Knapp drei Monate nach dem Start der Gemini 3-Serie legt Google nach. Mit Gemini 3.1 Pro wird das „Reasoning“ – also die Fähigkeit zur logischen Schlussfolgerung – massiv ausgebaut. Das Modell dient als Brücke zwischen dem schnellen Alltags-KI-Modell und dem spezialisierten „Deep Think“-Modus für hochkomplexe wissenschaftliche Aufgaben. Es handelt sich dabei um das erste Mal, dass Google ein „Punkt-Update“ (.1) für seine Hauptmodelle veröffentlicht, was signalisiert, dass hier ein gezielter Fokus auf die Steigerung der Intelligenz statt auf bloße Feature-Erweiterungen gelegt wurde.
Inhaltsverzeichnis
1. Ein Quantensprung in der Logik (Reasoning)
Die wichtigste Neuerung betrifft die Fähigkeit des Modells, völlig neue und abstrakte Probleme zu lösen.
- ARC-AGI-2 Benchmark: In diesem Test, der die Fähigkeit misst, unbekannte logische Muster ohne vorheriges Training zu erkennen, erreichte Gemini 3.1 Pro einen verifizierten Score von 77,1 %. Das ist mehr als eine Verdopplung der Leistung im Vergleich zum bisherigen Gemini 3 Pro.
- Komplexe Synthese: Das Modell ist nun deutlich besser darin, riesige Datensätze (z. B. ganze Dokumentarchive oder Code-Repositories) nicht nur zusammenzufassen, sondern tiefgreifende Zusammenhänge zwischen widersprüchlichen Informationen zu finden.
2. Innovative Features: Animierte SVGs & „Vibe Coding“
Gemini 3.1 Pro bringt kreative Werkzeuge mit, die weit über Text hinausgehen:
- Code-basierte Animationen: Das Modell kann nun direkt aus einem Textprompt animierte SVGs generieren. Da diese auf reinem Code basieren und nicht aus Pixeln bestehen, sind sie extrem klein, skalierbar und ideal für Webentwickler.
- Agentic Coding: Das Modell wurde speziell für sogenannte „Agenten-Workflows“ optimiert. Es kann autonomer im Terminal oder in Entwicklungsumgebungen agieren, um komplexe Programmieraufgaben über mehrere Schritte hinweg selbstständig zu lösen.
3. Effizienz und Kontext
Google hat an den Stellschrauben für Leistung und Kosten gedreht:
- Kontextfenster: Es bleibt bei dem gewaltigen Fenster von 1 Million Token, was etwa 1.500 Seiten Text oder Stunden an Videomaterial entspricht, die das Modell gleichzeitig „im Kopf“ behalten kann.
- Output-Geschwindigkeit: Mit ca. 106 Token pro Sekunde gehört es zu den schnellsten Modellen seiner Klasse, was besonders für Echtzeit-Anwendungen entscheidend ist.
- Neuer Parameter „MEDIUM“: Entwickler können nun ein mittleres „Thinking Level“ wählen, um die perfekte Balance zwischen tiefgründiger Überlegung, Kosten und Antwortgeschwindigkeit zu finden.
4. Integration und Verfügbarkeit
Das Modell wird bereits breit ausgerollt:
- Privatanwender: In der Gemini-App und in NotebookLM ist das Modell für Abonnenten von Google AI Pro und Ultra bereits verfügbar (einfach im Modell-Dropdown „Pro“ auswählen).
- Entwickler & Unternehmen: Über die Gemini API in Google AI Studio, Vertex AI sowie der neuen Entwicklerplattform Google Antigravity kann das Modell im Preview-Status getestet werden.
Fazit: Wer braucht das Upgrade?
Während Gemini 3 Pro bereits ein starker Allrounder war, richtet sich die Version 3.1 Pro an Nutzer, denen „einfache Antworten“ nicht reichen. Es ist das ideale Werkzeug für Ingenieure, Forscher und Coder, die eine KI benötigen, die tatsächlich versteht, warum sie eine bestimmte Lösung vorschlägt, anstatt nur statistische Wahrscheinlichkeiten abzubilden.
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Technikaffin seit den Zeiten von Amiga 500 und C64 – mittlerweile aber eher mit deutlichem Fokus auf die Bereich Mobilfunk und Telekommunikation. Die ersten Artikel im Telco Bereich habe ich bereits 2006 geschrieben, seit dem bin ich dem Thema treu geblieben und nebenbei läuft mittlerweile auch noch ein Telefon- und Smartphone Museum um die Entiwcklung zu dokumentieren.