Last chance! 50% off DataCamp Premium
Sale ends in
Slechts enkele uren nadat xAI Grok 4.1 onthulde, deed Google er een schepje bovenop met de aankondiging van Gemini 3. Dit nieuwste Gemini-model is tot nu toe Google’s meest intelligente, en is per direct beschikbaar in de Gemini-app, én in AI Studio en Vertex AI.
Gemini 3 gaat ook meteen AI-modus in zoeken aandrijven, en Google kondigde bovendien de Gemini 3 Deep Think modus en Google Antigravity aan, een nieuw agentisch ontwikkelplatform.
In dit artikel behandel ik alles wat Google heeft aangekondigd, wat het betekent voor het LLM-landschap, en ga ik hands-on met het nieuwe Gemini 3-model om te zien waartoe het in staat is. Je kunt ook onze handleiding voor de Gemini 3 API bekijken om een hands-on project te doorlopen, aan de slag gaan met Google Antigravity met onze tutorial, en onze gids voor het maken van een Gemini 3 Flash-project lezen.
Wat is Gemini 3 Pro?
Gemini 3 Pro is het nieuwste en meest geavanceerde large language AI-model van Google. Het is nu beschikbaar via de Gemini-app, AI Studio en Vertex AI. Het bedrijf prijst dit aan als hun slimste model tot nu toe, met betere prestaties op het gebied van redeneren, coderen en multimodale taken.
Dit nieuwe model bouwt voort op het succes van de release van Gemini 2.5 Pro, nog maar zeven maanden geleden. Gemini 3 staat bovenaan het klassement van het LMArena Leaderboard en verving Grok 4.1 al na een paar uur.
Google stelt dat Gemini 3 Pro kan redeneren op PhD-niveau, en het model pronkt met nieuwe hoge scores op diverse AI-benchmarking-leaderboards, waaronder Humanity’s Last Exam, GPQA Diamond en MathArena Apex. Dit indrukwekkende resultatenpakket betekent dat het beter presteert dan modellen zoals de nieuwe GPT-5.1 van OpenAI en Claude Sonnet 4.5 van Anthropic.
Nieuwe features in Gemini 3
Wat brengt Gemini 3 precies ten opzichte van zijn voorganger en de rest van de nieuwe modellen? Naast een grote sprong in performance claimt Google dat je met Gemini 3 ‘alles kunt leren, bouwen en plannen’. Gedurfde uitspraken. Laten we de nieuwe features bekijken om te zien wat dit betekent:
Verbeterde prestaties
Een van de belangrijkste kenmerken van het nieuwe Gemini 3-model is de toppositie in de rankings. Zelfs zonder Deep Think-modus is deze release de uitgesproken leider op de Humanity’s Last Exam-benchmarkranglijst, met een score van 37,2% zonder tools (41% met Deep Think) tegenover 26,5% voor GPT-5.1.
Gemini 3 blinkt niet alleen uit in tekst. Met een score van 23,4% op de MathArena Apex-benchmark is het het hoogst scorende frontier-model voor wiskunde. Evenzo behaalt het op de Video-MMMU—een multimodale en multidisciplinaire videobenchmark die het vermogen van LMM’s om kennis uit educatieve video’s te halen evalueert—een score van 87,6%, waarmee het opnieuw bovenaan de lijst staat.
Ik weet dat je je soms kunt laten meeslepen door benchmarkcijfers, en dat bruikbaarheid misschien wel de echte test is, maar Gemini 3 Pro is duidelijk een indrukwekkende stap vooruit in LLM-prestaties.
Wat is de Gemini 3 Deep Think-modus?
Zoals we zagen bij Gemini 2.5 Pro, gebruikt Gemini 3 Deep Think-modus parallel denken en reinforcement learning om antwoorden aanzienlijk te verbeteren (ten koste van langzamere reacties). Deep Think maakt Gemini gedetailleerder, creatiever en ‘doordachter’.
Met Gemini 3 Deep Think zien we verbeteringen ten opzichte van Gemini 3 Pro zonder thinking in gebieden als redeneren, wetenschappelijke kennis en visuele puzzels. Dit zou moeten betekenen dat Deep Think beter in staat is nieuwe, onbekende uitdagingen op te lossen.
Deep Think bevindt zich momenteel in evaluatiemodus, wat betekent dat testers het beoordelen voordat het beschikbaar komt voor Google AI Ultra-abonnees ‘in de komende weken’.
Echte multimodaliteit
Gemini 3 introduceert een nieuwe multimodale architectuur die tekst, beeld, audio, video en code verwerkt binnen één enkele transformerstack in plaats van via aparte encoders.
Die eenheid maakt écht crossmodaal redeneren mogelijk. Gemini 3 kan een schets interpreteren en werkende code genereren, of een video analyseren en de wetenschappelijke concepten uitleggen. De benchmarkresultaten op Video-MMMU en MMMU-Pro bevestigen de grote sprong in ruimtelijk en visueel begrip. Net als Gemini 2.5 Pro heeft het ook een contextvenster van één miljoen tokens, zodat het ideeën kan verbinden over enorme en uiteenlopende input.
Agentische creativiteit
Gemini 3 verschuift van passieve generatie naar agentische creatie, aangedreven door nieuwe vooruitgang in toolgebruik, planning en vibe coding. De architectuur van het model ondersteunt langetermijn-redeneerlussen waarmee het meerstapsworkflows kan plannen, uitvoeren en valideren, zoals het coderen van een speelbare game of het bouwen van een interactieve UI, allemaal vanuit één enkele prompt.
Deze mogelijkheden worden nu ook uitgerold via het zojuist aangekondigde Google Antigravity, een ontwikkelplatform waar agents directe toegang hebben tot de editor, terminal en browser. Het is de eerste Gemini-release die is gebouwd om als co-developer te opereren, met gestructureerde autonomie en realtime toolintegratie om creatieve ideeën om te zetten in functionele systemen.
Alles leren, bouwen en plannen?
Google geeft verschillende voorbeelden van hoe het nieuwste model je kan helpen leren, bouwen en plannen.
Er ligt veel nadruk op multimodale verbeteringen; Gemini’s vermogen om informatie te begrijpen en te creëren over domeinen als tekst, afbeeldingen, video, audio en code.
Omdat vibe coding voor velen een grote focus is, zou Gemini 3 het nog makkelijker moeten maken voor developers om ideeën tot leven te brengen. Google claimt dat het uitstekend is in one-shot genereren, wat betekent dat je met een enkele prompt hoogwaardige resultaten kunt krijgen. Het kan ook complexe instructies aan, wat nodig is als je wilt dat je projecten echt levendig en responsief aanvoelen.
Gemini 3 is beschikbaar voor developers om agentische projecten te bouwen in Google AI Studio, Vertex AI, de Gemini CLI en het nieuw aangekondigde Google Antigravity (daarover zo meer).
Eén laatste, best indrukwekkende claim hier is dat Gemini 3 Pro toolgebruik en besluitvorming consistent kan volhouden gedurende een gesimuleerd jaar van operaties. Voor gebruikers met een Google AI Ultra-abonnement is de nieuwe experimentele Gemini Agent-functie direct beschikbaar, die je kan helpen meerstapsagents te bouwen die deze features benutten.
Gemini 3 Pro-voorbeelden
Dankzij het contextvenster van 1 miljoen tokens is Gemini 2.5 Pro al lang een favoriet van mij, dus ik ben benieuwd wat Gemini 3 kan met verbeterde multimodale prestaties in hetzelfde contextvenster. Om te beginnen met wat het kan, hier een paar tests:
Eenvoudige Half-Life 3-geïnspireerde game
Zoals we met Gemini 2.5 testten, liet ik Gemini 3 Pro met een prompt van zo’n 10 woorden een Half-Life 3-geïnspireerde side-scrolling game maken. Dit was de prompt: Make me a simple side-scrolling Half-Life 3-inspired game
Met niet al te veel denktijd en ongeveer evenveel codeertijd kon Gemini 3 Pro (via AI Studio) een behoorlijk solide poging voor me neerzetten, gezien de korte prompt. Het draait, het is een side-scroller, en het is duidelijk geïnspireerd op het bronmateriaal.
Hier is de video van het eindresultaat:
De kleine details gingen niet aan me voorbij. Gemini Runner had dezelfde sterrenhemel, die niet eens in de prompt stond. Er verscheen ook “Extinct” wanneer ik verloor.
Multimodale mogelijkheden
Om de multimodale capaciteiten te testen, uploadde ik een tekening van een zesjarige.
Daarna vroeg ik om de scène te veranderen in een simpel spel. Dit is de prompt die ik gebruikte:
Generate a simple browser game using the elements in this image. Base the game on what’s shown.
In deze prompt heb ik erop gelet niets uit de afbeelding zelf te specificeren, omdat ik wilde zien of het de visuele content kon interpreteren en een spel kon genereren rond wat het zag.
Het resultaat was een klein spel genaamd Snowy’s Day waarin je het stokfiguurtje kon bewegen om sneeuw te verzamelen terwijl die viel.
Zoals je ziet, zijn de elementen van het spel direct uit de gedeelde afbeelding gehaald. Ik was onder de indruk van de trouw aan de geest van de screenshot, maar het was zeker niet het leukste spel ter wereld. Hoewel het voor een zesjarige misschien wél leuk zou zijn.
Nog een detail: Gemini begreep dat de afbeelding sneeuw toont. Ik voelde me schuldig, want ik dacht dat hij sterren had getekend!
Gemini 3-benchmarks
Google heeft uitgebreide benchmarkdata gedeeld voor zowel Gemini 3 Pro als Gemini Deep Think, en de resultaten zijn over de hele linie indrukwekkend.
Gemini 3 Pro-benchmarks
Als het gaat om pure redeneercapaciteit, demonstreert Gemini 3 Pro wat Google “redeneren op PhD-niveau” noemt. Dit zijn de opvallendste resultaten:
Visueel redeneren
Visueel redeneren maakt een enorme sprong voorwaarts.
- Op ARC-AGI-2 scoort Gemini 3 Pro 31,1%. Dat is een enorme sprong ten opzichte van 4,9% voor Gemini 2.5 Pro en ruim vóór Claude Sonnet 4.5 en GPT-5.1.
- Ook op ScreenSpot-Pro, dat schermbegrip test, behaalt Gemini 3 Pro 72,7%, en laat daarmee Claude Sonnet 4.5 (36,2%) en GPT-5.1 (3,5%) ver achter zich.
Dit zijn beide enorme stappen in hoe goed het model visuele informatie kan begrijpen en erover kan redeneren.
Wiskunde
Met een score van 23,4% op MathArena Apex zet Gemini 3 Pro de concurrentie buitenspel. Ter vergelijking: Gemini 2.5 Pro scoorde 0,5%, Claude Sonnet 4.5 haalde 1,6% en GPT-5.1 kwam niet verder dan 1,0%. Dit vertegenwoordigt een nieuwe standaard voor frontier-modellen in wiskundig redeneren.
Langetermijnplanning
Om langetermijnplanning te meten is er een benchmark genaamd Vending-Bench 2, die het runnen van een vendingmachinebedrijf gedurende een heel jaar simuleert. Het model moet doorlopend beslissingen nemen over voorraad, prijzen en alles daaromheen. Het test of een AI consistente, rationele beslissingen kan blijven nemen over duizenden opeenvolgende keuzes zonder zijn doelen uit het oog te verliezen of grillige keuzes te maken.
Op deze benchmark behaalt Gemini 3 Pro een gemiddelde nettowaarde van $5.478,16. Ter vergelijking: Claude Sonnet 4.5 ($3.838,74) en GPT-5.1 ($1.473,43). Het klinkt misschien als een obscure benchmark, maar voor AI-agents in de praktijk die dagen- of wekenlang taken moeten beheren, is dit soort betrouwbaarheid belangrijk.
Andere benchmarks
Gemini 3 Pro presteert sterk op een breed scala aan aanvullende benchmarks. Het leidt op multimodaal begrip (MMMU-Pro), videocomprehensie (Video-MMMU), grafiekredeneren (CharXiv) en competitief coderen (LiveCodeBench Pro).
Eén opvallende uitzondering: Claude Sonnet 4.5 steekt Gemini 3 Pro nipt voorbij op SWE-Bench Verified, een software-engineeringbenchmark.
Gemini 3 Deep Think-modus-benchmarks
Laten we nu kijken naar de benchmarks voor Gemini Deep Think, de verbeterde redeneermodus die momenteel wordt geëvalueerd met veiligheidstestteams, voordat deze in de komende weken beschikbaar komt voor Google AI Ultra-abonnees.
Je vraagt je misschien af: als Gemini 3 Pro al bovenaan de ranglijsten staat, waarom is de Deep Think-modus dan belangrijk? Het antwoord is dat sommige problemen profiteren van extra redeneertijd. Deep Think gebruikt parallel en verlengd redeneren om meer rekenkracht te besteden aan bijzonder uitdagende taken. Het is ontworpen om langer te duren, maar voor de moeilijkste redeneerproblemen zal die extra verwerkingstijd zich vertalen in beduidend betere resultaten, zoals deze benchmarks laten zien:
Oplossen van nieuwe problemen
De ARC-AGI-2 score springt er voor mij uit. Gemini 3 met Deep Think-modus haalt 45,1% op ARC-AGI-2. (Dit is de officieel geverifieerde versie van de benchmark die hoort bij de ARC Prize-competitie.) In deze test mocht het model code schrijven en uitvoeren als redeneertool, waarbij het programmeren gebruikte om door problemen heen te denken.
Waarom is dit belangrijk? ARC-AGI-2 test specifiek het vermogen van een model om nieuwe, onbekende uitdagingen op te lossen. Dit zijn problemen die het nooit eerder heeft gezien en niet simpelweg kan patroonmatchen vanuit trainingsdata. Dit was historisch een van de moeilijkste dingen voor AI-systemen, dus een sterke score wijst op écht redeneren in plaats van memoriseren.
Uitzonderlijk moeilijke vragen
Deep Think-modus behaalt 37,5% zonder gebruik van tools op Humanity’s Last Exam. En met Deep Think ingeschakeld stijgt dit naar 41,0%. Ter referentie: GPT-5.1 behaalde 26,5%.
Deze benchmark is fascinerend omdat hij is ontworpen om kennis en redeneren te testen op de grens van menselijk begrip. Denk aan extreem moeilijke problemen die diepe expertise vereisen. Dat Gemini 3 met Deep Think meer dan een derde van deze vragen correct kan beantwoorden, suggereert dat het niet alleen informatie opdreunt, maar daadwerkelijk redeneert over zeer complexe en dubbelzinnige problemen.
Master-/doctoraalniveau wetenschap
Deep Think-modus krijgt een A-score—91,9%—op GPQA Diamond, een wetenschappelijke vragenbenchmark op graduate-niveau. Deep Think duwt de score nog hoger naar 93,8%. Hoewel 91,9% al indrukwekkend is, is het interessanter dat dit een basisniveau vormt waarop Deep Think nog verder kan verbeteren.
Hoe krijg ik toegang tot Gemini 3?
Gemini 3 Pro is nu beschikbaar op meerdere platforms. Je kunt het meteen gebruiken in de Gemini-app. Het drijft ook AI-modus in Search aan, dus mogelijk gebruik je Gemini 3 zonder dat je het weet.
Als je developer bent, kun je Gemini 3 Pro benaderen via de Gemini API in Google AI Studio, Vertex AI en de Gemini CLI. Het is ook beschikbaar in het nieuw aangekondigde Google Antigravity-platform en een reeks tools van derden zoals Cursor, GitHub, JetBrains, Manus en Replit.
Google AI Ultra-abonnees krijgen toegang tot Gemini 3 Pro, samen met de experimentele Gemini Agent-functie voor het bouwen van meerstapsagents. Deep Think wordt momenteel geëvalueerd met veiligheidstestteams en komt in de komende weken beschikbaar voor Ultra-abonnees, maar pas nadat extra veiligheidsevaluaties zijn afgerond.
Voor studenten heeft Google een gratis jaarabonnement geïntroduceerd dat toegang geeft tot Gemini 3 Pro, samen met onbeperkte afbeeldinguploads, 2 TB opslag en extra tools zoals NotebookLM.
Hoe Google Gemini 3 inzet
Gemini 3 Pro is al in het wild, en Google zet het nu in voor twee kernfeatures:
Google Search AI Overviews
Google is zo overtuigd van dit nieuwe model dat het de ongewone stap zet om het direct te integreren in Google Zoeken. Terwijl AI Overviews sinds april op steeds meer pagina’s verschijnen, zal Gemini 3 Pro deze overzichten vanaf de lanceringsdag aandrijven.
Gemini 3 en Google Antigravity
Een ander écht spannend onderdeel van deze aankondiging is de toevoeging van een nieuw agentisch ontwikkelplatform, Google Antigravity.
Deze nieuwe tool wordt aangedreven door de redeneer-, toolgebruik- en agentisch-codeervaardigheden van Gemini 3. Google belooft dat het vertrouwd zal aanvoelen, als een AI-IDE, maar dat agents direct toegang hebben tot de editor, terminal en browser om je te helpen complexe projecten zelfstandig te plannen, schrijven en controleren.
Antigravity zal verbinden met Gemini 3 Pro, het Gemini 2.5 Computer Use-model voor browserbesturing, en Nano Banana (Gemini 2.5 Image) voor beeldbewerking.
Slotgedachten
Met deze release maakt Google duidelijk een statement: ze zijn terug in de race om het meest capabele AI-model, en ze schalen het razendsnel uit over hun hele productecosysteem. Gezien de specificaties is het moeilijk het oneens te zijn; Gemini 3 Pro voelt als het beste AI-model ter wereld voor multimodaal begrip.
Google is, zoals altijd, uitstekend gepositioneerd. De cloudinfrastructuur, custom chips en verticaal geïntegreerde AI-stack versterken elkaar nu om prestaties te leveren die weinig concurrenten kunnen evenaren. Omdat de winst alles beslaat—van redeneren, coderen, multimodaal begrip tot langetermijnplanning—suggereert dit sterk dat Google fundamentele verbeteringen heeft aangebracht in de kernarchitectuur van Gemini met Gemini 3 Pro. Bovendien lijkt Google te bouwen met specifieke zakelijke use-cases in gedachten, waardoor de manieren waarop we AI gaan gebruiken snel gevarieerder en interessanter worden.
Moet je snel bijspijkeren over alles rond AI? Begin dan met de AI Fundamentals-skilltrack.
Wat is het verschil tussen Gemini 3 Pro en Gemini 3 Deep Think?
Waar is het contextvenster van 1 miljoen tokens goed voor?
Hoe kan ik Gemini 3 Pro gratis uitproberen?
Wat is Google Antigravity, en hoe verschilt het van AI Studio of Vertex AI?
Waarom zijn benchmark-scores belangrijk voor Gemini 3 Pro?
Author
Josef Waples
