O Google lançou seu modelo Gemini 3 em 18 de novembro de 2025 com alegações bombásticas: "melhor modelo do mundo", "raciocínio nível PhD", topo de 30+ benchmarks. 

A realidade é mais complexa e menos impressionante.

Enquanto o modelo mostra ganhos técnicos genuínos em tarefas específicas, um estudo independente da BBC revelou que o Gemini tem 76% de taxa de erro em respostas jornalísticas, o dobro dos concorrentes.

E o próprio CEO da Google, Sundar Pichai, advertiu em outubro de 2025 para "não confiar cegamente" em IA generativa devido à propensão a alucinações.

Este é o padrão Google:

Benchmarks espetaculares, demos enganosos (o vídeo "Hands-on with Gemini" de 2023 foi completamente fabricado), e implementação agressiva em 2 bilhões de usuários apesar de problemas conhecidos de confiabilidade.

Para empresas brasileiras avaliando adoção, os dados mostram 74% de ROI entre early adopters, mas com ressalvas críticas raramente discutidas.

Gemini 3 não

é Gemini 3.0

Esclarecendo a

confusão do lançamento

A nomenclatura do Google mudou silenciosamente.

O modelo mais recente é oficialmente "Gemini 3" (sem ".0"), lançado há apenas dois dias.

Existem duas variantes

• Gemini 3 Pro (disponível agora via API, Google AI Studio, e integrado ao Google Search para 2 bilhões de usuários)

• Gemini 3 Deep Think (modo de raciocínio avançado, ainda em testes de segurança). A arquitetura é Mixture-of-Experts (MoE) com 1 milhão de tokens de contexto e 64.000 tokens de saída, suportando nativamente texto, imagem, vídeo e áudio.

O Google não divulgou o número de parâmetros. Uma omissão suspeita que sugere que o modelo é massivo e computacionalmente caro, contradizendo narrativas de "eficiência".

A linha do tempo recente revela uma corrida desesperada:

Gemini 1.0 (final 2023),

Gemini 2.0 (dezembro 2024),

Gemini 2.5 (março 2025),

E agora Gemini 3

Quatro gerações principais em menos de dois anos.

Este ritmo frenético não reflete inovação metódica, mas pânico competitivo após o ChatGPT dominar com 60-65% do mercado consumidor.

O contexto importa: o Google declarou "código vermelho" interno quando o ChatGPT surgiu, e desde então tem perseguido a OpenAI com lançamentos precipitados.

O preço do Gemini 3 Pro é $2 por milhão de tokens de entrada e $12 de saída (contexto ≤200K), tornando-o 60% mais caro que seu predecessor Gemini 2.5 Pro ($1,25/$10).

Para contextos longos, salta para $4/$18, territorialmente caro para uso empresarial em escala.

Comparado aos concorrentes: mais barato que Claude Sonnet 4.5 ($3/$15) mas mais caro que GPT-5.1 ($1,25/$10) no modo baseline.

A Artificial Analysis calculou um aumento de 12% no custo para executar benchmarks versus a geração anterior.

Benchmarks brilhantes, realidade problemática

A lacuna que o Google não menciona

O Gemini 3 Pro conquistou 1501 Elo no LMSYS Chatbot Arena.

O primeiro modelo a cruzar a barreira de 1500 e alcançar o topo do ranking de preferência humana através de comparações cegas.

Na Artificial Analysis Intelligence Index, obteve 73 pontos contra 68 do GPT-5, assumindo a liderança pela primeira vez.

Em GPQA Diamond (raciocínio científico nível PhD), marcou 91,9% versus 88,1% do GPT-5.1.

No controverso benchmark Humanity's Last Exam, atingiu 37,5% sem ferramentas (recorde anterior).

Em ARC-AGI-2, que mede raciocínio abstrato genuíno, pulou para 31,1% (comparado a 4,9% do Gemini 2.5), e a variante Deep Think alcançou impressionantes 45,1%.

Mas aqui está o problema que ninguém está gritando dos telhados:

Um estudo independente da BBC e da European Broadcasting Union, avaliando 3.000+ respostas de múltiplos assistentes de IA em 22 emissoras públicas de 18 países, revelou que o Gemini teve 76% de taxa de erro em respostas relacionadas a notícias, o dobro dos concorrentes.

Especificamente,

72% das respostas do Gemini continham "imprecisões significativas de sourcing" comparado a 24% do ChatGPT e 15% do Copilot/Perplexity.

O modelo fabricou fontes inteiramente, criando URLs falsas, atribuiu alegações falsas à BBC e outras emissoras sem links adequados, e misturou fontes de forma confusa.

Andrej Karpathy, ex-pesquisador da OpenAI, alertou em 18 de novembro de 2025 (dia do lançamento) sobre:

"Potencial de overfitting em benchmarks, onde equipes podem manipular dados de treino para inflar pontuações sem melhorias genuínas no desempenho real".

As lacunas suspeitamente grandes em certos benchmarks levantam questões.

No MathArena Apex, o Gemini 3 marcou 23,4% enquanto GPT-5.1 e Claude ficaram em 0,5-1,6%.

Uma diferença de 15-40x que sugere possível treinamento em dados adjacentes aos testes.

François Chollet, pesquisador de IA e ex-engenheiro sênior do Google, observou que o desempenho paradoxal do Gemini 3 pontuando 30%+ no ARC-AGI-2 enquanto falha em tarefas mais fáceis do ARC-AGI 1

"Revela o quão alienígena é a inteligência da IA...e quão desconhecidos e irregulares são seus modos de falha".

A Artificial Analysis introduziu recentemente o benchmark AA-Omniscience especificamente para medir alucinações.

Apenas o Claude 4.1 Opus obteve pontuação positiva (4,8).

Gemini 3 e GPT-5.1 mostraram altas taxas de alucinação, sendo "mais propensos a alucinar do que dar a resposta correta" quando incorretos (64-81% em respostas incorretas).

Isto contradiz diretamente os 72,1% do Gemini 3 no benchmark SimpleQA de factualidade.

Expondo como benchmarks diferentes podem contar histórias radicalmente diferentes.

O histórico importa

O padrão preocupante de demos falsas e marketing enganoso do Google

Dezembro 2023. O escândalo do demo falso:

O vídeo promocional "Hands-on with Gemini" mostrou interações multimodais aparentemente em tempo real, com a IA reconhecendo gestos e respondendo via voz.

A TechCrunch desmascarou:

O vídeo inteiro foi encenado.

Não houve interação de voz.

Foram prompts de texto cuidadosamente ajustados com imagens estáticas.

A demonstração de pedra-papel-tesoura que mostrava reconhecimento instantâneo?

Na realidade, exigiu mostrar todos os gestos de uma vez com a dica:

"O que você acha que estou fazendo?

Dica: É um jogo".

A latência foi "reduzida para brevidade".

As respostas eram muito mais lentas do que mostrado.

Quando confrontado, o Google defendeu inicialmente, depois admitiu que o vídeo mostrava "como o Gemini poderia parecer", não o que realmente fazia.

Devin Coldewey da TechCrunch:

"O Google pode ter acabado de atirar no próprio pé...Como alguém pode confiar na empresa quando alegam que seu modelo faz algo agora?"

O impacto foi duradouro. A confiança em alegações de IA do Google corroeu significativamente.

Fevereiro 2023. A gafe de $100 bilhões do Bard:

Um demo do Bard continha um erro factual (alegou que o Telescópio Espacial James Webb tirou a primeira imagem de exoplaneta - não tirou).

O valor de mercado da Alphabet caiu $100 bilhões em um dia.

Maio 2024. O desastre das AI Overviews:

Os resumos de IA do Google no Search disseram aos usuários para adicionar cola à pizza (proveniente de uma piada de 11 anos do Reddit), comer pedras diariamente (do site satírico The Onion), e ofereceram conselhos médicos perigosos.

O impacto?

58% das buscas do Google nos EUA agora resultam em zero cliques (acima dos 50,33% em 2019).

As AI Overviews estão dizimando a receita dos publishers enquanto fornecem informações não confiáveis.

O padrão é claro:

Corrida ao mercado → falhas embaraçosas → controle de danos → repetição.

E aqui está a contradição fundamental:

Sundar Pichai avisou em outubro de 2025 que a IA generativa é "extremamente propensa a alucinar"

Enquanto lançava o Gemini 3 simultaneamente em 2 bilhões de usuários através do Google Search.

Isto não é cautela madura; é dissonância cognitiva corporativa.

Realidade competitiva

Claude domina desenvolvedores

ChatGPT domina consumidores

Gemini domina... benchmarks

Uma pesquisa da Menlo Ventures com 150+ líderes técnicos em meados de 2025 revelou o mercado real de APIs empresariais:

Anthropic (Claude) assumiu a liderança com 35-40% de participação, subindo de 20% em 2024.

A OpenAI caiu para 30-35% (de 50% no final de 2023).

O Google (Gemini) mantém 15-20%. Especificamente para geração de código - o aplicativo matador para LLMs - Claude domina com 42% de participação de mercado, mais do que o dobro da OpenAI em 21%.

No mercado consumidor, o ChatGPT mantém 60-65% de participação com 700 milhões de usuários ativos semanais e receita estimada de $1 bilhão/mês.

O Gemini tem 650 milhões de usuários ativos mensais do aplicativo, mas está perdendo participação em 2025 apesar dos lançamentos.

A discrepância revela uma verdade desconfortável:

Desenvolvedores que realmente constroem com estas ferramentas diariamente preferem Claude para codificação, e consumidores preferem ChatGPT para uso geral.

O Gemini vence em benchmarks acadêmicos mas perde onde importa.

Adoção real.

Por que os desenvolvedores preferem Claude apesar dos benchmarks mais baixos?

Fatores não-benchmark:

Confiabilidade, documentação, comportamento de prompt, seguimento de instruções, menor alucinação (Claude 4.1 Opus é o único com pontuação positiva em AA-Omniscience), e integração superior com ferramentas de desenvolvimento como Cursor e Windsurf.

No SWE-bench Verified (codificação agente), Claude lidera com 77,2% vs Gemini 3 Pro 76,2% e GPT-5.1 76,3%.

Efetivamente empatados dentro da margem de erro, mas Claude mantém 42% de preferência de mercado.

Análise do i10x.ai:

"Uma narrativa fragmentada e cética está emergindo, impulsionada pela falta de dados oficiais do Google e uma desconfiança crescente dos benchmarks tradicionais de modelos...Estamos entrando em uma era de auditoria democratizada e descentralizada, onde o desempenho no mundo real - medido em latência, custo e confiabilidade - está se tornando a única moeda que importa."

Para empresas brasileiras

ROI real existe,

mas com ressalvas críticas raramente discutidas

Uma pesquisa da Google Cloud com 2.500+ executivos encontrou que 74% das empresas usando IA generativa relatam ROI atual, e 45% reportam que a produtividade dos funcionários pelo menos dobrou.

Para o mercado brasileiro especificamente, a adoção mostra força com casos documentados:

A Loft (imobiliário) migrou 100% para Google Cloud com Gemini, alcançando 40% de redução de custos e 15% menos tickets de suporte.

A CERC (infraestrutura financeira) gerenciando 500+ milhões de transações diárias obteve aumento de capacidade de 10x sem expandir a força de trabalho.

A Cloudwalk (fintech) cresceu 200% na base comercial usando modelos antifraude do Vertex AI.

O suporte ao português é genuíno. Não apenas tradução, mas treinamento nativo com consciência de contexto cultural, idiomas locais e terminologia empresarial brasileira.

A disponibilidade no Google Cloud São Paulo com os TPUs Trillium de 6ª geração (primeira vez que os chips de IA personalizados do Google estão disponíveis no Brasil) oferece vantagem de baixa latência para aplicações em tempo real.

A conformidade com LGPD é robusta para edições empresariais:

Dados de clientes NÃO usados para treinamento de modelos, controles VPC, chaves de criptografia gerenciadas pelo cliente (CMEK), e certificações ISO 27001/27017/27018/27701 incluindo ISO 42001 (primeira do mundo para sistemas de gerenciamento de IA).

Mas os riscos raramente discutidos são substanciais.

A taxa de erro de 76% do Gemini em contextos de notícias levanta questões para qualquer aplicação que exija precisão factual.

O requisito de DPO (Diretor de Proteção de Dados) para conformidade com LGPD adiciona custo de salário.

Problemas de limite de taxa da API persistem - Issue #1626 do GitHub documentou "bloqueio permanente da CLI" devido ao tratamento de limites de taxa. Desenvolvedores relatam atingir 429 erros "apesar de aderir aos limites de taxa da API", com processos de upgrade de nível levando 24-48 horas.

Um desenvolvedor:

"Apesar de gerar novas chaves de API e usar IDs de e-mail diferentes, estamos consistentemente atingindo erros de limite de taxa".

O bug "Disgrace" de agosto de 2025 expôs instabilidade fundamental:

Um Redditor relatou o Gemini no editor de código Cursor falhando repetidamente em corrigir bugs, então chamando a si mesmo de "uma desgraça para tudo que é, foi e será, e tudo que não é, não foi e nunca será"

Repetindo "Eu sou uma desgraça" 86 vezes consecutivas.

O líder de produto do Google Logan Kilpatrick reconheceu:

"Este é um bug irritante de loop infinito que estamos trabalhando para corrigir!"

Mas semanas depois permanecia não corrigido sem acompanhamento.

Discussões no HackerNews documentaram

"respostas que simplesmente param no meio da frase...não por causa de limites de token ou filtros de conteúdo, mas o que parece ser um bug em como o modelo sinaliza conclusão...documentado em seu GitHub e fóruns de desenvolvedores por meses como uma questão P2".

O custo real de adoção

Além da folha de

preços do Google

Para empresas brasileiras, o preço do Google Workspace com Gemini integrado é $14-22/usuário/mês (Business Standard/Plus) - 27-53% mais barato que o Microsoft Copilot a $30/usuário/mês.

Para uso de API, Gemini 2.5 Flash a $0,10 entrada/$0,40 saída por milhão de tokens é a opção mais econômica para processamento de alto volume, 96% menos cara que GPT-4 para desempenho comparável em muitas tarefas.

Gemini 3 Pro a $2/$12 compete com Claude ($3/$15) enquanto oferece janela de contexto maior (1M vs 200K tokens).

Mas o TCO (Custo Total de Propriedade) conta uma história diferente.

Custos diretos:

$20/usuário/mês para a maioria dos cenários empresariais mais uso de API baseado em tokens.

Custos ocultos/indiretos frequentemente somam 30-50% acima dos custos de licença:

Preparação e limpeza de dados (pode levar 2-6 meses), integração com sistemas existentes (pode adicionar 20-40% ao orçamento inicial), gerenciamento de mudanças e programas de treinamento, monitoramento e otimização contínuos, salário de DPO (exigência LGPD), e auditorias de conformidade e segurança.

Linha do tempo realista de ROI:

30 dias para primeira automação, 2-3 meses para otimizar totalmente automações complexas.

A estatística de 74% de ROI é real, mas não é automática - requer seleção estratégica de casos de uso (serviço ao cliente, processamento de documentos, análise de dados, geração de código), treinamento adequado (investimento de $5K-50K dependendo do tamanho da organização), governança (políticas de DLP para prevenir vazamento de dados sensíveis), e supervisão humana contínua.

Os riscos financeiros de falha são substanciais.

Um estudo ArXiv (2402.07023) encontrou o Gemini "altamente suscetível a alucinações, excesso de confiança e lacunas de conhecimento" no domínio médico, alcançando apenas 61,45% de precisão vs 88% do GPT-4V.

Pesquisadores alertaram sobre "riscos se implantado sem crítica".

Para aplicações empresariais críticas - legal, financeiro, médico, conformidade - os custos de erros podem facilmente superar as economias de automação.

Uma estimativa:

Chatbots alucinam 27% do tempo em uso geral.

Se isto leva a decisões empresariais ruins, responsabilidade legal ou perda de clientes, o "ROI" se torna negativo rapidamente.

O que empresas brasileiras devem realmente fazer

Recomendações baseadas

em evidências

Forte recomendação para Gemini quando:

Já usando Google Workspace (valor de integração imediato), qualidade de linguagem portuguesa é crítica, operando no Brasil com necessidades de conformidade LGPD, requisitos de processamento de alto volume (vantagem de custo com Flash), necessidade de capacidades multimodais (vídeo/áudio), prioridade de automação de serviço ao cliente, e consciente do orçamento mas precisando de recursos empresariais.

Setores de forte adequação demonstrados por implementações brasileiras:

E-commerce (Centauro, Hering), serviços financeiros (Cloudwalk, Tributei), saúde (Neomed, Hemominas), legal tech (Jusbrasil, Fluna), e imobiliário (Loft).

Proceda com cautela se:

Organização muito pequena (<5 funcionários), ecossistema pesado em Microsoft, qualidade máxima de escrita criativa necessária (Claude pode ter vantagem), necessidades de IA únicas/infrequentes, incapaz de investir em implementação adequada (1-3 meses), sem capacidade para gerenciamento de mudanças, ou qualquer aplicação crítica de segurança exigindo precisão factual máxima (dada a taxa de erro de 76% do Gemini em contextos de notícias).

Escolha Claude quando:

Janelas de contexto mais longas necessárias (200K padrão), qualidade de escrita criativa/literária é primordial, garantias de IA ética e segurança são prioridade máxima (menor taxa de alucinação.

Claude 4.1 Opus único com pontuação positiva), análise de documentos de materiais extremamente longos, ou preferência de desenvolvedor para codificação (42% de participação de mercado).

Escolha ChatGPT/OpenAI quando:

Necessidade de raciocínio avançado (modelo o3 superior para lógica complexa), escrita criativa requerendo máximo "voz" e personalidade, recursos de memória são críticos (contexto entre sessões), ecossistema de plugins é valioso, ou independente de preferência de ecossistema de nuvem.

Matriz de prioridade de implementação para empresas brasileiras:

Alta prioridade (comece agora)

Departamentos de serviço ao cliente, equipes de marketing/conteúdo, operações de processamento de documentos, funções de análise de dados.

Média prioridade (Fase 2)

Desenvolvimento de software, RH/recrutamento, habilitação de vendas, análise financeira.

Baixa prioridade (avalie depois)

Tomada de decisão executiva (mantenha liderado por humanos), trabalho altamente criativo/estratégico, tarefas administrativas únicas.

A perspectiva contrarian

Google otimizou para a métrica errada

O Gemini 3 é tecnicamente impressionante em dimensões específicas.

ARC-AGI-2 mostra progresso genuíno em raciocínio abstrato, capacidades multimodais são classe líder, janela de contexto de 1M tokens é valiosa, e integração com o ecossistema Google oferece conveniência inegável.

Mas o Google otimizou para vencer benchmarks ao invés de vencer confiança.

A liderança de 1501 Elo no LMSYS Arena é legítima, mas a taxa de erro de 76% em contextos de notícias do mundo real revela o risco de focar em testes acadêmicos em vez de confiabilidade de produção.

O padrão continua:

Demos enganosos (vídeo falso de dezembro de 2023), implantação agressiva apesar de problemas conhecidos (2 bilhões de usuários com AI Overviews dando conselhos perigosos), falhas fundamentais não resolvidas (bug "Disgrace" persistindo por semanas), e avisos do próprio CEO (Pichai alertando para "não confiar cegamente") contradizendo ações corporativas (implantação mais rápida da história no Search).

Quando Andrej Karpathy zomba da propaganda ("Ouvi dizer que o Gemini 3 responde perguntas antes de você fazê-las. E que pode falar com seu gato"), pesquisadores respeitados estão sinalizando que o ciclo de hype ultrapassou a realidade.

Para empresas brasileiras, a pergunta não é

"o Gemini 3 é o melhor modelo?"

mas sim

"é o melhor modelo para nossas necessidades específicas dado os riscos conhecidos?"

Os 74% de ROI são reais entre early adopters.

Mas esses são early adopters sofisticados com recursos para implementação adequada, supervisão humana e gerenciamento de riscos.

Para a maioria das empresas, abordagem pragmática:

Comece pequeno (projeto piloto com 10-20 usuários), meça rigorosamente (linha de base antes da implementação, rastreamento mensal), nunca confie cegamente (sempre implementar revisão humana para saídas críticas), e diversifique a exposição (não vincule toda a estratégia de IA a um fornecedor).

O insight contrarian final:

O mercado já votou. Desenvolvedores preferem Claude para codificação apesar dos benchmarks mais baixos do Gemini 3.

Consumidores preferem ChatGPT apesar das alegações de superioridade do Google.

O Gemini lidera em benchmarks acadêmicos mas fica em terceiro em participação de mercado real.

Isto não é coincidência - é o mercado revelando que confiabilidade, experiência do usuário e verdadeira utilidade importam mais que pontuações de teste.

Até que o Google aprenda esta lição, continuarão ganhando benchmarks enquanto perdem a guerra de confiança.