Gemini 3 Pro

Veröffentlichung

November 2025

Knowledge Cutoff

September 2025

Parameter

Unbekannt

Modellfamilie

Gemini 3 Pro

Proprietär

Zum Modell

Gemini 3 Pro Modell-Übersicht

Gemini 3 Pro ist der offizielle Nachfolger von Gemini 2.5 Pro und wurde am 18. November 2025 veröffentlicht. Gemini 3 Pro wurde als Agentic-Native-Modell konzipiert, der Fokus liegt also auf dem Einsatz von autonomen Workflows. Aber auch als Coding-Modell sticht Gemini 3 Pro hervor und führt bei Veröffentlichung den Großteil aller Benchmarks an. Gemini 3 wird mit gleicher Latenz und zu denselben Kosten angeboten, wie das Vorgänger-Modellfamilie Gemini 2.5.

Playground API Dokumentation Model Card Blog

Features

Tools

Websuche, Bildgenerierung, Computer Use und MCP-Server.

Multimodalität

Das Modell kann Text, Bilder, Audio und PDFs als Input verarbeiten.

Finetuning

Finetuning des Modells ist aktuell nicht möglich.

Details zum Modell

Max. Input

1,05 Mio. Token

Max. Output

65,54k Token

Trainingsdaten

Unbekannt

Parameter

Unbekannt

Input Preis

$2.00

Output Preis

$12.00

Vokabular

256k

Dateigröße

Unbekannt

Gemini 3 Pro Benchmark Scores

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung – gemessen anhand standardisierter Benchmarks zur objektiven Vergleichbarkeit.

Gemini 3 Pro Benchmark Übersicht

Überblick über die Leistungsfähigkeit des Modells in verschiedenen Benchmark-Tests.
Serie	Logik & Schlussfolgerung (min 0 / max 100)	Wissenschaft (min 0 / max 100)	Programmierung (min 0 / max 100)	Agentisch (min 0 / max 100)
Google DeepMind Gemini 3 Pro	52.35	91.9	76.2	85.4

Überblick über die Leistungsfähigkeit des Modells in verschiedenen Benchmark-Tests.

Ergebnisse in Benchmarks

Benchmark auswählen

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark American Invitational Mathematics Examination 2025. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Grok-4 Heavy	100 %
GPT-5	99,6 %
Grok-4	98,8 %
GPT-5 Pro	96,7 %
Gemini 3 Pro	95 %
Kimi K2 Thinking	94,5 %
GPT-5.1	94 %

Vergleich von LLMs im Benchmark American Invitational Mathematics Examination 2025. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark ARC-AGI-2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Gemini 3 Deep Think	45,1 %
Gemini 3 Pro	31,1 %

Vergleich von LLMs im Benchmark ARC-AGI-2. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark - Diamond Subset. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Gemini 3 Deep Think	93,8 %
Gemini 3 Pro	91,9 %
GPT-5 Pro	88,4 %
GPT-5.1	88,1 %
GPT-5	87,3 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark - Diamond Subset. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Humanity's Last Exam. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Kimi K2 Thinking	51 %
Gemini 3 Pro	45,8 %
Grok-4 Heavy	44,4 %
Gemini 3 Deep Think	41 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Humanity's Last Exam. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark SWE-bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Sonnet 4.5	77,2 %
GPT-5.1	76,3 %
Gemini 3 Pro	76,2 %
GPT-5	74,9 %
GPT-5 Pro	74,9 %

Vergleich von LLMs im Benchmark SWE-bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Tau2-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Gemini 3 Pro	85,4 %
Claude Sonnet 4.5	84,7 %
GPT-5.1	80,2 %
GPT-5	80,1 %
MiniMax-M2	77,2 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Tau2-Bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

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Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

Architektur	Multimodaler MoE-Transformer
Input Kontextlänge	1,05 Mio.
Output Kontextlänge	65,54k
Tokenizer	Unbekannt

Besonderheiten

Erweiterter Kontext	Bis zu 2 Mio. Kontextfenster sind theoretisch möglich
Generative UI	Generiert interaktive Widgets on-the-fly

Vorteile & Nachteile

Vorteile

Sehr starkes Coding-Modell
Gemini 3 Pro zählt zu den besten Coding-Modellen und erzielt beim Vibe Coding beeindruckende Ergebnisse.
Gutes Preis-Leistungsverhältnis
Gemini 3 Pro kostet genau so viel wie Gemini 2.5 bei deutlich besserer Leistung.
Multimodale Integration
Bild-, Video- und Audio-Verarbeitung wurde nativ in Gemini 3 trainiert. Dies führt zu besseren Ergebnissen, als bei reinen Textmodellen mit Vision-Adapter.
Auf Agentic-Use trainiert
Gemini 3 Pro wird von Google explizit als Modell für KI-Agenten ausgewiesen. Anwendung findet es in Googles neuer IDE "Antigravity".

Nachteile

Geringer Output
Gemini 3 Pro kann maximal einen Output von 64k Token generieren.
Google Ökosystem
Gemini 3 Pro lässt sich ausschließlich über die Google Vertex und Google AI Studio APIs beziehen.

Vergleiche Gemini 3 Pro mit anderen LLMs

Vergleiche Gemini 3 Pro mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Parameteranzahl, Preisen und Benchmark-Leistung.

Entwickler	Modell⇅	Lizenz⇅	Parameter ⇅	Input-Tokens ⇅	Output-Tokens ⇅	Input-Preis ⇅	Output-Preis ⇅	GPQA
Moonshot AI	Kimi K2 Thinking	MIT	1.000 Mrd.	262,14k	262,14k	$0.60	$2.50	83,1 %
MiniMax	MiniMax-M2	MIT	230 Mrd.	204,8k	131,07k	$0.30	$1.20	83 %
Z.ai	GLM-4.6	MIT	355 Mrd.	200k	128k	$0.60	$2.00	82,8 %
xAI	Grok-4 Heavy	Proprietär	Unbekannt	256k	256k	$3.00	$15.00	79,4 %
xAI	Grok 4	Proprietär	Unbekannt	256k	256k	$3.00	$15.00	79,3 %
Google DeepMind	Gemini 2.5 Pro	Proprietär	Unbekannt	1,05 Mio.	65,54k	$1.25	$10.00	74,2 %
Alibaba	Qwen3	Apache 2.0	235 Mrd.	262,14k	81,92k	$0.13	$0.60	74,1 %
DeepSeek AI	Deepseek-R1	MIT	671 Mrd.	163,84k	163,84k	$0.50	$2.15	73,3 %
Z.ai	GLM-4.5	MIT	355 Mrd.	131,07k	131,07k	$0.60	$2.20	72,9 %
Z.ai	GLM-4.5 Air	MIT	106 Mrd.	131,07k	131,07k	$0.20	$1.10	70,7 %

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Provider & APIs

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