Google DeepMind Integruje Wizję Agentową z Gemini 3 Flash Poprzez Wykonywanie Kodu

Google DeepMind na początku 2026 roku wprowadziło funkcję Wizja Agentowa (Agentic Vision) do modelu Gemini 3 Flash, co stanowi ewolucję w przetwarzaniu wizualnym przez sztuczną inteligencję. Nowa architektura transformuje dotychczasowe, jednoprzejściowe analizy obrazu w aktywny cykl dochodzeniowy, który jest ugruntowany w dowodach wizualnych poprzez wykonywanie kodu Python. Zdolność ta jest kluczowa dla zadań wymagających precyzji na poziomie detali, gdzie tradycyjne modele miały trudności z odczytywaniem drobnych danych, takich jak numery seryjne czy subtelne oznaczenia.

Wdrożenie Wizji Agentowej opiera się na ustrukturyzowanej pętli operacyjnej nazwanej „Myśl, Działaj, Obserwuj”. W fazie „Myśl” model formułuje wieloetapowy plan działania na podstawie zapytania i obrazu wejściowego. Następnie, w kroku „Działaj”, model generuje i wykonuje kod Python, który może dynamicznie modyfikować obraz, na przykład poprzez precyzyjne kadrowanie, obracanie w celu korekty orientacji lub adnotowanie kluczowych obszarów. Ostateczny, przetworzony rezultat jest dołączany z powrotem do okna kontekstowego modelu w fazie „Obserwuj”, co umożliwia wygenerowanie ostatecznej, ugruntowanej odpowiedzi.

Implementacja możliwości wykonywania kodu w Gemini 3 Flash zaowocowała wymiernym wzrostem jakości w testach porównawczych wizji, osiągając stały wzrost wydajności na poziomie od 5 do 10 procent. W kontekście zastosowań produkcyjnych, to ulepszenie jest istotne dla walidacji złożonych diagramów i odczytywania drobnego tekstu. Firma PlanCheckSolver.com, specjalizująca się w walidacji planów budowlanych, odnotowała wzrost dokładności nawet o 5 procent dzięki zastosowaniu tej metody iteracyjnej inspekcji.

Kluczowym przypadkiem użycia jest automatyczne przybliżanie (zoomowanie) na fragmenty obrazów o wysokiej rozdzielczości. Model jest szkolony, aby domyślnie powiększać obszary zawierające szczegóły o drobnej skali, eliminując potrzebę ręcznego instruowania do inspekcji. Ponadto, Wizja Agentowa pozwala na omijanie problemu halucynacji wizualnej w arytmetyce wieloetapowej, delegując obliczenia do deterministycznego środowiska Pythona, co zastępuje probabilistyczne domysły weryfikowalnym wykonaniem.

Model Gemini 3 Flash, rozwijany przez Google DeepMind, jest częścią rodziny Gemini 3, zaprojektowanej z myślą o szybkości i efektywności kosztowej, oferując wydajność zbliżoną do modeli Pro w zadaniach agentowych i kodowaniu. Dostępność tej funkcjonalności dla deweloperów została zapewniona poprzez API w Google AI Studio oraz na platformie Vertex AI. Architektura ta stanowi fundamentalne odejście od pasywnego rozpoznawania, pozycjonując model jako aktywnego analityka wizualnego, zdolnego do samokorekty i iteracyjnego udoskonalania rozumienia na podstawie wizualnych dowodów.