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Gemini 3 Pro

Googles Gemini 3 Pro ist ein multimodales Kraftpaket mit 1M-token context window, nativer Videoverarbeitung und branchenführender reasoning-Leistung.

Multimodal AILong ContextFrontier ModelAGI-Ready
google logogoogleGemini 317. November 2025
Kontext
1.0MToken
Max. Ausgabe
66KToken
Eingabepreis
$2.00/ 1M
Ausgabepreis
$12.00/ 1M
Modalität:TextImageAudioVideo
Fähigkeiten:VisionToolsStreamingLogik
Benchmarks
GPQA
91.9%
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 Pro erreichte 91.9% bei diesem Benchmark.
HLE
45.8%
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 Pro erreichte 45.8% 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 Pro erreichte 91.8% bei diesem Benchmark.
MMLU Pro
85%
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 Pro erreichte 85% bei diesem Benchmark.
SimpleQA
72.1%
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 Pro erreichte 72.1% bei diesem Benchmark.
IFEval
85%
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 Pro erreichte 85% bei diesem Benchmark.
AIME 2025
100%
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 Pro erreichte 100% bei diesem Benchmark.
MATH
94%
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 Pro erreichte 94% bei diesem Benchmark.
GSM8k
99%
GSM8k: Grundschul-Mathematik 8K. 8.500 Mathematik-Textaufgaben auf Grundschulniveau, die mehrstufiges Reasoning erfordern. Testet grundlegende Arithmetik und logisches Denken durch Alltagsszenarien. Gemini 3 Pro erreichte 99% bei diesem Benchmark.
MGSM
93%
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 Pro erreichte 93% bei diesem Benchmark.
MathVista
79%
MathVista: Mathematisches visuelles Reasoning. Testet die Fähigkeit, mathematische Probleme mit visuellen Elementen wie Diagrammen, Graphen, Geometriefiguren und wissenschaftlichen Abbildungen zu lösen. Gemini 3 Pro erreichte 79% bei diesem Benchmark.
SWE-Bench
76.2%
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 Pro erreichte 76.2% bei diesem Benchmark.
HumanEval
93%
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 Pro erreichte 93% bei diesem Benchmark.
LiveCodeBench
81.3%
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 Pro erreichte 81.3% bei diesem Benchmark.
MMMU
81%
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 Pro erreichte 81% bei diesem Benchmark.
MMMU Pro
81%
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 Pro erreichte 81% bei diesem Benchmark.
ChartQA
81.4%
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 Pro erreichte 81.4% bei diesem Benchmark.
DocVQA
92%
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 Pro erreichte 92% bei diesem Benchmark.
Terminal-Bench
54.2%
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 Pro erreichte 54.2% bei diesem Benchmark.
ARC-AGI
31.1%
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 Pro erreichte 31.1% bei diesem Benchmark.

Über Gemini 3 Pro

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

Native multimodale Architektur

Gemini 3 Pro ist das primäre flagship-model von Google, das entwickelt wurde, um Text, Bild, Audio und Video nativ innerhalb eines einzigen transformer-Passes zu verarbeiten. Im Gegensatz zu früheren models, die auf separate Encoder angewiesen waren, bewahrt diese Architektur nuancierte Daten über verschiedene Modalitäten hinweg. Es wurde Ende 2025 als leistungsstarke Alternative zu frontier-reasoning-models veröffentlicht und bietet eine Balance zwischen roher Intelligenz und operativer Effizienz.

Reasoning und technische Leistung

Technisch zeichnet sich das model in quantitativen Bereichen aus und erzielte volle 100 % in der AIME 2025 Mathe-Prüfung. Es enthält eine interne Deep Think-Ebene, die es dem System ermöglicht, komplexe logische Strukturen zu durchdenken, bevor eine Antwort generiert wird. Dies macht es besonders effektiv für die wissenschaftliche Forschung, fachkundiges Q&A auf GPQA Diamond-Niveau und fortgeschrittenes wettbewerbsorientiertes Programmieren, bei dem die logische Verifizierung kritisch ist.

Enterprise-tauglicher Kontext-Nutzen

Mit einem massiven 1-Million-token context window ist das model für die Datensynthese im großen Maßstab ausgelegt. Es kann gesamte codebases oder stundenlange hochauflösende Videos aufnehmen, um spezifische Erkenntnisse zu extrahieren, ohne den Informationsverlust, der bei Standard-RAG-Architekturen üblich ist. Diese Long-Context-Fähigkeit, kombiniert mit optimiertem Caching, ermöglicht es Unternehmen, komplexe autonome Workflows zu deutlich geringeren Kosten als bei konkurrierenden flagship-Systemen zu betreiben.

Gemini 3 Pro

Anwendungsfälle für Gemini 3 Pro

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

Autonomes Codebase-Engineering

Laden Sie gesamte GitHub-Repositories in das 1M-token context window für repo-weites Debugging und Feature-Implementierung mit architektonischem Bewusstsein.

Multimodale Video-Intelligenz

Analysieren Sie stundenlange Videodateien nativ, um zeitliche Zusammenhänge zu extrahieren, komplexe Szenen zusammenzufassen oder Audio-Visuelle Korrelationen zu identifizieren.

Wissenschaftliche Forschung auf PhD-Niveau

Lösen Sie Probleme auf Universitätsniveau in Physik und Chemie unter Verwendung führender GPQA-Werte und der Fähigkeit, komplexe wissenschaftliche Tabellen zu parsen.

3D-Raumplanung

Nutzen Sie die einzigartigen 3D-reasoning-Fähigkeiten des models, um virtuelle Umgebungen zu planen, UI-Layouts zu entwerfen oder räumliche Rätsel zu lösen.

Zero-Shot Spieleentwicklung

Generieren Sie funktionale Retro-Spiele oder Physics-Engines mit einem einzigen prompt durch Nutzung fortschrittlicher Coding- und Logik-Synthese.

Synthese von Unternehmensdokumenten

Verarbeiten Sie Tausende von unstrukturierten Seiten finanzieller Dokumentationen gleichzeitig, um Risiken zu identifizieren und strukturierte Berichte zu erstellen.

Stärken

Einschränkungen

Elite 3D-Reasoning: Zeigt überlegene Fähigkeiten beim Lösen räumlicher Rätsel und der Planung von 3D-Umgebungen und übertrifft Wettbewerber in visueller Logik.
Ausführlichkeit: Community-benchmarks stufen das model häufig als sehr geschwätzig ein; es verwendet oft mehr tokens als für einfache Aufgaben nötig.
Massiver Nutzen durch großen Kontext: Das 1M-token window ermöglicht die Aufnahme kompletter Projekte oder stundenlanger Videos ohne den Datenverlust, der bei RAG-Systemen auftritt.
Varianz bei Halluzinationen: Obwohl die Logik verbessert wurde, weist es in offenen Evaluationen im Vergleich zu kleineren models immer noch eine messbare Halluzinationsrate auf.
Spitzenwerte in Mathematik: Erreicht volle 100 % in der AIME 2025 Mathe-Prüfung und ist damit eine erstklassige Wahl für quantitative und wissenschaftliche Analysen.
Kosten bei Kontext-Skalierung: Der Preis verdoppelt sich unmittelbar nach 200.000 tokens, was bei großen Unternehmensabläufen zu unerwarteten Abrechnungen führen kann.
Aggressive Preisgestaltung: Mit 2,00 $ pro 1M input tokens bietet es frontier-Intelligenz zu deutlich geringeren Kosten als flagship-Alternativen.
Regionale Feature-Lücken: Einige fortschrittliche agentic und deep thinking-Funktionen sind anfangs auf bestimmte Regionen oder englischsprachige Einstellungen beschränkt.

API-Schnellstart

google/gemini-3-pro-preview

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-pro",
  thinkingConfig: { includeThoughts: true }
});

const prompt = "Explain the architectural implications of this 1M token codebase.";
const result = await model.generateContent(prompt);
console.log(result.response.text());

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

Was die Leute über Gemini 3 Pro sagen

Sehen Sie, was die Community über Gemini 3 Pro denkt

Der 1M-Kontext von Gemini 3 Pro ist ein Game Changer für die Codebase-Analyse. Ich habe endlich mein gesamtes Projekt hochgeladen und es hat die Struktur nicht halluziniert.
dev_guru_2026
reddit
Der Deep Think-Modus ist bei der Logik deutlich besser als GPT-4o. Es hält tatsächlich inne, um zu überlegen, anstatt nur die erste Antwort herauszuposaunen.
AIExpertX
twitter
Google hat mit der 3.1-Veröffentlichung endlich aufgeschlossen. Die benchmarks bei ARC-AGI-2 lügen nicht; das ist derzeit die reasoning-Krone.
hackernews_reader
hackernews
Ich liebe die Geschwindigkeit und die multimodalen Features, aber Mann, es kann manchmal zu ausführlich sein. Es gibt dir einen 10-seitigen Bericht für einen einfachen prompt.
TheTechReviewer
youtube
Die Mathe-Leistung ist die eigentliche Sensation. 100 % bei der AIME 2025 ist praktisch die Lösung eines Highschool-Wettbewerbs in Mathematik.
logic_king
reddit
Die native Audioverarbeitung macht einen riesigen Unterschied. Es erkennt Tonfall und Sarkasmus, die textbasierte models übersehen.
prompt_engineer
twitter

Videos über Gemini 3 Pro

Schauen Sie Tutorials, Rezensionen und Diskussionen über Gemini 3 Pro

Gemini 3 Pro... markiert wirklich ein neues Kapitel im Rennen zur echten künstlichen Intelligenz.

In meinem eigenen, privaten, unabhängigen benchmark, dem Simple Bench, hat es die Konkurrenz vernichtend geschlagen.

Das model zeigt eine Form der internen Überlegung, die wir in früheren Iterationen so noch nicht gesehen haben.

Seine Fähigkeit, Langform-Videoinhalte ohne Vorverarbeitung zu verstehen, ist das am meisten unterschätzte Feature.

Ich glaube, es gibt kaum noch benchmarks, bei denen ein durchschnittlicher Mensch besser abschneiden könnte als Gemini 3 Pro.

Gemini 3 Pro Deepthink... wohl das intelligenteste LLM, das derzeit öffentlich zugänglich ist.

Es nutzt fortschrittliches paralleles reasoning, um mehrere Hypothesen gleichzeitig zu untersuchen.

Die Konsistenz über das 1M-token window hinweg ist deutlich höher als bei 1.5 Pro.

Man kann sehen, wie es im Gedankengang seine eigenen logischen Trugschlüsse korrigiert.

Es ist eines der wenigen models, das die Animation des vom Himmel fallenden Flugzeugs tatsächlich korrekt darstellen konnte.

Der Leistungssprung von Gemini 2.5 zu Gemini 3 Pro ist der größte seit GPT-4.

Der Preis ist für die reasoning-Kapazität, die man erhält, tatsächlich wahnsinnig gut.

Sobald Karpathy das Google Search-Tool aktivierte, erlebte das model das, was er einen temporalen Schock nannte.

Es verarbeitet TypeScript-Typen besser als jedes andere model, das ich dieses Jahr getestet habe.

Gemini 3 generierte erfolgreich einen erkennbaren Game-Controller... während GPT 5.1 eine kaum erkennbare Form erzeugte.

Mehr als nur Prompts

Optimieren Sie Ihren Workflow mit KI-Automatisierung

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Intelligente Workflows

Pro-Tipps für Gemini 3 Pro

Expertentipps, um das Beste aus Gemini 3 Pro herauszuholen.

Reasoning-Optionen nutzen

Verwenden Sie die Deep Think-Konfiguration, um Geschwindigkeit und Genauigkeit auszubalancieren; reservieren Sie die Einstellung „High“ für wettbewerbsorientiertes Programmieren.

Context Caching für ROI

Nutzen Sie context caching bei langfristigen Projekten, um die Kosten um bis zu 90 % zu senken, wenn Sie wiederholt denselben 1M-token-Datensatz abfragen.

Vollständigen Repository-Kontext bereitstellen

Laden Sie beim Programmieren die gesamte Dateistruktur hoch statt nur Snippets, damit das model die architektonische Konsistenz wahren kann.

Zeitbasiertes Prompting

Wenn Sie Videos analysieren, referenzieren Sie in Ihrem prompt spezifische Zeitstempel, damit sich das model auf die wichtigsten visuellen Ereignisse konzentrieren kann.

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

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

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Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

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Ben Bressington

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CTO, AiChatSolutions

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Sarah Chen

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Head of Growth, ScaleUp Labs

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David Park

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Founder, DataDriven.io

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Häufig gestellte Fragen zu Gemini 3 Pro

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