Gemini 3 Pro ist unser fortschrittlichstes Gemini-Modell für logisches Schlussfolgern, das komplexe Probleme lösen kann. Gemini 3 Pro kann mit seinem Kontextfenster von 1 Million Token riesige Datensätze und komplexe Probleme aus verschiedenen Informationsquellen wie Text, Audio, Bildern, Videos, PDFs und sogar ganzen Code-Repositories verstehen.
Änderungen bei der Qualität
Beim Migrieren von Gemini 2.5 Pro zu Gemini 3 Pro können Sie mit erheblichen Verbesserungen bei der allgemeinen Argumentation, der Befolgung komplexer Anweisungen, der Verwendung von Tools, der Nutzung von Agenten und den Funktionen für lange Kontexte (einschließlich Bild- und Dokumentanalyse) rechnen. Gemini 3 Pro-Modelle sind nicht darauf ausgelegt, die Unterstützung von Audioanalyse- oder Bildsegmentierungsanwendungsfällen zu priorisieren. Wenn Sie für diese Anwendungsfälle eine hohe Leistung benötigen, sollten Sie Modelle verwenden, die speziell für diese Anforderungen entwickelt wurden. Bei informationsreichen oder komplizierten Grafiken, Tabellen oder Diagrammen kann das Modell manchmal Informationen falsch extrahieren oder die bereitgestellten Ressourcen falsch interpretieren. Wenn Sie wichtige Informationen so einfach wie möglich präsentieren, können Sie die gewünschte Ausgabe bei der Arbeit mit Gemini 3 Pro sicherstellen.
Geändertes Verhalten
Gemini 3 Pro ist auf hohe Effizienz und schnelle Aktionen ausgelegt. Das Modell wurde darauf trainiert, prägnante, direkte Antworten zu geben und Nutzeranliegen so schnell wie möglich zu bearbeiten. Da das Modell darauf ausgelegt ist, hilfreich zu sein, kann es gelegentlich Vermutungen anstellen, wenn Informationen fehlen, oder eine zufriedenstellende Antwort gegenüber strengen Anweisungen priorisieren. Dieses Verhalten kann durch Prompts abgemildert oder geändert werden. Weitere Informationen und Best Practices finden Sie unter Gemini 3 jetzt ausprobieren.
Neue Funktionen
Gemini 3 Pro bietet mehrere neue Funktionen, die die Leistung, die Steuerung und die multimodale Genauigkeit verbessern:
- Thinking level (Denkstufe): Mit dem Parameter
thinking_levelkönnen Sie die Menge der internen Schlussfolgerungen steuern, die das Modell durchführt (low oder high), um die Qualität der Antworten, die Komplexität der Schlussfolgerungen, die Latenz und die Kosten in Einklang zu bringen. Der Parameterthinking_levelersetztthinking_budgetfür Gemini 3-Modelle. - Media-Auflösung: Verwenden Sie den Parameter
media_resolution(low, medium oder high), um die Verarbeitung von multimodalen Eingaben zu steuern. Dies wirkt sich auf die Tokennutzung und die Latenz aus. Weitere Informationen zu den Standardauflösungseinstellungen finden Sie unter Erste Schritte mit Gemini 3. - Gedankensignaturen: Die strengere Validierung von Gedankensignaturen verbessert die Zuverlässigkeit bei der Funktionsaufrufe in mehreren Schritten.
- Multimodale Funktionsantworten: Funktionsantworten können jetzt multimodale Objekte wie Bilder und PDFs zusätzlich zu Text enthalten.
- Streaming von Funktionsaufrufen: Teilweise Argumente für Funktionsaufrufe streamen, um die Nutzerfreundlichkeit bei der Verwendung von Tools zu verbessern.
Weitere Informationen zur Verwendung dieser Funktionen finden Sie unter Erste Schritte mit Gemini 3.
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| Modell-ID | gemini-3-pro-preview |
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| Unterstützte Ein- und Ausgaben |
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| Leistungsspektrum |
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| Nutzungsoptionen |
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| Weitere Informationen finden Sie unter Nutzungsoptionen. | ||
| Technische Spezifikationen | ||
| Google Bilder |
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| Audio |
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| Parameterstandardwerte |
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| Unterstützte Regionen | ||
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Modellverfügbarkeit |
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| Weitere Informationen finden Sie unter Bereitstellungen und Endpunkte. | ||
| Wissensstichtag | Januar 2025 | |
| Versionen |
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| Unterstützte Sprachen | Siehe unterstützte Sprachen | |
| Preise | Weitere Informationen finden Sie unter Preise. | |