Google stellt Gemini 3 Flash vor und legt es als Standard in der Gemini-App fest

Google hat sein kostengünstiges und schnelles Modell Gemini 3 Flash auf den Markt gebracht, das auf der im letzten Monat veröffentlichten Gemini 3-Basis aufbaut. Dieser Schritt zielt darauf ab, die Dynamik von OpenAI herauszufordern. Google legt dieses Modell auch als Standard innerhalb der Gemini-App und seiner KI-gestützten Suche fest.

Dieses neue Flash-Modell kommt sechs Monate nach dem Gemini 2.5 Flash auf den Markt und bietet erhebliche Verbesserungen. In Benchmark-Tests übertrifft Gemini 3 Flash seinen Vorgänger deutlich und erreicht in mehreren wichtigen Bereichen die Leistungsfähigkeit anderer führender Modelle wie Gemini 3 Pro und GPT-5.2.

Beispielsweise erzielte es beim Benchmark „Humanity's Last Exam“, der zur Prüfung domänenübergreifender Fachkenntnisse entwickelt wurde, ohne Verwendung externer Tools eine Punktzahl von 33,7 %. Im Vergleich dazu erzielte Gemini 3 Pro 37,5 %, Gemini 2.5 Flash 11 % und das kürzlich veröffentlichte GPT-5.2 34,5 %.

Beim multimodalen Reasoning-Benchmark MMMU-Pro lag das neue Modell mit einer Punktzahl von 81,2 % vor allen Mitbewerbern.

Einführung für Verbraucher

Google macht Gemini 3 Flash zum Standardmodell in der Gemini-App weltweit und ersetzt damit Gemini 2.5 Flash. Benutzer können weiterhin das Pro-Modell aus den Optionen für Aufgaben auswählen, die Mathematik und Programmierung beinhalten.

Das Unternehmen gibt an, dass das neue Modell sich durch seine Fähigkeit auszeichnet, multimodale Inhalte zu interpretieren und relevante Antworten zu liefern. Sie könnten beispielsweise ein kurzes Pickleball-Video hochladen und um Tipps bitten, eine Skizze zeichnen, die das Modell identifizieren soll, oder eine Audioaufnahme zur Analyse oder zur Erstellung eines Quiz einreichen.

Google hob auch das verbesserte Verständnis des Modells für die Absicht der Nutzeranfragen und seine Fähigkeit hervor, visuell reichhaltigere Antworten zu generieren, die Elemente wie Bilder und Tabellen enthalten.

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Das neue Modell kann auch verwendet werden, um App-Prototypen direkt in der Gemini-App mit einfachen Eingabeaufforderungen zu erstellen.

Gemini 3 Pro steht nun allen Nutzern in den USA für die Suche zur Verfügung, und mehr Menschen in den USA können auch auf das Bildmodell Nano Banana Pro in den Suchergebnissen zugreifen.

Verfügbarkeit für Unternehmen und Entwickler

Google merkte an, dass Unternehmen wie JetBrains, Figma, Cursor, Harvey und Latitude bereits das Gemini 3 Flash-Modell nutzen, das über Vertex AI und Gemini Enterprise zugänglich ist.

Für Entwickler ist das Modell in einer Vorschauversion über seine API und innerhalb von Antigravity, dem kürzlich von Google eingeführten Codierungstool, verfügbar.

Google berichtete, dass Gemini 3 Pro beim SWE-bench-verifizierten Codierungs-Benchmark 78 % erreicht, ein Wert, der nur von GPT-5.2 übertroffen wird. Das Modell wird als ideal für Videoanalyse, Datenextraktion und visuelle Fragen und Antworten beschrieben, und aufgrund seiner Geschwindigkeit eignet es sich gut für schnelle, sich wiederholende Arbeitsabläufe.

Der Preis für das Modell beträgt 0,50 US-Dollar pro 1 Million Eingabetoken und 3,00 US-Dollar pro 1 Million Ausgabetoken. Dies entspricht einer leichten Erhöhung gegenüber den Preisen von Gemini Flash 2.5 von 0,30 US-Dollar/2,50 US-Dollar. Google behauptet jedoch, dass das neue Modell die Leistung von Gemini 2.5 Pro übertrifft und dabei dreimal schneller arbeitet. Bei komplexen Denkaufgaben verbraucht es außerdem durchschnittlich 30 % weniger Tokens als das Modell 2.5 Pro, was die Gesamtkosten für Tokens bei bestimmten Anwendungen senken könnte.

„Wir positionieren Flash eher als Arbeitspferd-Modell. Betrachtet man die Eingabe- und Ausgabepreise am oberen Rand dieser Tabelle, ist Flash eine deutlich wirtschaftlichere Option. Das macht es für Unternehmen praktisch, große Aufgaben zu bewältigen“, erklärte Tulsee Doshi, Senior Director & Head of Product für Gemini Models, in einer TechCrunch-Pressekonferenz.

Seit der Einführung von Gemini 3 hat Google täglich über eine Billion Tokens über seine API verarbeitet, was den intensiven Wettbewerb mit OpenAI in Bezug auf Releases und Leistung widerspiegelt.

Anfang dieses Monats deuteten Berichte darauf hin, dass Sam Altman nach einem Rückgang des ChatGPT-Traffics aufgrund des wachsenden Marktanteils von Google im Verbrauchermarkt ein internes „Code Red“-Memo bei OpenAI verschickt hatte. Als Reaktion darauf veröffentlichte OpenAI GPT-5.2 und ein neues Modell zur Bilderzeugung und warb dabei mit einer erweiterten Unternehmensakzeptanz und einer Verachtfachung des ChatGPT-Nachrichtenvolumens seit November 2024.

Ohne OpenAI direkt anzusprechen, kommentierte Google, dass das Tempo der Veröffentlichungen neuer Modelle alle Unternehmen der Branche dazu zwingt, hochaktiv zu bleiben.

„Was derzeit in der gesamten Branche geschieht, ist, dass all diese Modelle weiterhin beeindrucken, sich gegenseitig herausfordern und die Grenzen erweitern. Es ist auch spannend zu sehen, wie Unternehmen sie einsetzen“, sagte Doshi.

„Wir führen auch neue Benchmarks und Bewertungsmethoden für diese Modelle ein, was die Innovation weiter vorantreibt.“