Hör auf, Gemini 3 als ein stärkeres ChatGPT zu betrachten.
Als die Vorschauversion von Gemini 3 Pro online ging, war die erste Reaktion vieler Menschen wahrscheinlich: Endlich ist es da.
Etwa einen Monat lang gab es hier und da Hinweise und Lecks: Stärkere Parameter, klügeres Schließen, bessere Bildgenerierung. Die Leute waren schon total gespannt. Hinzu kam, dass OpenAI und Gork immer wieder Konkurrenz boten, was nur bestätigte, dass Gemini 3 ein Superpaket werden würde.
Die Hauptvorteile von Gemini 3 sind auch schon bekannt: Stärkeres Schließen, natürlichere Gespräche und bessere native Multimodalität. Laut Google übertrifft es auf vielen wissenschaftlichen Tests sowohl Gemini 2.5 als auch die Konkurrenz.
Aber wenn man nur auf die Zahlen schaut, kann man eine wichtigere Veränderung übersehen:
Gemini 3 ist weniger eine einfache Modellverbesserung und eher eine Art "Systemaktualisierung" für das gesamte Google - Ökosystem.
Google hat schon viel versprochen, was die Modellverbesserung angeht
Lassen Sie uns zunächst die "harten Fakten" durchgehen, damit Sie einen Überblick haben.
Schließfähigkeit: Google betont, dass Gemini 3 Pro auf vielen schwierigen Schließ - und Mathematiktests wie Humanity’s Last Exam, GPQA Diamond und MathArena neue Höchstwerte erreicht hat und als "Doktorats - Schließmodell" positioniert ist.
Multimodale Verständnis: Es kann nicht nur Bilder und PDFs verstehen, sondern auch in Langzeitvideos und multimodalen Prüfungen (MMMU - Pro, Video - MMMU) Spitzenleistungen erbringen. Seine Fähigkeit, Bilder und Videos zu beschreiben und die wichtigsten Punkte herauszuarbeiten, hat sich deutlich verbessert.
Deep Think - Modus: Tests wie ARC - AGI zeigen, dass sich seine Leistung bei der Lösung neuer Problemtypen im Deep Think - Modus deutlich verbessert.
Auf den ersten Blick könnte man Gemini 3 als "klügeres Allgemeinmodell als 2.5" einstufen. Aber dann wäre es nur ein neuer Name in den Ranglisten. Selbst Josh Woodward sagte in einem Interview, dass diese harten Zahlen nur als Referenz dienen können.
Mit anderen Worten: Die "Punktzahl" ist nur eine relativ einfache Darstellung. Das Interessante ist, wo Google das Modell einsetzt und was es damit verbinden will. In dieser Version ist "native Multimodalität" das Hauptthema.
Ein wichtiger Unterschied zwischen den aktuellen Großmodellen ist, ob sie einfach "multimodal unterstützt" werden oder von Anfang an als "native Multimodalität" konzipiert sind.
Dies ist ein Konzept, das Google bereits 2023, in der Zeit von Gemini 1, eingeführt hat und das seitdem Kern ihrer Strategie ist: Die Vorhersagedaten enthalten von Anfang an Text, Code, Bilder, Audio und Video, anstatt zunächst ein Textmodell zu trainieren und dann visuelle und sprachliche Teilmodelle hinzuzufügen.
Viele andere Modelle haben in der Vergangenheit eine "Pipeline - Strategie" verfolgt: Sprache wird zunächst in Text umgewandelt und dann an das Sprachmodell weitergeleitet; Bilder werden durch einen separaten visuellen Encoder verarbeitet und dann an das Sprachmodell übergeben.
Gemini 3 versucht, diese Pipeline zu vereinfachen: Ein einziges großes Transformer - Modell sieht während des Trainingsprozesses gleichzeitig Text, Bilder, Audio und sogar Videoclips und lernt die Gemeinsamkeiten und Unterschiede dieser Signale in einem gemeinsamen Repräsentationsraum.
Je weniger Pipelines, desto weniger Informationsverlust. Für das Modell bedeutet native Multimodalität nicht nur, "mehr Eingabeformate zu lernen", sondern auch, weniger Verarbeitungsschritte zu benötigen. Dadurch können Intonation, Bilddetails und Zeitreihen genauer wiedergegeben werden.
Was noch wichtiger ist, ist die revolutionäre Auswirkung auf die Anwendungsseite: Wenn ein Modell von Anfang an davon ausgeht, dass die Welt multimodal ist, dann sind die daraus entstehenden Produkte eher eine neue Interaktionsform als ein einfacher Frage - Antwort - Roboter.
Von Search zu Antigravity: Die Geburt einer neuen Datenleitung
Mit dem Release von Gemini 3 hat Google auch die AI - Mode in der Suchleiste aktualisiert. In diesem Modus wird kein einfacher Link - Stream angezeigt, sondern eine dynamische Inhaltszone, die von Gemini 3 generiert wird und Zusammenfassungen, strukturierte Karten und Zeitachsen enthalten kann. Es ist bemerkenswert, dass die Suche direkt mit der Modellveröffentlichung aktualisiert wurde.
Besonders interessant ist, dass die AI - Mode neue generative Benutzeroberflächen ermöglicht, wie immersive visuelle Layouts, interaktive Tools und Simulationen, die direkt auf die Suchanfrage hin generiert werden.
Dieser Ansatz wird in einer Reihe von Google - Produkten weiterverfolgt. Google nennt es "Denkpartner". Die Antworten sind direkter, weniger formell und haben "eigene Meinung". Es kann sogar "selbst handeln".
Mit seiner multimodalen Fähigkeit kann es Ihnen helfen, indem es z. B. einen Basketball - Video analysiert und Ihnen Trainingspläne erstellt, ein Vortrags - Audio verarbeitet und Lernkarten mit Übungsfragen erstellt oder Handwrittenotes, PDFs und Webseiten in eine illustrierte Zusammenfassung zusammenfasst.
Dieser Teil hat eher die Rolle eines "Super - persönlichen Assistenten": Nachdem Gemini 3 in die Apps integriert wurde, soll es tägliche Anwendungsfälle in Studium, Leben und einfacher Büroarbeit abdecken und Ihnen Arbeit abnehmen.
Bei der API wird Gemini 3 Pro als "am besten geeignet für agentisches Coding und vibe coding" bezeichnet. Das bedeutet, es kann sowohl Front - End - Entwicklung und Interaktionsdesign vornehmen als auch komplexe Entwicklungsprojekte schrittweise umsetzen.
Das beeindruckendste an Gemini ist seine Fähigkeit, "komplette" Anwendungs - Tools zu generieren.
Dies wird auch in einigen Tests von Bloggern bestätigt. Natürlich ist die Rede von "einem Satz" übertrieben, aber Gemini kann tatsächlich von der logischen Planung über die Back - End - Programmierung bis hin zum Front - End - Design alle Schritte eines Projekts ausführen.
Bild von Youtube - Nutzer @MattVidPro AI
Das bringt uns zum neuen IDE - Produkt Antigravity. In Google's Vision ist dies eine Entwicklungsumgebung, in der "die AI im Mittelpunkt steht". Die Umsetzung umfasst:
Mehrere AI - Agenten können direkt auf Editor, Terminal und Browser zugreifen;
Sie teilen die Arbeit auf: Einige schreiben Code, andere suchen in Dokumentationen und wieder andere führen Tests durch;
Alle Aktionen werden als Artefakte aufgezeichnet: Aufgabenlisten, Ausführungspläne, Webseiten - Screenshots, Browser - Aufnahmen... Dies erleichtert es den Menschen, später zu überprüfen, "was genau passiert ist".
In einem Test, in dem ein Youtuber den Produktmanager von Gemini interviewte, sollte ein Stellenmarkt - Website entwickelt werden. Der Befehl war einfach: Kopieren, kopieren, alles kopieren, nichts ändern, einfach einfügen.
Bild von Youtube - Nutzer @Greg Isenberg
Am Ende hat Gemini die ungeordneten Texte analysiert und tatsächlich eine vollständige Website erstellt. Alle Materialien, die Konfiguration und die Bereitstellung wurden von ihm selbst übernommen.
Von dieser Perspektive aus ist Gemini 3 nicht nur ein "klügeres Modell", sondern eine neue Datenleitung, mit der Google Search, App, Workspace und Entwicklertools zusammenführen möchte.
Intuitiv gesehen ist der größte Unterschied zwischen Gemini 3 und seiner Vorgängerversion, dass es lieber und besser "mit Ihnen zusammenarbeitet". Dies ist auch das Ziel, das Google sich für dieses Modell gesetzt hat.
Der Druck geht an alle Seiten
Außerhalb von Google hat die Vorschauversion von Gemini 3 das gesamte Großmodell - Marktsegment verändert: Die Anwendung von Multimodalität wird unvermeidlich explodieren.
Bisher war Multimodalität ein Pluspunkt. Ab jetzt wird "native Multimodalität" zur Grundausstattung. Die end - to - end - audiovisuelle Verständnisfähigkeit von Gemini 3 wird OpenAI, Anthropic (Claude) und die Open - Source - Community zwingen, alte Paradigmen zu verlassen. Für Modelle, die immer noch auf "Screenshots + OCR" angewiesen sind, läuft die Zeit ab.
"Wrapper" und Zwischenschichten werden ebenfalls unter Druck geraten. Die starke Agent - Planungsfähigkeit von Gemini 3 drängt die vielen Agentic Workflow - Start - Ups auf dem Markt. Wenn das Basismodell selbst fast perfekt die Schleife "Absichtserkennung - Tool - Aufruf - Ergebnisrückmeldung" schließen kann, rückt die Realität von "Modell = Anwendung" näher.
Außerdem könnten Mobilfunkhersteller eine Veränderung spüren. Die Leichtigkeit und Schnelligkeit von Gemini 3 deuten darauf hin, dass Google sich auf Endgeräte - Modelle vorbereitet. Angesichts der Partnerschaften zwischen Apple und verschiedenen Modellherstellern kann man vermuten, dass der Wettbewerb von der "Rechenleistungskrieg" in der Cloud zur "Erlebniswettbewerb" auf Endgeräten wie Mobiltelefonen, Brillen und Autos verschieben wird.
In der ersten Phase des Wettbewerbs um die besten Großmodelle ging es darum: "Wer hat das stärkste Modell?" Die Parameter, die Punktzahlen und die Ranglisten waren das Maß für "Begabung". Mit Gemini 3 wird die Frage immer mehr: "Wer kann seine Fähigkeiten wirklich in Produkten und bei den Nutzern umsetzen?"
Google hat hier eine relativ klare Strategie: Das untere Ende ist das Gemini 3 - Modell, darüber folgen die Tool - Integration und die agentische Architektur, und schließlich werden Search, Gemini App, Workspace und Antigravity angebunden.
Man kann sich das so vorstellen, dass Google mit Gemini 3 native Multimodalität als neues Trumpfkarte nutzt und eine neue "Intelligenz - Datenleitung" für alle Produkte in seinem Ökosystem installiert, damit die gleichen Fähigkeiten auf allen Ebenen genutzt werden können.
Ob es tatsächlich Ihre Such-, Schreib- und Programmiergewohnheiten verändern wird, hängt nicht von der Pressekonferenz ab, sondern von den nächsten Monaten - davon, wie viele Menschen es in ihren täglichen Arbeitsablauf integrieren werden.
Wenn das der Fall ist, wird es vielleicht nicht mehr so wichtig sein, wer an der Spitze der Rangliste steht.