ताकि यह वास्तव में कोड चला सके, दस्तावेज़ीकरण ब्राउज़ कर सके, और स्वायत्त रूप से फ़ाइलें संशोधित कर सके[40]। प्रारंभिक परिणाम प्रभावशाली थे: डेविन ने बेंचमार्क (SWE-बेंच) में स्वायत्त रूप से लगभग 13.9% असली गिटहब मुद्दों को अंत-से-अंत तक सफलतापूर्वक हल किया, जबकि पहले के मॉडल जिन्हें बहुत अधिक मार्गदर्शन की आवश्यकता थी, केवल ~2% हल कर सके[41]। यह दिखाता है कि लंबी-अवधि की योजना और उपकरण का उपयोग जोड़ने से सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग में एआई की क्षमता में नाटकीय सुधार हो सकता है। जेमिनी 3 प्रो उसी नवाचारी क्षेत्र में काम करता है जैसे डेविन – वास्तव में, गूगल के बेंचमार्क परिणामों में एक मेट्रिक (SWE-बेंच सत्यापित) शामिल है जहाँ जेमिनी 3 भी उत्कृष्टता प्राप्त करता है, यह दर्शाता है कि यह न्यूनतम संकेतों के साथ जटिल बग फिक्स या फीचर अनुरोधों को संभाल सकता है[42]। अंतर यह है कि जेमिनी की एजेंटिक क्षमताएँ गूगल के व्यापक इकोसिस्टम (एंटीग्रेविटी, कोड असिस्ट, आदि) में एकीकृत हैं, जिससे इसे अधिक एक्सपोज़र और बड़े पैमाने पर वास्तविक दुनिया के परीक्षण का अवसर मिल सकता है। यह भी ध्यान देने योग्य है कि जेमिनी 3 की एजेंटिक योजना को कोडिंग तक सीमित नहीं है: इसके उन्नत स्थानिक तर्क और मल्टीमॉडल समझ का मतलब है कि यह रोबोटिक्स या यूआई ऑटोमेशन जैसे डोमेन में एजेंट चला सकता है। उदाहरण के लिए, गूगल यह बताता है कि जेमिनी उपयोगकर्ता के जीयूआई कार्यों या स्क्रीन लेआउट को कैसे व्याख्या कर सकता है, जिससे एक एजेंट कंप्यूटर यूआई को बुद्धिमानी से नियंत्रित कर सकता है (कल्पना करें कि एक एआई जो आपके ग्राफिक्स इंटरफ़ेस का उपयोग एक मानव की तरह कर सकता है)। यह संकेत देता है कि जेमिनी एक सामान्य एजेंटिक मस्तिष्क हो सकता है, जबकि पहले के कई एजेंट (ऑटोजीपीटी, डेविन) टेक्स्ट-आधारित या कोड-आधारित वातावरण पर केंद्रित थे।

Gemini 3 Pro की उपलब्धता और शुरुआत

Gemini 3 Pro गूगल का नवीनतम और सबसे उन्नत AI मॉडल है, जो क्षमता में एक बड़ा उछाल दर्शाता है। यह पहले के सभी Gemini मॉडलों की ताकतों (मल्टीमॉडल समझ, उन्नत तर्कशक्ति, और उपकरण उपयोग) को एक शक्तिशाली प्रणाली में समाहित करता है। व्यावहारिक रूप से, Gemini 3 Pro जटिल कार्यों को टेक्स्ट, इमेजेज, कोड और अधिक के माध्यम से संभाल सकता है, और 'किसी भी विचार को जीवन में लाने' के लिए नवीनतम तर्कशक्ति का उपयोग करता है। नीचे, हम बताएंगे कि सामान्य उपयोगकर्ता गूगल के पारिस्थितिकी तंत्र के माध्यम से Gemini 3 Pro तक कैसे पहुंच सकते हैं, और डेवलपर्स के लिए एक चरण-दर-चरण गाइड प्रदान करेंगे ताकि वे इसके साथ निर्माण शुरू कर सकें। चलिए शुरू करते हैं!

गूगल के इकोसिस्टम में Gemini 3 Pro तक पहुँच (सामान्य उपयोगकर्ता)

गूगल ने अपने इकोसिस्टम में Gemini 3 Pro को एकीकृत कर दिया है, जिससे यह उपयोगकर्ताओं के लिए व्यापक रूप से उपलब्ध है Gemini ऐप (पूर्व में Bard), एंड्रॉइड उपकरणों और गूगल वर्कस्पेस ऐप्स में। यहाँ प्रत्येक क्षेत्र में शुरुआत कैसे करें:

गूगल Gemini ऐप (पूर्व में Bard) का उपयोग करना

गूगल Bard अब विकसित होकर Gemini ऐप बन गया है, जो Gemini 3 Pro के साथ बातचीत का मुख्य इंटरफेस है। Gemini ऐप वेब सेवा और मोबाइल ऐप के रूप में उपलब्ध है:

वेब एक्सेस: अपने ब्राउज़र में Gemini ऐप वेबसाइट (उदा. gemini.google.com) पर जाएं। अगर संकेत मिले तो अपने Google खाते से साइन इन करें। आपको Bard की तरह ही एक चैट इंटरफ़ेस मिलेगा, जहाँ आप अपने प्रश्न या संकेत लिख सकते हैं।
मोबाइल ऐप: Android पर, Google ने एक विशेष Gemini ऐप लॉन्च किया जो अपडेटेड डिवाइसों पर पुराने असिस्टेंट की जगह लेता है[3]। सुनिश्चित करें कि आपके पास नवीनतम Google ऐप या Gemini ऐप इंस्टॉल है (Android पर, Gemini ऐप पाने के लिए Google ऐप बीटा/लैब्स प्रोग्राम में शामिल होना आवश्यक हो सकता है)। iOS पर, Gemini Google ऐप में समाहित है[3], इसलिए Google ऐप का उपयोग करके एक्सेस प्राप्त होता है। Gemini के साथ बातचीत शुरू करने के लिए ऐप लॉन्च करें।
Gemini 3 Pro (“Thinking” मोड) का चयन: डिफ़ॉल्ट रूप से, Gemini ऐप Google के मानक मॉडल का उपयोग करेगा, लेकिन आप गहन विचार के लिए Gemini 3 Pro को सक्षम कर सकते हैं। चैट इंटरफ़ेस में, एक मॉडल मोड पिकर या सेटिंग्स आइकन देखें। “Thinking” लेबल वाले मोड पर स्विच करें ताकि Gemini 3 Pro सक्रिय हो सके[4]। (Google Fast, Balanced, Thinking जैसे लेबल का उपयोग करता है जो विभिन्न गति बनाम विचार की गहराई को दर्शाते हैं – Thinking अधिक शक्तिशाली Gemini 3 Pro मॉडल को संलग्न करता है।) एक बार चयन करने के बाद, बस अपनी क्वेरी दर्ज करें और Gemini 3 Pro जवाब देगा।
उपयोग सीमाएँ: Gemini 3 Pro सभी उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है जब से यह लॉन्च हुआ है, इसलिए इसे आज़माने के लिए आपको जरूरी नहीं कि एक पेड प्लान की आवश्यकता हो[4]। हालांकि, मुफ्त उपयोगकर्ताओं के लिए संकेतों की संख्या या वार्तालाप की लंबाई पर कड़ी सीमाएँ हो सकती हैं। Google AI सब्सक्रिप्शन स्तर (Google AI “Plus”, “Pro”, और “Ultra”) प्रदान करता है जो उच्च उपयोग सीमाएँ और कुछ विशेषताओं तक पहले पहुँच प्रदान करते हैं[4]। उदाहरण के लिए, सब्सक्राइबर लंबे चैट या अधिक बार क्वेरी चला सकते हैं इससे पहले कि सीमाएँ लागू हों। शुरू करने के लिए, हालांकि, मुफ्त पहुंच Gemini 3 की क्षमताओं का पता लगाने के लिए पर्याप्त होनी चाहिए।

उदाहरण: एंड्रॉइड पर जेमिनी ऐप इंटरफ़ेस, जिसमें एक संवाद प्रॉम्प्ट और उन्नत सुविधाओं के विकल्प दिखाए गए हैं। यहां, उपयोगकर्ता ने जेमिनी 3 प्रो का लाभ उठाने के लिए "थिंकिंग" मोड (ऊपरी-दाएं) चुना है, और एक एजेंटटूल को स्वायत्त कार्य के लिए सक्षम किया गया है। जेमिनी ऐप उपयोगकर्ता को नाम से बधाई देता है और प्रश्नों या बहु-चरणीय कार्यों में मदद के लिए तैयार है।[4][3]

सुझाव: आप अपने प्रॉम्प्ट में वॉइस इनपुट या छवियों का भी उपयोग कर सकते हैं – जेमिनी 3 मल्टीमॉडल है। उदाहरण के लिए, आप जेमिनी से किसी फोटो का विश्लेषण करने या स्क्रीनशॉट के बारे में प्रश्न पूछने के लिए कह सकते हैं। बस छवि को संलग्न करें (चैट इनपुट में छवि आइकन के माध्यम से) और अपना प्रश्न पूछें। जेमिनी 3 प्रो की उन्नत मल्टीमॉडल समझ इसे पाठ और छवियों के बारे में एक साथ विचार करने की अनुमति देती है।

Android पर Gemini (Google Assistant एकीकरण)

आधुनिक Android फोन पर, Google ने Gemini AI को ऑपरेटिंग सिस्टम में एक अगली पीढ़ी के सहायक के रूप में एकीकृत किया है:

सहायक प्रतिस्थापन: यदि आपके पास समर्थित डिवाइस है (जैसे Google Pixel फोन या अन्य ब्रांड्स पर नवीनतम Android अपडेट), तो Google ने कई मामलों में पुराने Google सहायक को Gemini से बदल दिया है [3]। इसका मतलब है जब आप होम बटन को लंबे समय तक दबाते हैं या कहते हैं “Hey Google”, तो आप अब Gemini AI को सक्रिय कर रहे हैं। आप महसूस कर सकते हैं कि जवाब अधिक विस्तृत और संदर्भ-संवेदनशील हैं, धन्यवाद Gemini 3 Pro के जो पर्दे के पीछे काम कर रहा है।
Gemini वॉइस/चैट एक्सेस: सहायक को सामान्य रूप से सक्रिय करें (वॉइस कमांड या इशारा)। आप नया Gemini इंटरफेस देखेंगे। आप अपनी अनुरोध बोल सकते हैं या टाइप कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप कह सकते हैं “मेरे अप्रयुक्त ईमेल का सारांश बनाएं” या “कल के लिए मेरा दिन योजना बनाएं” – कार्य जिनसे Gemini अपने उन्नत तर्क के साथ निपट सकता है। सहायक मल्टी-टर्न संवाद भी कर सकता है, इसलिए आप स्वाभाविक रूप से फॉलो-अप प्रश्न पूछ सकते हैं।
ऐप्स के साथ एकीकरण: Gemini विभिन्न Android ऐप्स और सुविधाओं में एम्बेडेड है। उदाहरण के लिए, Messages ऐप में, आप स्मार्ट सुझाव प्राप्त करने के लिए Gemini का उपयोग कर सकते हैं या यहां तक कि इसे आपके लिए उत्तर का मसौदा तैयार करने के लिए कह सकते हैं [3]। Google Chrome या Google ऐप जैसे ऐप्स में, AI को सक्रिय करना (अक्सर “AI” टॉगल या आइकन के माध्यम से) Gemini को वेब पेजों का सारांश बनाने या आपके द्वारा देखी जा रही सामग्री के बारे में प्रश्नों का उत्तर देने की अनुमति देगा। क्योंकि Gemini 3 सिस्टम का हिस्सा है, यह आवश्यक होने पर Google Search जैसे उपकरणों का उपयोग भी कर सकता है (आपकी अनुमति के साथ) लाइव जानकारी प्राप्त करने के लिए।
इसे प्राप्त करना: यदि आपका डिवाइस अभी तक Gemini में नहीं बदला है, तो सुनिश्चित करें कि आपका Google ऐप अद्यतित है। आप Android पर सेटिंग्स > ऐप्स > डिफॉल्ट डिजिटल सहायक में भी देख सकते हैं कि “Gemini” एक विकल्प है या नहीं। कुछ उपकरणों पर (जैसे Samsung Galaxy मॉडल्स जो S25 सीरीज से शुरू होते हैं), Gemini 2025 में सिस्टम अपडेट के हिस्से के रूप में जारी किया गया था [5]। यदि यह अभी तक उपलब्ध नहीं है, तो आपको अपडेट के लिए इंतजार करना पड़ सकता है या किसी भी बीटा प्रोग्राम में शामिल हो सकते हैं जो Google प्रदान करता है। (इस गाइड में कोई क्षेत्रीय प्रतिबंध नहीं दिए गए हैं – हम व्यापक उपलब्धता मानते हैं।)

एंड्रॉइड पर जेमिनी का उपयोग उदाहरण: अपने फोन से पूछें “अगले हफ्ते मेरे कैलेंडर में क्या है?” जेमिनी आपके गूगल कैलेंडर को पढ़ सकता है और एक सारांश दे सकता है (अनुमति देने के बाद)। या कहें “मुझे डिनर रेसिपी खोजने और शॉपिंग लिस्ट बनाने में मदद करें” – जेमिनी रेसिपी खोज सकता है, सामग्री निकाल सकता है, और आपके लिए एक लिस्ट बना सकता है, जो टूल्स के उपयोग और कार्यों की योजना बनाने की उसकी क्षमता को दर्शाता है।

गूगल वर्कस्पेस ऐप्स में जेमिनी एआई

गूगल वर्कस्पेस (जीमेल, डॉक्स, शीट्स, स्लाइड्स, मीट, आदि) अब जेमिनी एआई क्षमताओं के साथ आता है ताकि उत्पादकता को बढ़ाया जा सके। इन्हें एक्सेस और उपयोग करने का तरीका यहां दिया गया है:

जीमेल – “मुझे लिखने में मदद करें”: जीमेल में एक ईमेल लिखते समय, “मुझे लिखने में मदद करें” बटन (चमक के साथ पेंसिल आइकन) देखें, यदि उपलब्ध हो। इसे क्लिक करें और एक संक्षिप्त प्रॉम्प्ट दर्ज करें जैसे “प्रोजेक्ट स्थिति के बारे में एक विनम्र फॉलो-अप ईमेल का मसौदा तैयार करें”। Gemini आपके लिए एक सुझाया गया मसौदा तैयार करेगा[6]। आप इसे छोटा, अधिक औपचारिक आदि बनाने के लिए Gemini से पूछकर परिष्कृत कर सकते हैं। यह सुविधा आपको ईमेल या उत्तर जल्दी शुरू करने में मदद करती है।
गूगल डॉक्स – एआई सहायता: गूगल डॉक्स में, आपको एक Gemini साइड पैनल मिलेगा (अक्सर सितारों का आइकन या Gemini लोगो) और “मुझे लिखने में मदद करें” जैसी विशेषताएं दस्तावेज़ सामग्री के लिए[6]। आप Gemini से कुछ पाठ उत्पन्न करने, विचार मंथन करने, या यहां तक कि अपने दस्तावेज़ का सारांश बनाने के लिए कह सकते हैं। उदाहरण के लिए, यदि आपके पास एक मोटा खाका है, तो मुझे लिखने में मदद करें का उपयोग करके इसे अनुच्छेदों में विस्तारित करें। या यदि आपके पास एक लंबा दस्तावेज़ है, तो पूछें “इस दस्तावेज़ का सारांश बनाएं” – Gemini एक सारांश उत्पन्न करेगा।
शीट्स और स्लाइड्स: गूगल शीट्स में, एआई साइड पैनल के माध्यम से फॉर्मूला सुझाव या डेटा विश्लेषण में मदद कर सकता है (उदाहरण के लिए, पूछें “इस बजट डेटा का विश्लेषण करें और किसी भी विसंगतियों को हाइलाइट करें”)। गूगल स्लाइड्स में, आप “मुझे एक छवि बनाने में मदद करें” (Gemini की Imagen, गूगल की छवि जनरेटर के साथ एकीकरण) का उपयोग करके पाठ से चित्र बना सकते हैं, या एआई के साथ छवि पृष्ठभूमि हटाएं [7]। ये सभी जनरेटिव विशेषताएं पीछे के दृश्यों में Gemini मॉडल द्वारा संचालित होती हैं।
गूगल मीट – “मेरे लिए नोट्स लें”: जब आप एक गूगल मीट वीडियो मीटिंग में हों, तो आपको गूगल एआई को आपके लिए नोट्स लेने का विकल्प दिखाई दे सकता है[6]। इसे सक्षम करने पर Gemini बातचीत को सुनकर मीटिंग का सारांश, कार्य वस्त्र आदि वास्तविक समय में उत्पन्न करेगा। मीटिंग के बाद, आपको एक प्रतिलिपि और सारांशित नोट्स स्वचालित रूप से सुरक्षित (गूगल डॉक्स में दिखाई देगा या आपको ईमेल किया जाएगा) मिलेंगे।
Gemini साइड पैनल और जेम्स: कई कार्यक्षेत्र ऐप्स में, Gemini आइकन पर क्लिक करने से (अक्सर नीचे-दाएं या एक्सटेंशन के तहत) एक साइड पैनल चैट खुलती है। यहां, आप अपने दस्तावेज़ या ईमेल के संदर्भ में Gemini के साथ बातचीत कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, गूगल डॉक्स रिपोर्ट में, साइड पैनल खोलें और पूछें “इस रिपोर्ट के लिए एक बेहतर परिचय अनुच्छेद सुझाएं”। क्योंकि Gemini दस्तावेज़ सामग्री तक पहुंच सकता है (आपकी अनुमति के साथ), यह अपने उत्तर उस संदर्भ के अनुसार तैयार करेगा[6]। गूगल ने “जेम्स” भी पेश किए हैं, जो कि कस्टम एआई एजेंट्स की तरह हैं जिन्हें आप विशिष्ट कार्यों या भूमिकाओं के लिए बना सकते हैं (जैसे, एक “प्रूफरीडर” जेम या एक “रिसर्च असिस्टेंट” जेम)। हालांकि जेम्स एक अधिक उन्नत विशेषता हैं, मूल विचार यह है कि आप कार्यक्षेत्र के भीतर विभिन्न आवश्यकताओं के लिए विशेष मिनी-एआई सहायकों को बना सकते हैं[8]। शुरू करने के लिए, आप साइड पैनल में डिफ़ॉल्ट Gemini सहायक का उपयोग बिना किसी कस्टम सेटअप के कर सकते हैं।

नोट: इनमें से कई Workspace AI सुविधाएँ शुरू में Google Workspace व्यवसाय ग्राहकों के लिए उपलब्ध थीं (Duet AI के हिस्से के रूप में, जिसे अब Gemini में विलय कर दिया गया है)। 2025 से, Google ने उन्हें मानक Workspace संस्करणों में शामिल करना शुरू कर दिया है[9][10]। यदि आप एक व्यवसाय उपयोगकर्ता हैं, तो सुनिश्चित करें कि आपके व्यवस्थापक ने AI सुविधाओं को सक्षम किया है। यदि आप एक फ्री उपयोगकर्ता हैं, तो आपको कुछ सुविधाओं (जैसे 'Help me write') तक Google के लैब्स या बीटा प्रोग्राम्स के माध्यम से पहुंच हो सकती है। इन ऐप्स में AI सहायता को इंगित करने वाले संकेत या आइकन देखें – यही आपका Gemini तक पहुंचने का दरवाज़ा है।

डेवलपर ऑनबोर्डिंग: API और Google Cloud के माध्यम से Gemini 3 Pro का उपयोग करना

जेमिनी 3 प्रो केवल अंतिम-उपयोगकर्ता अनुप्रयोगों के लिए नहीं है - डेवलपर्स भी इसे अपने प्रोजेक्ट्स में उपयोग कर सकते हैं। विकास के लिए जेमिनी 3 प्रो तक पहुँचने के लिए गूगल कई तरीके प्रदान करता है, जिसमें एक जेमिनी एपीआई, गूगल क्लाउड (वर्टेक्स एआई) में इंटीग्रेशन, और गूगल एआई स्टूडियो जैसे उपकरण शामिल हैं जो तेज प्रोटोटाइपिंग के लिए हैं। शुरू करने के लिए इन चरणों का पालन करें:

Google AI एक्सेस के लिए साइन अप करें: यदि आपने पहले से नहीं किया है, तो आपको Google की जनरेटिव AI सेवाओं का एक्सेस चाहिए होगा। सबसे सरल तरीका है Google AI स्टूडियो (पहले MakerSuite था) के माध्यम से। Google AI स्टूडियो साइट पर जाएं और अपने Google खाते से साइन इन करें। यदि संकेत मिलता है, तो Gemini API के लिए एक्सेस का अनुरोध करें (Google अक्सर अब तक क्लाउड खातों के लिए इसे स्वचालित रूप से सक्षम कर देता है)। AI स्टूडियो में एक बार, आप एक सैंडबॉक्स UI में सीधे Gemini 3 का परीक्षण कर सकते हैं[11]। यह प्रॉम्प्ट्स के साथ प्रयोग करने और कोड लिखने से पहले देखने का एक शानदार तरीका है कि मॉडल कैसे प्रतिक्रिया करता है।
API क्रेडेंशियल प्राप्त करें: AI स्टूडियो में, एक नया प्रोजेक्ट बनाएं (यदि आवश्यक हो) और जनरेटिव भाषा API के लिए अपनी API कुंजी प्राप्त करें। इस कुंजी की जरूरत Gemini 3 को कोड से कॉल करने के लिए होगी। AI स्टूडियो में एक "API कुंजी प्राप्त करें" विकल्प है जो आपके लिए एक API कुंजी उत्पन्न करेगा[12][11]। इस कुंजी को कॉपी करें और इसे सुरक्षित रखें। (वैकल्पिक रूप से, यदि आप Google Cloud के कंसोल का उपयोग करते हैं, तो Vertex AI API को सक्षम करें और वहां से क्रेडेंशियल उत्पन्न करें। लेकिन AI स्टूडियो इस प्रक्रिया को सरल बनाता है।)
Google AI स्टूडियो के प्रॉम्प्ट एडिटर का उपयोग करें (वैकल्पिक): AI स्टूडियो में, Gemini 3 के साथ चैट प्रॉम्प्ट इंटरफेस का प्रयास करें। आप चैट टर्न्स दर्ज कर सकते हैं और यहां तक कि टूल्स (जैसे कोड निष्पादन या वेब खोज) को सक्षम कर सकते हैं ताकि यह देखा जा सके कि Gemini उन्हें कैसे उपयोग कर सकता है[13][14]। जब आप एक प्रॉम्प्ट से खुश हों, "कोड प्राप्त करें" पर क्लिक करें – AI स्टूडियो आपके पसंदीदा भाषा (Python, JavaScript, आदि) में उस प्रॉम्प्ट को API के माध्यम से दोहराने के लिए नमूना कोड को स्वचालित रूप से उत्पन्न कर सकता है[11]। यह प्रारंभिक कोड प्राप्त करने का एक तेज तरीका है।
अपने विकास पर्यावरण को सेट अप करें: अब, अपने स्वयं के पर्यावरण में (जैसे एक स्थानीय प्रोजेक्ट या एक Google Colab नोटबुक), आप Gemini API को एकीकृत करेंगे। Google क्लाइंट लाइब्रेरीज़ प्रदान करता है – उदाहरण के लिए, एक Python SDK (google.genai) – API कॉल्स को सरल बनाने के लिए। लाइब्रेरी को इंस्टॉल करें (जैसे pip install google-genai), या आप HTTP के साथ सीधे REST एन्डपॉइंट्स को कॉल कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, Python का उपयोग करते हुए:

from google import genai # Google जनरेटिव AI SDK

client = genai.Client(api_key="YOUR_API_KEY")

response = client.models.generate_content(

model="gemini-3-pro-preview",

contents="हैलो जेमिनी, मैं आपकी API के साथ कैसे शुरू कर सकता हूं?"

)

print(response.text)

यह कोड एक क्लाइंट बनाता है और Gemini 3 Pro मॉडल (model="gemini-3-pro-preview") को एक नमूना प्रॉम्प्ट के साथ कॉल करता है[15]। फिर मॉडल का उत्तर पाठ प्रिंट किया जाता है। Node.js में, एक समान लाइब्रेरी मौजूद है (@google/genai), और आप इसे generateContent[16][17] कॉल करने के लिए API कुंजी के साथ उपयोग करेंगे। यदि आप cURL या REST पसंद करते हैं, तो आप अपनी API कुंजी और प्रॉम्प्ट के साथ JSON में Google की जनरेटिव भाषा API एन्डपॉइंट पर POST कर सकते हैं[18] – दस्तावेज़ीकरण इन सभी विधियों के उदाहरण प्रदान करता है।

वर्टेक्स AI (Google Cloud) का लाभ उठाएं [वैकल्पिक]: यदि आप एक एंटरप्राइज डेवलपर हैं या अधिक एकीकरण चाहते हैं, तो Gemini 3 Pro वर्टेक्स AI पर भी उपलब्ध है Google Cloud पर[19][20]। क्लाउड कंसोल में, आप Gemini मॉडल वर्टेक्स AI के मॉडल गार्डन के तहत पा सकते हैं। आप मॉडल को एक एन्डपॉइंट पर तैनात कर सकते हैं या इसे सीधे वर्टेक्स AI API का उपयोग करके कॉल कर सकते हैं। यह मार्ग उन सुविधाओं की आवश्यकता होने पर पसंदीदा हो सकता है जैसे एंटरप्राइज-ग्रेड डेटा सुरक्षा, स्केलिंग, या अन्य क्लाउड सेवाओं के साथ पाइपलाइन में Gemini का उपयोग करना। हालांकि, अधिकांश व्यक्तिगत डेवलपर्स के लिए, ऊपर दिखाए गए सीधे Gemini API का उपयोग करना शुरू करने के लिए त्वरित और आसान है।
विशेषताओं के साथ प्रयोग करें: Gemini 3 Pro उन्नत क्षमताएँ प्रदान करता है जिन्हें आप आजमाना चाहेंगे:
लंबा संदर्भ: मॉडल एक अत्यधिक बड़ा संदर्भ विंडो (लगभग 1 मिलियन टोकन तक इनपुट संदर्भ) का समर्थन करता है[21]। इसका अर्थ है कि आप बहुत बड़े दस्तावेज़ या यहां तक कि कई फाइलें एक ही प्रॉम्प्ट में डाल सकते हैं। एक लंबा पाठ या कई डेटा टुकड़े प्रदान करने का प्रयास करें और मॉडल से उन्हें सामूहिक रूप से विश्लेषण करने के लिए कहें।
मल्टीमॉडल इनपुट्स: आप API के साथ पाठ के साथ चित्र (और यहां तक कि ऑडियो या वीडियो फ्रेम) भेज सकते हैं। उदाहरण के लिए, आप base64 में एन्कोड की गई छवि भेज सकते हैं और विश्लेषण या कैप्शन के लिए पूछ सकते हैं। API में प्रॉम्प्ट में मीडिया भागों जैसे पैरामीटर होते हैं जहां आप छवि डेटा शामिल कर सकते हैं, और यहां तक कि media_resolution को ट्यून कर सकते हैं कि कितनी विस्तार का उपयोग करना है[22][23]। यह छवि कैप्शनिंग, दस्तावेज़ OCR समझ, या Gemini के साथ वीडियो सारांश जैसे अनुप्रयोग बनाने के लिए उपयोगी है।
उपकरण और कार्य: Gemini 3 में "एजेंटिक" क्षमताएं हैं – जब सक्षम किया जाता है तो यह उपकरणों का उपयोग कर सकता है। API के माध्यम से आप कार्यों (जैसे, कैलकुलेटर या डेटाबेस लुकअप) की अनुमति दे सकते हैं या Google खोज परिणाम एकीकरण सक्षम कर सकते हैं[14][24]। दस्तावेज़ों के कार्य कॉलिंग और उपकरण उपयोग अनुभागों का अन्वेषण करें यह देखने के लिए कि आप मॉडल को कोड निष्पादित करने, URL प्राप्त करने, या बातचीत के दौरान अन्य API का उपयोग करने कैसे दे सकते हैं। यह है कि कैसे Gemini की शक्तिशाली "एजेंट" व्यवहार को लागू किया जाता है। जबकि यह एक अधिक उन्नत विषय है, ध्यान में रखें कि यह उपलब्ध है जैसे ही आप मूल बातें के साथ सहज हो जाते हैं।
पैरामीटर ट्यूनिंग: Gemini 3 नए सेटिंग्स को पेश करता है जैसे thinking_level यह नियंत्रित करने के लिए कि मॉडल कितना विचार करने का समय उपयोग करता है। डिफ़ॉल्ट रूप से यह उच्च (गहरी सोच) पर है, लेकिन आप तेजी से, छोटे उत्तरों के लिए इसे निम्न पर सेट कर सकते हैं[25][26]। आपके पास अभी भी सामान्य पैरामीटर (तापमान, आदि) हैं जो आउटपुट की शैली को समायोजित करने के लिए हैं। शुरू करने का हिस्सा इनका समायोजन करना है यह देखने के लिए कि प्रतिक्रियाएं कैसे बदलती हैं।
Google Colab में परीक्षण करें: Gemini API के साथ खेलने का एक सुविधाजनक तरीका है Google Colab का उपयोग करना। आप एक कोलाब नोटबुक बना सकते हैं, google-genai लाइब्रेरी इंस्टॉल कर सकते हैं, और एक इंटरैक्टिव नोटबुक वातावरण में Gemini 3 Pro के साथ बातचीत करने के लिए अपनी API कुंजी का उपयोग कर सकते हैं। यह त्वरित प्रोटोटाइपिंग या मॉडल की क्षमताओं का पता लगाने के लिए बहुत अच्छा है (और आपको किसी भी भारी गणनाओं के लिए मुफ्त GPU/TPU मिलता है यदि आवश्यक हो)।
निर्माण और तैनात करें: एक बार जब आपके पास मूल बातें काम कर रही हों, तो आप Gemini को अपने अनुप्रयोगों में एकीकृत कर सकते हैं। हो सकता है कि आप अपने वेबसाइट पर Gemini 3 को ब्रेन के रूप में उपयोग करके एक चैटबॉट बनाएँ, या शायद एक आंतरिक उपकरण जो AI सहायता के साथ दस्तावेज़ों या स्प्रेडशीट्स को प्रोसेस करता हो। Google का पारिस्थितिकी तंत्र आगे के समर्थन प्रदान करता है जैसे Antigravity (एक एजेंट विकास मंच जिसे Gemini 3 के साथ पेश किया गया है)[27] और Gemini CLI उपकरण टर्मिनल में परीक्षण के लिए। एक नए डेवलपर के रूप में, आपको उनकी तुरंत आवश्यकता नहीं हो सकती है, लेकिन जैसे-जैसे आप प्रगति करते हैं, Google के डेवलपर ब्लॉग पर उन्हें देखना योग्य है[28]।

डेवलपर सुझाव: अपने उपयोग और कोटा पर नज़र रखें। Gemini 3 Pro एक शक्तिशाली मॉडल है और उपयोग की लागत (अगर आप मुफ्त सीमाओं से अधिक जाते हैं) आपके द्वारा संसाधित टोकनों के अनुपात में होगी – याद रखें कि इसका बड़ा संदर्भ मतलब है कि आप गलती से बहुत सारा डेटा भेज सकते हैं। Google Cloud का डैशबोर्ड या AI Studio आपका टोकन उपयोग दिखाएगा। साथ ही, सर्वोत्तम प्रथाओं का ध्यान रखें: हमेशा उपयोगकर्ता निर्देशों को स्पष्ट रूप से प्रॉम्प्ट में शामिल करें, और यदि आप मॉडल को कार्य करने देते हैं तो कुछ सीमाएं या सत्यापन जोड़ने पर विचार करें (उदाहरण के लिए, Gemini Agent ईमेल भेजने जैसे महत्वपूर्ण चरणों को निष्पादित करने से पहले पुष्टि के लिए पूछेगा[29][30]).

अंत में, Google AI डेवलपर समुदाय (फोरम या Discord यदि उपलब्ध हो) में शामिल हों - क्योंकि Gemini 3 अत्याधुनिक है, नए ट्रिक्स और अपडेट लगातार Google और अन्य डेवलपरों द्वारा साझा किए जा रहे हैं। Google की आधिकारिक दस्तावेज़ीकरण और उदाहरण गैलरी (GitHub पर AI Studio Cookbook) सीखने के लिए बहुत सारे नमूने प्रदान करती है।

निष्कर्ष

Gemini 3 Pro रोजमर्रा के उपयोगकर्ताओं और डेवलपर्स दोनों के लिए संभावनाओं की एक विस्तृत श्रृंखला खोलता है। एक सामान्य उपयोगकर्ता के रूप में, आप इसे तुरंत Google के अपने ऐप्स के माध्यम से उपयोग करना शुरू कर सकते हैं - Gemini ऐप में चैटिंग से लेकर Android पर ईमेल लिखने या अपने शेड्यूल की योजना बनाने में AI सहायता प्राप्त करने तक। मुख्य बात यह है कि Google इकोसिस्टम में अब बुने गए Gemini या “मदद करें...” फीचर्स को देखें और उन्हें आजमाएं। दूसरी ओर, यदि आप डेवलपर हैं, तो Google ने इस शक्तिशाली AI को अपने प्रोजेक्ट्स में एकीकृत करना सीधा कर दिया है Gemini API और Vertex AI के माध्यम से। एक API कुंजी सुरक्षित करें, दिए गए टूल या लाइब्रेरी का उपयोग करें, और आप दुनिया के सबसे उन्नत AI मॉडलों में से एक के साथ काम कर रहे होंगे।

Gemini 3 Pro की उन्नत तर्कशक्ति और बहु-मॉडल कौशल के साथ, आप पहले से कहीं अधिक आसानी से विचार-मंथन कर सकते हैं, निर्माण कर सकते हैं, कोड कर सकते हैं और जटिल समस्याओं का समाधान कर सकते हैं[31][32]। चाहे आप इसे किसी दस्तावेज़ का मसौदा तैयार करने के लिए कह रहे हों या AI द्वारा संचालित अगली पीढ़ी के ऐप का निर्माण कर रहे हों, शुरुआत करना बस कुछ क्लिक और संकेत दूर है। Gemini 3 Pro का आनंद लें और अपने विचारों को साकार करें!

स्रोत:

गूगल, “Gemini 3 का परिचय” – सुंदर पिचाई आदि, नवम्बर 2025[1][2]
9to5गूगल, “Gemini 3 Pro लॉन्च करते हुए Gemini ऐप…” – अब्नेर ली, 18 नवम्बर, 2025[4]
विकिपीडिया, “गूगल Gemini” – उत्पाद इतिहास और एकीकरण विवरण[3][5]
गूगल वर्कस्पेस अपडेट्स, “Gemini ऐप के लिए Gemini 3 Pro का परिचय” – नवम्बर 2025[6]
गूगल AI डेवलपर्स गाइड – Gemini 3 API दस्तावेज और त्वरित शुरुआत[11][15]
गूगल क्लाउड ब्लॉग, “Gemini 3 को एंटरप्राइज तक लाना” – 19 नवम्बर, 2025[19][32]

[1] [27] [28] जैमिनी 3: समाचार और घोषणाएँ

https://blog.google/products/gemini/gemini-3-collection/

[2] [15] [16] [17] [18] [21] [22] [23] [25] [26] [31] जेमिनी 3 डेवलपर गाइड | जेमिनी एपीआई | डेवलपर्स के लिए गूगल एआई

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/gemini-3

[3] [5] गूगल जेमिनी - विकिपीडिया

https://en.wikipedia.org/wiki/Google_Gemini

[4] [29] [30] जेमिनी ऐप जेमिनी 3 प्रो और ‘जेमिनी एजेंट’ को रोल आउट कर रहा है।

https://9to5google.com/2025/11/18/gemini-3-pro-app/

[6] [7] [8] [9] [10] जेमिनी एआई फीचर्स अब गूगल वर्कस्पेस सब्सक्रिप्शन में शामिल हैं - गूगल वर्कस्पेस एडमिन सहायता

https://support.google.com/a/answer/15756885?hl=en

[11] [12] [13] [14] [24] गूगल एआई स्टूडियो त्वरित प्रारंभ | जेमिनी एपीआई | डेवलपर्स के लिए गूगल एआई

https://ai.google.dev/gemini-api/docs/ai-studio-quickstart

[19] [20] [32] Gemini 3 एंटरप्राइज़ के लिए उपलब्ध है | Google Cloud ब्लॉग

https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/gemini-3-is-available-for-enterprise

डेवलपर्स के लिए जेमिनी 3: नई तर्कशक्ति, एजेंटिक क्षमताएं

https://blog.google/technology/developers/gemini-3-developers/

[4] Gemini 3 Pro को ऑडियो ट्रांसक्रिप्शन और एक नए पेलिकन के साथ आजमाना ...

https://simonwillison.net/2025/Nov/18/gemini-3/

[6] [7] [8] [9] [12] जेमिनी कोड असिस्ट का अवलोकन | Google for Developers

https://developers.google.com/gemini-code-assist/docs/overview

[10] [11] [27] [35] [36] [37] [42] जेमिनी 3 प्रो - गूगल डीपमाइंड

https://deepmind.google/models/gemini/pro/

[13] कोड पूर्णता और कोड जनरेशन का उपयोग करें | कोलैब एंटरप्राइज | गूगल क्लाउड दस्तावेज़

https://docs.cloud.google.com/colab/docs/use-code-completion

[15] [16] [17] [19] [20] जेमिनी CLI में जेमिनी 3 प्रो के साथ आज़माने के लिए 5 चीजें - गूगल डेवलपर्स ब्लॉग

https://developers.googleblog.com/en/5-things-to-try-with-gemini-3-pro-in-gemini-cli/

[25] [26] जेमिनी 3: गूगल से नवीनतम जेमिनी AI मॉडल की शुरुआत

https://blog.google/products/gemini/gemini-3/

[32] [33] [34] ऑटोGPT में गहराई से गोता लगाएँ: स्वायत्त एआई जो खेल को बदल रहा है | पीटर चांग द्वारा | मीडियम

https://peter-chang.medium.com/deep-dive-into-autogpt-the-autonomous-ai-revolutionizing-the-game-890bc82e5ec5

[39] [40] [41] कॉग्निशन | देविन का परिचय, पहला एआई सॉफ्टवेयर इंजीनियर

https://cognition.ai/blog/introducing-devin

स्रोत: Google DeepMind घोषणाएँ[1][12]; OpenAI GPT-5 रिपोर्ट[14]; TechCrunch और WIRED कवरेज[9][22]; शैक्षणिक और उद्योग मूल्यांकनों से बेंचमार्क परिणाम[4][21].

[1] [2] [12] [17] जेमिनी 2.5: हमारी नई जेमिनी मॉडल सोच के साथ

https://blog.google/technology/google-deepmind/gemini-model-thinking-updates-march-2025/

[3] [9] गूगल ने जेमिनी 3 को नए कोडिंग ऐप और रिकॉर्ड बेंचमार्क स्कोर के साथ लॉन्च किया | TechCrunch

https://techcrunch.com/2025/11/18/google-launches-gemini-3-with-new-coding-app-and-record-benchmark-scores/

[4] परिचय: जेमिनी, गूगल का अब तक का सबसे सक्षम एआई मॉडल

https://blog.google/technology/ai/google-gemini-ai/

[5] [6] [7] [8] [21] गूगल जेमिनी बनाम GPT-4: तुलना - Addepto

https://addepto.com/blog/google-gemini-vs-gpt-4-comparison/

[10] [11] [18] [19] [23] [25] जेमिनी 3: गूगल से नवीनतम जेमिनी एआई मॉडल का परिचय

https://blog.google/products/gemini/gemini-3/

[13] [15] [16] LLM लीडरबोर्ड 2025

https://www.vellum.ai/llm-leaderboard