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Gemini 3 Flash

Gemini 3 Flash ist Googles extrem schnelles multimodales model mit einem 1M token context window, erstklassigem Reasoning (90,4 % GPQA) und autonomen...

google logogoogleGemini 317. Dezember 2025
Kontext
1.0MToken
Max. Ausgabe
66KToken
Eingabepreis
$0.50/ 1M
Ausgabepreis
$3.00/ 1M
Modalität:TextImageAudioVideo
Fähigkeiten:VisionToolsStreamingLogik
Benchmarks
GPQA
90.4%
GPQA: Wissenschafts-Q&A auf Hochschulniveau. Ein anspruchsvoller Benchmark mit 448 Multiple-Choice-Fragen in Biologie, Physik und Chemie, erstellt von Fachexperten. Doktoranden erreichen nur 65-74% Genauigkeit, während Laien selbst mit unbegrenztem Webzugang nur 34% schaffen (daher 'Google-sicher'). Gemini 3 Flash erreichte 90.4% bei diesem Benchmark.
HLE
43.5%
HLE: Expertenwissen-Reasoning. Testet die Fähigkeit eines Modells, Expertenwissen in spezialisierten Bereichen zu demonstrieren. Bewertet tiefes Verständnis komplexer Themen, die professionelles Wissen erfordern. Gemini 3 Flash erreichte 43.5% bei diesem Benchmark.
MMLU
91.8%
MMLU: Massives Multitask-Sprachverständnis. Ein umfassender Benchmark mit 16.000 Multiple-Choice-Fragen zu 57 akademischen Fächern wie Mathematik, Philosophie, Jura und Medizin. Testet breites Wissen und Reasoning-Fähigkeiten. Gemini 3 Flash erreichte 91.8% bei diesem Benchmark.
MMLU Pro
72.5%
MMLU Pro: MMLU Professional Edition. Eine erweiterte Version von MMLU mit 12.032 Fragen im schwereren 10-Optionen-Format. Umfasst Mathematik, Physik, Chemie, Jura, Ingenieurwesen, Wirtschaft, Gesundheit, Psychologie, Business, Biologie, Philosophie und Informatik. Gemini 3 Flash erreichte 72.5% bei diesem Benchmark.
SimpleQA
68.7%
SimpleQA: Faktische Genauigkeits-Benchmark. Testet die Fähigkeit eines Modells, akkurate, faktische Antworten auf einfache Fragen zu geben. Misst Zuverlässigkeit und reduziert Halluzinationen bei Wissensabruf. Gemini 3 Flash erreichte 68.7% bei diesem Benchmark.
IFEval
88.2%
IFEval: Anweisungsbefolgungs-Evaluation. Misst, wie gut ein Modell spezifische Anweisungen und Einschränkungen befolgt. Testet die Fähigkeit, Formatierungsregeln, Längenbegrenzungen und andere explizite Anforderungen einzuhalten. Gemini 3 Flash erreichte 88.2% bei diesem Benchmark.
AIME 2025
99.7%
AIME 2025: Amerikanische Mathematik-Olympiade. Wettbewerbsmathematik-Aufgaben aus der renommierten AIME-Prüfung für talentierte Oberstufenschüler. Testet fortgeschrittenes mathematisches Problemlösen, das abstraktes Denken erfordert. Gemini 3 Flash erreichte 99.7% bei diesem Benchmark.
MATH
58%
MATH: Mathematisches Problemlösen. Ein umfassender Mathematik-Benchmark für Problemlösung in Algebra, Geometrie, Analysis und anderen mathematischen Bereichen. Erfordert mehrstufiges Reasoning und formales mathematisches Wissen. Gemini 3 Flash erreichte 58% bei diesem Benchmark.
GSM8k
94%
GSM8k: Grundschul-Mathematik 8K. 8.500 Mathematik-Textaufgaben auf Grundschulniveau, die mehrstufiges Reasoning erfordern. Testet grundlegende Arithmetik und logisches Denken durch Alltagsszenarien. Gemini 3 Flash erreichte 94% bei diesem Benchmark.
MGSM
92.4%
MGSM: Mehrsprachige Grundschul-Mathematik. Der GSM8k-Benchmark übersetzt in 10 Sprachen inkl. Spanisch, Französisch, Deutsch, Russisch, Chinesisch und Japanisch. Testet mathematisches Reasoning in verschiedenen Sprachen. Gemini 3 Flash erreichte 92.4% bei diesem Benchmark.
MathVista
65.4%
MathVista: Mathematisches visuelles Reasoning. Testet die Fähigkeit, mathematische Probleme mit visuellen Elementen wie Diagrammen, Graphen, Geometriefiguren und wissenschaftlichen Abbildungen zu lösen. Gemini 3 Flash erreichte 65.4% bei diesem Benchmark.
SWE-Bench
78%
SWE-Bench: Software-Engineering-Benchmark. KI-Modelle versuchen, echte GitHub-Issues in Open-Source-Python-Projekten zu lösen, mit menschlicher Verifizierung. Testet praktische Software-Engineering-Fähigkeiten. Top-Modelle stiegen von 4,4% (2023) auf über 70% (2024). Gemini 3 Flash erreichte 78% bei diesem Benchmark.
HumanEval
84.1%
HumanEval: Python-Programmieraufgaben. 164 handgeschriebene Programmieraufgaben, bei denen Modelle korrekte Python-Funktionsimplementierungen generieren müssen. Jede Lösung wird durch Unit-Tests verifiziert. Top-Modelle erreichen heute 90%+. Gemini 3 Flash erreichte 84.1% bei diesem Benchmark.
LiveCodeBench
77.2%
LiveCodeBench: Live-Coding-Benchmark. Testet Programmierfähigkeiten mit kontinuierlich aktualisierten, realen Programmieraufgaben. Anders als statische Benchmarks verwendet er frische Aufgaben, um Datenkontamination zu verhindern. Gemini 3 Flash erreichte 77.2% bei diesem Benchmark.
MMMU
81.2%
MMMU: Multimodales Verständnis. Massive Multi-Disziplin Multimodales Verständnis Benchmark, der Vision-Sprach-Modelle bei Hochschulaufgaben in 30 Fächern testet, die sowohl Bildverständnis als auch Expertenwissen erfordern. Gemini 3 Flash erreichte 81.2% bei diesem Benchmark.
MMMU Pro
81.2%
MMMU Pro: MMMU Professional Edition. Erweiterte Version von MMMU mit anspruchsvolleren Fragen und strengerer Bewertung. Testet fortgeschrittenes multimodales Reasoning auf professionellem und Expertenniveau. Gemini 3 Flash erreichte 81.2% bei diesem Benchmark.
ChartQA
86.5%
ChartQA: Diagramm-Fragebeantwortung. Testet die Fähigkeit, Informationen in Diagrammen und Graphen zu verstehen und zu analysieren. Erfordert Datenextraktion, Wertevergleiche und Berechnungen aus visuellen Darstellungen. Gemini 3 Flash erreichte 86.5% bei diesem Benchmark.
DocVQA
93.1%
DocVQA: Dokument-Visuelle Q&A. Dokument Visual Question Answering Benchmark, der die Fähigkeit testet, Informationen aus Dokumentbildern inkl. Formularen, Berichten und gescanntem Text zu extrahieren und zu analysieren. Gemini 3 Flash erreichte 93.1% bei diesem Benchmark.
Terminal-Bench
47.6%
Terminal-Bench: Terminal/CLI-Aufgaben. Testet die Fähigkeit, Kommandozeilen-Operationen auszuführen, Shell-Skripte zu schreiben und in Terminal-Umgebungen zu navigieren. Misst praktische Systemadministrations- und Entwickler-Workflow-Fähigkeiten. Gemini 3 Flash erreichte 47.6% bei diesem Benchmark.
ARC-AGI
33.6%
ARC-AGI: Abstraktion & Reasoning. Abstraction and Reasoning Corpus für AGI - testet fluide Intelligenz durch neuartige Mustererkennungs-Puzzles. Jede Aufgabe erfordert das Entdecken der zugrundeliegenden Regel aus Beispielen und misst allgemeine Reasoning-Fähigkeit statt Auswendiglernen. Gemini 3 Flash erreichte 33.6% bei diesem Benchmark.

Über Gemini 3 Flash

Erfahren Sie mehr über die Fähigkeiten, Funktionen und Einsatzmöglichkeiten von Gemini 3 Flash.

Das Performance-Kraftpaket von Gemini 3

Gemini 3 Flash ist Googles wegweisendes multimodal model, das auf extreme Geschwindigkeit und massive Skalierbarkeit optimiert wurde. Entwickelt von Google DeepMind, fungiert es als effizienzorientiertes Arbeitstier des Gemini 3 Ökosystems und liefert hochwertiges reasoning sowie natives multimodal Processing für Text, Code, Bilder und Audio. Es ist speziell für hochvolumige Enterprise-Workloads konzipiert, bei denen niedrige latency und Kosteneffizienz an erster Stelle stehen.

Beispielloser Kontext und Handlungsfähigkeit

Das Modell verfügt über ein gewaltiges 1-million-token context window, das es ermöglicht, ganze Code-Repositories, stundenlange Videos oder tausende Seiten Dokumentation in einem einzigen prompt zu verarbeiten. Es ist weit mehr als nur ein Chatbot – es ist auf Handlungsfähigkeit (Agency) ausgelegt. Durch die Integration mit Googles Stagehand und Nano Browser APIs kann es autonom im Web navigieren, mehrstufige digitale Aufgaben ausführen und mit Live-Web-Elementen interagieren, genau wie ein Mensch.

Elite-Reasoning für die Wissenschaft

Obwohl auf Geschwindigkeit optimiert, macht Gemini 3 Flash keine Abstriche bei der Intelligenz. Durch das spezialisierte Deep Think-Aktivierungsprotokoll kann das Modell interne chain-of-thought-Prozesse auslösen, um PhD-Level-Aufgaben in Mathematik, Naturwissenschaften und Logik zu lösen. Diese duale Natur erlaubt es, mit einfachen Systemanweisungen zwischen schneller Datenextraktion und anspruchsvoller Expertenanalyse zu wechseln.

Gemini 3 Flash

Anwendungsfälle für Gemini 3 Flash

Entdecken Sie die verschiedenen Möglichkeiten, Gemini 3 Flash für großartige Ergebnisse zu nutzen.

Autonome Browser-Automatisierung

Ausführen mehrstufiger Web-Aufgaben wie Lead-Generierung und komplexes Data Scraping über Stagehand und Nano Browser APIs.

Datenextraktion in hohem Volumen

Verarbeitung massiver Datensätze oder umfangreicher Dokumente unter Nutzung des 1M token context window für eine nahtlose Informationssynthese.

Echtzeit-Sprachinteraktion

Unterstützung reaktionsschneller KI-Assistenten mit geringer latency durch native Audio-zu-Audio-Funktionen und niedrige Speech-to-Text-Verzögerung.

Rapid Prototyping und Coding

Generierung und Testen von Boilerplate-Code und UI-Komponenten in Entwicklerumgebungen unter Verwendung des integrierten Canvas-Modus.

Suche und Informationssynthese

Verbesserung von KI-Overviews durch schnelles, multimodal reasoning über verschiedene Text-, Bild- und Videoquellen hinweg.

Agentic Workflow-Orchestrierung

Einsatz als leichtgewichtiger Executor für komplexe, digitale Multi-Agent-Task-Forces, die schnelles tool-calling erfordern.

Stärken

Einschränkungen

Extreme Effizienz: Läuft 3x schneller als Gemini 2.5 Pro und bietet gleichzeitig erhebliche Kosteneinsparungen für hochvolumige Enterprise-Aufgaben.
Hyper-Prägnanz als Standard: Antwortet standardmäßig extrem kurz, was für kreative Aufgaben umfangreiches prompt engineering oder XML-Tags erfordern kann.
Massive Kontext-Kapazität: Das 1-million-token window ermöglicht die Verarbeitung ganzer Repositories oder langer Video-Transkripte in einem einzigen prompt.
Anfälligkeit für Context Drift: In langen prompts anfällig für das „Lost in the Middle“-Syndrom, wenn keine spezifischen Techniken zur kontextuellen Verankerung angewendet werden.
Elite-Reasoning-Performance: Erreicht beeindruckende 90,4 % bei GPQA Diamond (PhD-Niveau), was auf eine hohe wissenschaftliche Genauigkeit bei Verwendung des Deep Think-Protokolls hindeutet.
Lücken in der Sicherheitsbewertung: Zeigte in Red-Teaming-Evaluierungen früher Versionen eine Jailbreak-Erfolgsrate von 97,3 %, was potenzielle Sicherheitsrisiken birgt.
Agentic Mastery: Überragende Fähigkeit zur Durchführung autonomer Browser-Aktionen und zum tool-calling durch die tiefe Integration in das Stagehand-Framework.
Sub-humane Ausführungstiefe: Während die Planung stark ist, kann die Ausführung in komplexen, dynamischen und nicht verifizierbaren digitalen Umgebungen noch Schwierigkeiten bereiten.

API-Schnellstart

google/gemini-3-flash

Dokumentation anzeigen
google SDK
import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const genAI = new GoogleGenAI(process.env.GOOGLE_API_KEY);
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: "gemini-3-flash" });

async function run() {
  const prompt = "Analyze the core logic in this codebase for efficiency.";
  const result = await model.generateContent(prompt);
  const response = await result.response;
  console.log(response.text());
}

run();

Installieren Sie das SDK und beginnen Sie in wenigen Minuten mit API-Aufrufen.

Was die Leute über Gemini 3 Flash sagen

Sehen Sie, was die Community über Gemini 3 Flash denkt

"Die Pareto-Front der Intelligenz-pro-Dollar hat sich mit Flash effektiv vertikalisiert"
OrdinaryLavishness11
reddit
"Gemini 3 Flash CLI verwandelt Ihr Terminal in ein vollwertiges AI Studio"
JamMasterJulian
reddit
"Es ist nicht nur günstig; es ist Elite und erreicht 90,4 % bei GPQA Diamond"
OrdinaryLavishness11
reddit
"Wir automatisieren hiermit effektiv die Automatisierung der Wissenschaft"
alexwg
x/twitter
"Verwechseln Sie beim Umgang mit Gemini 3 den Maulkorb nicht mit dem Verstand"
uberzak
reddit
"Die Web-Automatisierungsfunktionen durch Stagehand sind ein absoluter Game Changer"
AIBuilder99
hackernews

Videos über Gemini 3 Flash

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über Gemini 3 Flash

Das hier ist kein Plugin. Es ist die nächste Generation des Webs selbst – ein Browser, der völlig eigenständig liest, klickt, tippt, scrollt und aufbaut.

Stagehand übersetzt dies in visuelle Koordinaten und simuliert den Klick.

Es verarbeitet CAPTCHAs und dynamisches Laden besser als jeder andere Agent, den ich bisher getestet habe.

Die latency zwischen dem Befehl und dem ersten Klick liegt unter 800 Millisekunden.

Dies verwandelt jede Website in eine strukturierte API für Ihre Agenten.

Google hat das Gehirn von Gemini direkt in Ihr Terminal gebracht.

Es ist, als hätte man ein KI-Labor – direkt im Terminal.

Sie können das jetzt per pip oder npm installieren und anfangen, Logs direkt an das Modell zu pipen.

Das Flash-Modell ist perfekt dafür, weil es selbst bei Logs mit 50.000 Zeilen nicht Ihr Budget sprengt.

Es ist tatsächlich in der Lage, seine eigenen Bash-Skripte sicher zu schreiben und auszuführen.

Gemini 3 Flash beweist, dass Geschwindigkeit und Skalierbarkeit nicht auf Kosten der Intelligenz gehen müssen.

Ich habe ein komplettes Content-Automatisierungstool mit Gemini 3 Flash gebaut... Vorher: 3 Stunden. Nachher: unter 2 Minuten.

Die GPQA-Scores für ein 'Flash'-Modell sind ehrlich gesagt beängstigend für die Konkurrenz.

Seine Fähigkeit, die Kohärenz über 1 Million tokens aufrechtzuerhalten, ist seine Geheimwaffe.

Wenn Sie hochvolumige SaaS-Apps bauen, ist dies ab jetzt die Standardwahl.

Mehr als nur Prompts

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Pro-Tipps für Gemini 3 Flash

Expertentipps, um das Beste aus Gemini 3 Flash herauszuholen.

Deep Think-Protokoll

Verwenden Sie die Systemanweisung <deep_think_activation: true>, wenn das Modell komplexe Probleme auf PhD-Niveau lösen muss, um die erweiterte reasoning-Phase auszulösen.

XML-Output-Spezifikation

Um der standardmäßigen Hyper-Prägnanz des Modells entgegenzuwirken, sollten Sie Ihre Anforderungen an Länge und Stil in explizite <output_verbosity> XML-Tags einschließen.

Kontextuelle Verankerung

Wenn Sie das volle 1M token context window nutzen, referenzieren Sie spezifische Ankerpunkte oder Dateinamen im prompt, um einen Information Drift zu verhindern.

Terminal-Integration

Nutzen Sie das Gemini 3 Flash CLI, um die Verarbeitung lokaler Dateien und Shell-Skripte direkt in Ihrer Terminal-Umgebung zu automatisieren.

Erfahrungsberichte

Was Unsere Nutzer Sagen

Schliessen Sie sich Tausenden zufriedener Nutzer an, die ihren Workflow transformiert haben

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

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Mohammed Ibrahim

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Sarah Chen

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