Am 20. Februar Google offiziell Apple hat sein Flaggschiffmodell der nächsten Generation, das Gemini 3.1 Pro, auf den Markt gebracht. Dieser technische Testbericht fasst Praxistests, offizielle Dokumentationen und Überwachungsdaten von unabhängigen Prüfern zusammen. Künstliche Analyse um eine objektive Bewertung der Leistungsfähigkeit des Modells zu ermöglichen.
Kernlogik und Benchmarking
Im Evaluierungsprozess habe ich besonderen Wert auf Folgendes gelegt: ARC-AGI-2 Benchmark. Anders als herkömmliche wissensbasierte Tests präsentiert dieser Test eine Reihe neuartiger logisch-geometrischer Muster, die vom Modell durch Deduktion die korrekte Ausgabe herleiten müssen. Dadurch wird die Fähigkeit eines Modells zur originellen Problemlösung gemessen, anstatt lediglich Informationen aus seinen Trainingsdaten abzurufen.
Entsprechend offizielle Benchmark-Daten, Gemini 3.1 Pro erzielte eine Punktzahl von 77.1%Dies entspricht einer Verdopplung der Leistung im Vergleich zum Gemini 3 Pro. Dies deutet auf einen deutlichen Fortschritt in der deduktiven Genauigkeit bei unbekannten logischen Aufgaben hin. Darüber hinaus zeigen die Denkfähigkeiten des Gemini 3.1 Pro eine nahezu identische Leistung. 20%-Verbesserung über die kürzlich veröffentlicht Claude Sonett 4.6.
Vergleich der Wettbewerbsleistung
Um Gemini 3.1 Pro im aktuellen Markt objektiv zu positionieren, habe ich seine Leistungsdaten mit denen von drei führenden Konkurrenten der Branche verglichen.
| Metrisch | Gemini 3.1 Pro | Claude Opus 4.6 | Claude Sonett 4.6 | ChatGPT 5.2 |
| Logisches Denken (ARC-AGI-2) | 77.10% | 68.80% | 58.30% | 52.90% |
| Wissenschaftliches Denken (GPQA-Diamant) | 94.30% | 91.30% | 89.90% | 92.40% |
| Allgemeine akademische Ausbildung (HLE) | 44.40% | 40.00% | 33.20% | 34.50% |
| Softwareentwicklung (SWE-Bench) | 80.60% | 80.80% | 79.60% | 80.00% |
| Mehrsprachig (MMMLU) | 92.60% | 91.10% | 89.30% | 89.60% |
Die Daten belegen, dass Gemini 3.1 Pro in den Bereichen logisches Schließen und wissenschaftliche Forschung weiterhin führend ist. Bei Softwareentwicklungsaufgaben (SWE-Bench) ist seine Leistung statistisch gleichwertig mit der von Claude Opus 4.6.
Preis- und Kosten-Nutzen-Analyse
Die Preisstruktur ist ein entscheidender Faktor für die Akzeptanz im Unternehmensbereich. Die folgende Tabelle vergleicht die Kosten pro Million (1 Mio.) Token für Input und Output in den vier wichtigsten Modellen.
| Modellname | Inputpreis (≤200k Kontext) | Ausgabepreis | Wichtigste Anmerkungen |
| Gemini 3.1 Pro | $2.00 | $12.00 | 1 Million Kontextunterstützung; höchster ROI |
| Claude Opus 4.6 | $15.00 | $75.00 | Höchste Kosten; optimiert für längere Prosatexte |
| Claude Sonett 4.6 | $3.00 | $15.00 | Optimiert für Aufgaben mit geringer Latenz |
| ChatGPT 5.2 | $5.00 | $15.00 | Niedrige allgemeine Eintrittsbarrieren |
Der Vergleich zeigt, dass Gemini 3.1 Pro Flaggschiff-Leistung zu einem deutlich niedrigeren Preis bietet. Die Anschaffungskosten betragen lediglich 13.33% von Claude Opus 4.6 und ist sogar noch niedriger als die von Claude Sonnet 4.6. Diese Zahlen stellen einen erheblichen finanziellen Vorteil für Organisationen dar, die umfangreiche Datenanalysen durchführen.
Technische Leistungsfähigkeit in praktischen Anwendungen
Bei praktischen Tests der Programmierung und Systemarchitektur konnte ich die Fähigkeit des Modells zur Bewältigung komplexer, mehrschichtiger Aufgaben beobachten.
- SVG-Vektor-EngineeringDas Modell kann direkt Code für webbasierte SVG-Animationen generieren. SVG ist ein durch mathematische Formeln definiertes Grafikformat. Im Gegensatz zu Rasterbildern bleibt es in jeder Größe gestochen scharf und benötigt nur minimale Dateigrößen. In meinen Tests entsprachen die vom Modell generierten „mechanischen Gelenkanimationen“ exakt der physikalischen Logik.
- LangzeitkontextverständnisMit Unterstützung für ein Kontextfenster mit 1 Million TokenDas Modell kann Hunderte von Seiten technischer Dokumentation oder ganze Software-Repositories in einer einzigen Abfrage zur Fehlererkennung oder architektonischen Refaktorisierung einlesen.
So erhalten Sie kostenlosen Zugriff auf Gemini 3.1 Pro
Aktuell können sowohl allgemeine Benutzer als auch Entwickler die Funktionen dieses Modells über die folgenden vier Kanäle erleben:
- Google AI StudioDies ist Googles primäre Sandbox für Entwickler. Durch die Anmeldung mit einem Google-Konto können Sie darauf zugreifen. Kostenlose StufeDadurch wird ein festes tägliches Kontingent an API-Aufrufen bereitgestellt. Dies ist der direkteste Weg, die grundlegende Logik des Modells und die Antworten der Codegenerierung zu testen.
- Gemini Web & AppGoogle hat das Gemini 3.1 Pro-Modell in die Standard-Gemini-Benutzeroberfläche integriert. Nutzer erhalten ein begrenztes tägliches Kontingent an kostenlosen Abfragen mit erweitertem logischem Denken. Für häufige Nutzung oder die Verarbeitung sehr langer Dokumente ist ein Pro-Abonnement erforderlich.
- NotebookLMDieses KI-Tool ist eine hervorragende Wahl für Studierende und allgemeine Nutzer. Es unterstützt das Hochladen von PDF-Dateien und das Einfügen von Weblinks und bietet kostenlose Funktionen zur Verarbeitung langer Kontexte, die tiefgreifende Synthese, logische Zusammenfassung und Wissensextraktion aus riesigen Datensätzen ermöglichen.
- Kostenloses Google Cloud-ProgrammNeuregistrierte Google Cloud-Nutzer erhalten in der Regel eine bestimmte Anzahl kostenloser Guthaben. Diese können für Folgendes verwendet werden: Vertex AI Plattform zum Aufrufen der Gemini 3.1 Pro Preview in einer produktionsreifen Umgebung.
Gemini 3.1 Pro setzt in logischer Argumentation und technischer Implementierung neue Maßstäbe in der Branche. Durch die Beibehaltung hoher Leistung bei gleichzeitig deutlich gesenkten Kosten macht Google KI der Spitzenklasse für umfangreiche Anwendungen zugänglicher. Für Anwender, die komplexe Codegenerierung, wissenschaftliche Datenanalyse oder die Verarbeitung umfangreicher Dokumentationen benötigen, ist Gemini 3.1 Pro eine pragmatische und leistungsstarke Lösung.
