sein neuestes LLM: Gemini 3. Das Modell wird seit langem erwartet und wurde vor seiner Veröffentlichung ausführlich diskutiert. In diesem Artikel beschreibe ich meine ersten Erfahrungen mit dem Modell und wie es sich von anderen Frontier-LLMs unterscheidet.
Ziel des Artikels ist es, meine ersten Eindrücke bei der Verwendung von Gemini 3 zu teilen und hervorzuheben, was intestine funktioniert und was nicht. Ich werde meine Erfahrungen mit Gemini 3 in der Konsole und beim Codieren damit hervorheben.
Warum Sie Gemini 3 verwenden sollten
Meiner Meinung nach struggle Gemini 2.5 Professional bereits vor der Veröffentlichung von Gemini 3 das beste verfügbare Konversations-LLM. Der einzige Bereich, in dem meiner Meinung nach ein anderes LLM besser struggle, struggle die Denkweise von Claude Sonnet 4.5 beim Codieren.
Der Grund, warum ich glaube, dass Gemini 2.5 Professional das beste nicht-kodierende LLM ist, liegt an folgenden Punkten:
- Fähigkeit, die richtigen Informationen effizient zu finden
- Geringes Ausmaß an Halluzinationen
- Seine Bereitschaft, mir nicht zuzustimmen
Ich glaube, dass der letzte Punkt der wichtigste ist. Manche Menschen wünschen sich herzliche LLMs, mit denen man intestine reden kann; Ich würde jedoch behaupten, dass Sie (als Problemlöser) immer das Gegenteil wollen:
Sie wollen einen LLM, der direkt auf den Punkt kommt und bereit ist zu sagen, dass Sie falsch liegen
Meiner Erfahrung nach struggle Gemini 2.5 im Vergleich zu anderen LLMs wie GPT-5, Grok 4 und Claude Sonnet 4.5 weitaus besser.
Wenn man bedenkt, dass Google meiner Meinung nach bereits das beste LLM auf dem Markt hatte, ist die Veröffentlichung eines neueren Gemini-Modells daher sehr interessant und etwas, mit dem ich gleich nach der Veröffentlichung begonnen habe, es zu testen.
Es ist erwähnenswert, dass Google Gemini 3 Professional herausgebracht hat, aber noch keine Flash-Different herausgebracht hat, obwohl man natürlich davon ausgehen kann, dass ein solches Modell bald erscheinen wird.
Ich werde beim Verfassen dieses Artikels nicht von Google unterstützt.
Gemini 3 in der Konsole
Ich habe zunächst damit begonnen, Gemini 3 Professional in der Konsole zu testen. Das erste, was mir auffiel, struggle, dass es im Vergleich zum Gemini 2.5 Professional relativ langsam struggle. Dies stellt jedoch in der Regel kein Downside dar, da ich natürlich bis zu einer gewissen Schwelle mehr Wert auf Intelligenz als auf Geschwindigkeit lege. Obwohl Gemini 3 Professional langsamer ist, würde ich definitiv nicht sagen, dass es zu langsam ist.
Ein weiterer Punkt, der mir aufgefallen ist, ist, dass Gemini 3 beim Erklären mehr Fotos erstellt oder in seinen Erklärungen verwendet. Als das Modell beispielsweise mit Gemini über EPC-Zertifikate sprach, fand es das folgende Bild:
Mir ist auch aufgefallen, dass manchmal Bilder generiert werden, auch wenn ich nicht ausdrücklich dazu aufgefordert habe. Die Bilderzeugung in der Gemini-Konsole ist überraschend schnell.
Der Second, in dem ich von den Fähigkeiten von Gemini 3 am meisten beeindruckt struggle, struggle, als ich die erste Forschungsarbeit zu Diffusionsmodellen analysierte und mit Gemini diskutierte, um die Arbeit zu verstehen. Das Modell struggle natürlich intestine darin, die Arbeit zu lesen, einschließlich Textual content, Bildern und Gleichungen; Dies ist jedoch eine Fähigkeit, die auch die anderen Frontier-Modelle besitzen. Ich struggle am meisten beeindruckt, als ich mit Gemini 3 über Diffusionsmodelle sprach und versuchte, sie zu verstehen.
Ich hatte eine falsche Vorstellung von der Arbeit und dachte, dass wir über bedingte Diffusionsmodelle diskutieren würden, obwohl es sich in Wirklichkeit um bedingungslose Diffusion handelte. Beachten Sie, dass ich dies besprochen habe, bevor ich überhaupt etwas über die Bedingungen wusste bedingt Und bedingungslos Diffusion.
Gemini 3 machte dann darauf aufmerksam, dass ich die Konzepte falsch verstanden habe, verstand die wahre Absicht hinter meiner Frage effizient und half mir erheblich dabei, mein Verständnis von Diffusionsmodellen zu vertiefen.
Ich habe auch einige der älteren Abfragen übernommen, die ich in der Gemini-Konsole mit Gemini 2.5 Professional ausgeführt habe, und genau dieselben Abfragen erneut ausgeführt, diesmal mit Gemini 3 Professional. Normalerweise handelte es sich um umfassendere Fragen, wenn auch nicht besonders schwierig.
Die Antworten, die ich erhielt, waren im Großen und Ganzen ziemlich ähnlich, obwohl ich bemerkte, dass Gemini 3 mir besser Dinge sagen konnte, die ich nicht wusste, oder Themen/Bereiche aufdecken konnte, über die ich (oder Gemini 2.5 Professional) vorher nicht nachgedacht hatte. Ich habe zum Beispiel darüber gesprochen, wie ich Artikel schreibe und was ich tun kann, um mich zu verbessern. Ich glaube, dass Gemini 3 besser darin struggle, Suggestions zu geben und kreativere Ansätze zur Verbesserung meines Schreibens zu entwickeln.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Gemini 3 in der Konsole:
- Etwas langsam
- Intelligent und mit guten Erklärungen
- Intestine darin, Dinge aufzudecken, über die ich noch nicht nachgedacht habe, was bei der Problemlösung sehr hilfreich ist
- Ist bereit, mit Ihnen anderer Meinung zu sein und Unklarheiten auszuräumen, Eigenschaften, die meiner Meinung nach bei einem LLM-Assistenten wirklich wichtig sind
Codierung mit Gemini 3
Nachdem ich mit Gemini 3 in der Konsole gearbeitet hatte, begann ich mit dem Codieren über Cursor. Meine Gesamterfahrung ist, dass es auf jeden Fall ein gutes Modell ist, obwohl ich immer noch das Claude Sonnet 4.5-Denken als mein Hauptcodierungsmodell bevorzuge. Der Hauptgrund dafür ist, dass Gemini 3 zu oft mit komplexeren Lösungen aufwartet und ein langsameres Modell ist. Gemini 3 ist jedoch definitiv ein sehr leistungsfähiges Codierungsmodell, das möglicherweise für andere Codierungsanwendungsfälle besser geeignet ist als die, mit denen ich es zu tun habe. Ich programmiere hauptsächlich Infrastruktur rund um KI-Agenten und CDK-Stacks.
Ich habe Gemini 3 zum Codieren im Wesentlichen auf zwei Arten ausprobiert:
- Herstellung des hier gezeigten Spiels X-Beitragnur aus einem Screenshot des Spiels
- Codierung einer Agenten-Infrastruktur
Zuerst habe ich versucht, das Spiel aus dem X-Beitrag zu erstellen. Bei der ersten Eingabeaufforderung erstellte das Modell ein Pygame mit allen Quadraten, vergaß jedoch, alle Sprites (Grafiken), die Leiste auf der linken Seite usw. hinzuzufügen. Im Grunde ist es eine sehr minimalistische Model des Spiels.
Ich habe dann eine Folgeaufforderung mit folgendem Inhalt geschrieben:
Make it look correctly like this sport with the design and the whole lot. UseHinweis: Beim Codieren sollten Sie in Ihren Anweisungen viel spezifischer sein als in meiner obigen Aufforderung. Ich habe diese Eingabeaufforderung genutzt, weil ich im Wesentlichen von dem Spiel begeistert struggle und die Fähigkeit von Gemini 3 Professional sehen wollte, ein Spiel von Grund auf neu zu erstellen.
Nachdem ich die obige Eingabeaufforderung ausgeführt hatte, entstand ein funktionierendes Spiel, bei dem die Gäste herumlaufen, ich Gehsteige und verschiedene Maschinen kaufen kann und das Spiel im Wesentlichen wie erwartet funktioniert. Sehr beeindruckend!
Ich habe mit Gemini 3 weiter programmiert, dieses Mal jedoch auf einer Codebasis, die eher für die Produktion geeignet ist. Mein allgemeines Fazit ist, dass Gemini 3 Professional normalerweise seine Arbeit erledigt, obwohl ich häufiger aufgeblähten oder schlechteren Code erlebe als bei Verwendung von Claude 4.5 Sonnet. Darüber hinaus ist Claude Sonnet 4.5 um einiges schneller, was es für mich zum Modell meiner Wahl beim Codieren macht. Allerdings würde ich Gemini 3 Professional wahrscheinlich als das zweitbeste Codierungsmodell betrachten, das ich je verwendet habe.
Ich denke auch, dass das beste Codierungsmodell stark davon abhängt, was Sie codieren. In manchen Situationen ist Geschwindigkeit wichtiger. Bei bestimmten Codierungsformen ist möglicherweise ein anderes Modell usw. besser. Daher sollten Sie die Modelle wirklich selbst ausprobieren und herausfinden, was für Sie am besten funktioniert. Der Preis für die Verwendung dieser Modelle sinkt rapide und Sie können alle vorgenommenen Änderungen problemlos rückgängig machen, sodass das Testen verschiedener Modelle sehr günstig ist.
Erwähnenswert ist auch, dass Google veröffentlicht hat eine neue IDE namens Antigravityobwohl ich es noch nicht ausprobiert habe.
Gesamteindrücke
Mein Gesamteindruck von Gemini 3 ist intestine und mein aktualisierter LLM-Nutzungsstapel wird wie folgt aussehen:
- Claude 4.5 Sonett-Denken für die Codierung
- GPT-5, wenn ich schnelle Antworten auf einfache Fragen benötige (die GPT-App lässt sich intestine mit einer Verknüpfung öffnen).
- GPT-5 beim Generieren von Bildern
- Wenn ich ausführlichere Antworten möchte und längere Diskussionen mit einem LLM über ein Thema führe, verwende ich Gemini 3. Typischerweise, um neue Themen zu lernen, Softwarearchitektur zu diskutieren oder ähnliches.
Der Preis für Gemini 3 professional Million Token sieht wie folgt aus (per 19. November 2025, ab Gemini Developer API-Dokumente)
- Wenn Sie weniger als 200.000 Eingabetokens haben:
- Eingabe-Token: 2 USD
- Ausgabetoken: 12 USD
- Wenn Sie mehr als 200.000 Eingabetokens haben:
- Eingabe-Token: 4 USD
- Ausgabetoken: 18 USD
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass ich einen guten ersten Eindruck von Gemini 3 habe und es wärmstens empfehlen kann, es auszuprobieren.
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