Hör nicht auf die Naysayer, Gemini 3 ist extrem gut bei allen Arten von Programmieraufgaben. Alles von UI für Webanwendungen, iOS-Entwicklung in Swift, Backend-Code in Python, alles, was mit AI/ML zu tun hat, usw. Es ist wirklich stark und gut darin, Regeln zu befolgen und Werkzeuge zu nutzen.

Es scheint, dass immer wenn ein großes Frontier-Modell veröffentlicht wird, eine Menge Leute, die versuchen, Aufmerksamkeit zu erregen, darüber reden, wie "unterwhelming" es ist und wie es bei ihrer Lieblingsaufgabe versagt hat. Normalerweise stellt man fest, dass sie schrecklich im Prompting waren oder ihre Aufgabe idiotisch und im echten Leben überhaupt nicht relevant ist.

Es gibt einige Ausnahmen, wie Llama4, das offensichtlich schrecklich war für jeden, der es 3 Minuten lang ausprobiert hat. Aber die Leute haben das auch über GPT-5 gesagt und es war lächerlich falsch. Es ist wie an der Börse, die Leute bekommen mehr Aufmerksamkeit, wenn sie skeptisch und konträr sind. Negativität verkauft.

Was zählt (zumindest beim Programmieren), ist, wie gut das Modell für Menschen ist, die bereits darin geübt sind, ähnliche Modelle für die Softwareentwicklung zu verwenden, und ihre fundierte Meinung, nachdem sie es mehrere Stunden lang an einer Vielzahl von realistischen, realen Aufgaben ausprobiert haben, nicht an stupid gotcha-Problemen.

Und es braucht wirklich Zeit und viele unabhängige Versuche, um zu sehen, wie konsistent und autonom das Modell ist, wie viel Eigenverantwortung und „Durchhaltevermögen“ es zeigt (ein Teil davon hängt auch vom Agenten-Harness ab, also Cursor versus Gemini-CLI), wie zuverlässig es mit Werkzeugen ist.

Gemini 3 glänzt in all diesen Dimensionen, und das in großem Maße. Google hat mit diesem Modell einen enormen Marktwert für sich geschaffen, insbesondere weil sie es zu Selbstkosten auf ihrem eigenen maßgeschneiderten Silizium hosten können.

Es wird für andere schwierig (nahezu unmöglich) sein, diesen Punkt auf der Preis-Leistungs-Kurve zu erreichen. Selbst wenn GPT-6 etwas intelligenter ist, werden die Hosting-Kosten für OpenAI nach Zahlung der "Nvidia-Steuer" und der Gewährung von Jensens 90% Bruttomarge in Pareto-Begriffen nicht ausreichen.