根據多家媒體的報導，Gemini 3 的核心優勢在於更完善的預訓練與後訓練策略，透過工程化的訓練流程與更高品質的資料，提升模型的效能與穩定性。
報導指出，現今大型模型的競爭焦點已由以演算法為核心的研發，轉向工程實作、資料治理與訓練資料的生成與控制。合成數據在代際躍遷中的核心地位被強調，透過大量且高品質的合成資料，Gemini 3 能擴充訓練覆蓋並提升表現與安全性。
在全球競爭格局中，據稱 Google 的 Gemini 3 在多項權威測試中顯示領先，讓其在與 OpenAI、Meta 的競爭中佔上風；媒體亦以「秘密武器」來描述其背後的訓練與資料策略。
結論：Gemini 3 的訓練哲學與工程化實踐被視為其突破點，可能引發業界對預訓練/後訓練流程與訓練資料品質的新重視。