Kebocoran terbaru model Gemini 3.0 milik Google melalui pengujian A/B di Google AI Studio telah memicu perdebatan hangat di komunitas pengembang. Meskipun contoh awal menunjukkan kemampuan yang mengesankan dalam tugas kreatif seperti pembuatan SVG, komunitas tersebut sangat terpecah mengenai performa model AI saat ini di dunia nyata. Para pengembang berbagi pengalaman yang sangat berbeda berdasarkan kasus penggunaan spesifik mereka, mengungkapkan bahwa model AI terbaik sering kali sepenuhnya bergantung pada apa yang ingin Anda capai.
Perbatasan Tidak Merata dari Kemampuan AI
Komunitas pengembang mengungkapkan tidak ada pemenang yang jelas dalam perlombaan model AI, dengan pengalaman yang sangat bervariasi berdasarkan jenis tugas. Untuk pekerjaan pengembangan web yang melibatkan HTML dan SCSS, banyak pengembang melaporkan hasil yang lebih unggul dengan Gemini dibandingkan dengan pesaingnya. Model ini tampaknya sangat kuat dalam memahami dan bekerja dalam kerangka kerja terstruktur seperti Angular, di mana output yang konsisten selaras dengan pola pengembangan yang kaku.
Saya secara konsisten menemukan Gemini lebih baik daripada ChatGPT, Claude dan Deepseek untuk pekerjaan saya, terutama pengembangan web dengan html/scss.
Namun, keunggulan ini tidak meluas ke semua tugas pemrograman. Untuk pekerjaan refactoring yang kompleks dan perilaku agen—di mana model perlu menavigasi basis kode yang besar dan melakukan perubahan sistematis—pengembang secara konsisten melaporkan Claude dan GPT-5 mengungguli Gemini. Kemampuan pemanggilan alat model ini digambarkan sebagai buggy dalam lingkungan pengembangan seperti Copilot dan Cursor, yang membatasi efektivitasnya untuk alur kerja pemrograman tertentu.
Kekuatan Model yang Dilaporkan Berdasarkan Domain:
- Gemini 2.5 Pro:
Penulisan kreatif dan pekerjaan editorial Pengembangan web UI/UX (HTML/SCSS, Angular)
Fisika teoretis dan pembuktian matematis Merangkum makalah dan subjek akademis
Analisis context window yang besar Claude (Sonnet/Opus):
Perilaku agentic dan refactoring codebase Penulisan skrip Python
Integrasi tool CLI GPT-5 (Thinking/Pro):
Penalaran kompleks dan ide-ide "out-of-the-box" Ekstraksi data dan tugas "needle in a haystack"
- Grounding pencarian web yang ekstensif
Kekuatan Kreatif dan Analitis Memecah Pendapat
Mungkin perpecahan paling mencolok muncul dalam aplikasi kreatif dan analitis. Beberapa pengguna melaporkan Gemini 2.5 Pro tidak tertandingi untuk tugas menulis kreatif, dengan beberapa bahkan menyebutnya sebagai satu-satunya model yang bisa dibilang cukup dapat digunakan untuk puisi dan cerita pendek. Kemampuannya dalam memahami tulisan bernuansa dan memberikan kritik yang bermakna menonjol di bidang di mana sebagian besar model kesulitan dengan kreativitas yang genuin.
Dalam domain matematika dan teoretis, pendapat semakin terbelah. Beberapa pengguna menemukan Gemini lebih unggul untuk menghasilkan bukti yang lengkap dan benar dalam bidang seperti aljabar komutatif dan teori kategori, kemungkinan diuntungkan oleh pelatihannya yang ekstensif pada konten teknis. Namun yang lain berargumen bahwa untuk penelitian matematika yang sesungguhnya, kemampuan GPT-5 dalam menghasilkan ide-ide di luar kebiasaan dari teorema yang tidak familiar membuatnya lebih berharga untuk wawasan terobosan, bukan hanya sekadar bukti yang benar.
Alur Kerja Praktis dan Keterbatasan
Para pengembang telah mengembangkan alur kerja yang canggih untuk memaksimalkan kekuatan Gemini sekaligus mengurangi kelemahannya. Jendela konteks yang sangat besar dari model ini memungkinkan pendekatan unik, seperti mengubah seluruh basis kode menjadi string untuk analisis komprehensif. Beberapa pengguna telah menyempurnakan teknik ini dengan pertama-tama meminta Gemini menghasilkan dokumentasi arsitektur, kemudian menggunakan ringkasan tersebut untuk percakapan selanjutnya—menciptakan indeks metadata yang kaya yang membantu model bernalar lebih efektif tentang sistem yang kompleks.
Namun, keterbatasan signifikan masih bertahan. Pengguna melaporkan bahwa Gemini mengalami keruntuhan konteks sekitar 50 ribu token meskipun memiliki kapasitas teoretis 1 juta token, yang memaksa pengaturan ulang obrolan yang sering. Model ini juga terkenal karena perilaku looping, terkadang mengulangi respons secara verbatim bahkan ketika secara eksplisit diperintahkan untuk tidak melakukannya. Keterbatasan praktis ini mempengaruhi kegunaan di dunia nyata, bahkan ketika kecerdasan model dasarnya tampak kompetitif.
Keterbatasan Gemini yang Sering Dilaporkan:
Perilaku pemanggilan tool digambarkan bermasalah di lingkungan pengembangan (Copilot/Cursor) Context collapse dilaporkan terjadi sekitar 50k token meskipun jendela konteks teoritis yang besar Perilaku looping yang signifikan dan pengulangan verbatim Respons yang terlalu bertele-tele dan sycophancy dalam konfigurasi default
- Lebih tersensor dibandingkan kompetitor untuk topik medis dan topik sensitif tertentu
Keunggulan Integrasi
Integrasi vertikal Google memberikan Gemini keunggulan potensial yang melampaui kemampuan model mentah. Seperti yang dicatat oleh seorang komentator, Google menjadi satu-satunya di ruang model inti yang terintegrasi penuh secara vertikal dengan perangkat keras mereka sendiri menunjukkan keunggulan kompetitif jangka panjang dalam harga dan kinerja. Integrasi ini sudah terwujud dalam produk seperti Mode AI pada Google Search, yang dilaporkan beberapa pengguna mengungguli chatbot AI khusus untuk tugas penelitian dengan melakukan lebih banyak pencarian untuk pembumian dan sintesis.
Hubungan antara berbagai produk AI Google tetap membingungkan bagi pengguna, dengan banyak yang mengungkapkan ketidakpastian tentang kapan harus menggunakan Gemini versus Mode AI versus penawaran lainnya. Fragmentasi ini menyoroti tantangan dalam memanfaatkan kemampuan AI Google secara efektif, bahkan ketika teknologi dasarnya menunjukkan janji.
Melirik Gemini 3.0
Pengalaman komunitas yang beragam dengan model saat ini menciptakan baik kegembiraan maupun skeptisisme tentang Gemini 3.0. Kebocoran awal yang menunjukkan pembuatan SVG yang canggih dan klon game yang dapat dimainkan menunjukkan kemajuan yang berarti dalam tugas coding kreatif. Namun, para veteran memperingatkan agar tidak terlalu antusias berdasarkan pengujian A/B satu-prompt, mencatat bahwa performa dunia nyata melibatkan faktor kompleks seperti ingesti multi-file, pemanggilan alat, dan kualitas percakapan yang berkelanjutan.
Tantangan mendasar tetap ada: pengembang yang berbeda membutuhkan kemampuan yang berbeda dari asisten AI mereka. Model yang unggul dalam perencanaan proyek greenfield mungkin kesulitan dengan implementasi detail, sementara spesialis coding mungkin kurang fleksibilitas kreatif. Seperti yang dikatakan seorang pengembang dengan singkat, Perbatasannya tidak rata—dan kesuksesan Gemini 3.0 akan bergantung pada bagian mana dari tepi tidak rata itu yang dapat dihaluskannya untuk penggunaan praktis.
Debat yang sedang berlangsung mengungkapkan lebih sedikit tentang kualitas model absolut dan lebih banyak tentang kebutuhan beragam pengembang di domain yang berbeda. Seiring kemampuan AI terus berkembang, wawasan paling berharga mungkin adalah memahami model mana yang cocok untuk tugas spesifik mana—sebuah pelajaran yang sedang dipelajari komunitas melalui eksperimentasi dunia nyata yang ekstensif.
Referensi: Gemini 3.0 Terlihat di Alam Liar Melalui Pengujian A/B