Revisão do Checkpoint ECPT do Google Gemini 3.0 Pro – Queda de Desempenho Notável, Mas Ainda Viável

Introdução

O roteiro de IA generativa da Google continua evoluindo em ritmo acelerado, com lançamentos frequentes de pontos de verificação ECPT para seu modelo Gemini 3.0 Pro. O ponto de verificação mais recente, divulgado como uma atualização capaz de lidar com tarefas complexas, como a construção de um sistema operacional baseado na web, gerou considerável burburinho. Após inúmeros pedidos da comunidade, submetemos esse ponto de verificação a uma série de testes de geração visual e de programação para avaliar se o hype corresponde à realidade.

Visão geral do ponto de verificação ECPT do Gemini 3.0 Pro

O novo ponto de verificação ECPT é apresentado como sucessor das versões anteriores do Gemini 3.0 Pro. As primeiras impressões sugerem que o modelo pode estar “nerfado” — seja intencionalmente limitado para uma implantação mais ampla ou inadvertidamente degradado em capacidade de raciocínio. Em comparação com pontos de verificação anteriores, a saída parece menos polida e ocasionalmente com bugs.

Metodologia de teste

Nossa avaliação focou em duas dimensões principais:

• Qualidade da geração visual – usando prompts para plantas de piso, gráficos SVG, cenas 3D e ativos animados.
• Capacidade de programação e raciocínio – geração de trechos de HTML/CSS/JavaScript, scripts Python e respostas a perguntas de conhecimento geral.

Todos os prompts foram mantidos consistentes com os usados em vídeos de referência anteriores, a fim de garantir uma comparação justa.

Desempenho na geração visual

Planta baixa

A planta gerada foi medíocre: os cômodos estavam desalinhados, o layout carecia da nitidez vista em pontos de verificação anteriores e o apelo visual geral foi baixo.

Panda em SVG

A ilustração do panda em SVG mostrou queda perceptível de detalhe e acabamento. Embora funcional, não atingiu o nível de refinamento das versões anteriores.

Ilustração de hambúrguer

O gráfico do hambúrguer foi aceitável, mas o elemento do panda sofreu a mesma regressão de qualidade.

Pokébola (Three.js)

A Pokébola em Three.js foi renderizada corretamente, porém a iluminação de fundo e a profundidade da textura estavam mais fracas que antes.

Simulação de tabuleiro de xadrez

A demonstração do tabuleiro funcionou, mas a IA fez vários lances sub‑ótimos — capturas ruins e estratégia geral fraca — evidenciando um declínio no raciocínio tático.

Cena estilo Minecraft (Three.js)

A cena inspirada em Minecraft carregou, mas estava travada, sem iluminação dinâmica e com efeitos volumétricos pouco desenvolvidos.

Animação de borboleta

A animação da borboleta foi aceitável; não impressionou nem decepcionou, situando‑se exatamente na faixa “média”.

Script Blender para Pokébola

O script Blender gerado produziu um modelo com dimensões corretas, mas omitiu configurações avançadas de iluminação presentes em pontos de verificação anteriores.

Capacidades de programação e raciocínio

Prompt de Web‑OS

Um benchmark popular envolve pedir ao modelo que crie um sistema operacional completo baseado na web em um único prompt. Enquanto Sonnet consegue isso com código relativamente limpo, o ponto de verificação Gemini 3.0 Pro produziu trechos fragmentados que exigiram costura manual. O resultado não foi um avanço em relação aos modelos existentes.

Conhecimento geral (Pergunta do Pentágono)

Quando apresentado a uma série de perguntas de conhecimento geral, o ponto de verificação respondeu com precisão, indicando que sua base de conhecimento central permanece sólida. Contudo, as respostas pareceram mais restritas, possivelmente devido a filtros de segurança ou a uma variante de raciocínio de menor capacidade.

Interpretador Python & Easter Egg

Um interpretador Python embutido e um simples jogo da cobrinha foram gerados sem problemas, demonstrando que o modelo ainda pode produzir scripts funcionais.

Observações sobre o “nerf” do modelo

• Fidelidade visual reduzida na maioria dos testes gráficos.
• Raciocínio estratégico mais fraco em demonstrações de jogos (ex.: xadrez).
• Saída inconsistente: links quebrados ou ativos ausentes ocasionalmente.
• Possíveis limites de segurança ou quantização que limitam o poder expressivo do modelo para o lançamento público.

Esses fatores sugerem que o ponto de verificação pode ser uma variante pronta para implantação, otimizada para estabilidade em vez de desempenho máximo.

Comparação com modelos concorrentes

• Sonnet: Ainda supera o Gemini na criação de um web‑OS a partir de um único prompt.
• GPT‑5 / Claude: Comparáveis na geração básica de código, mas o Gemini mantém ligeira vantagem em tarefas multimodais quando não está “nerfado”.

Conclusão

O mais recente ponto de verificação ECPT do Gemini 3.0 Pro oferece uma experiência competente, porém visivelmente limitada. Embora continue sendo uma ferramenta valiosa para desenvolvedores e criadores, a queda de desempenho levanta dúvidas sobre a direção das próximas versões. Se a Google pretende equilibrar segurança com capacidade, uma estratégia de comunicação mais clara sobre as variantes do modelo ajudaria a definir expectativas realistas.

No geral, o ponto de verificação ainda é utilizável para muitas tarefas, mas usuários avançados que buscam o desempenho de ponta das versões anteriores do Gemini podem ficar desapontados. Atualizações futuras — possivelmente o próximo Gemini 3.1 — precisarão corrigir essas regressões para manter a posição da Google no cenário competitivo de IA generativa.