Gemini 3.1 Pro vs GPT-5.2 vs Claude Opus 4.6: Welches KI-Modell gewinnt 2026?
Google hat gerade Gemini 3.1 Pro (Preview) veroeffentlicht -- und die Zahlen lassen sich nicht ignorieren. In der veroeffentlichten Benchmark-Tabelle von Google DeepMind erreicht Gemini 3.1 Pro 77.1% bei ARC-AGI-2, ein dramatischer Sprung gegenueber den 31.1% von Gemini 3 Pro -- kein kleines Versions-Update, sondern ein echter Quantensprung in der gemeldeten Reasoning-Leistung.
Aber Benchmarks sind nicht alles. OpenAIs GPT-5.2 und Anthropics Claude Opus 4.6 verschwinden nicht einfach, und jedes Modell hat nach wie vor Bereiche, in denen es klar fuehrt. Welches Modell gewinnt also tatsaechlich im Februar 2026?
Ich habe die Daten durchforstet -- verifizierte Ergebnisse, reale Preise und die Vorbehalte, ueber die Google lieber nicht reden wuerde. Hier sind meine Erkenntnisse.
Was ist Gemini 3.1 Pro?
Das hat sich geaendert:
- ARC-AGI-2 stieg von 31.1% (Gemini 3 Pro) auf 77.1% (Gemini 3.1 Pro) -- eine ca. 2.5-fache Steigerung im gemeldeten abstrakten Reasoning
- Agentische Faehigkeiten verbessert: APEX-Agents stieg von 18.4% auf 33.5%
- Coding & Terminal-Aufgaben: SWE-Bench Verified = 80.6% (nahe der Spitze) und Terminal-Bench 2.0 = 68.5% (fuehrend unter den verglichenen Frontier-Modellen in derselben Tabelle)
- Verfuegbarkeit (Preview): Gemini API (AI Studio), Vertex AI, Gemini CLI, Gemini App, NotebookLM und Antigravity
Das ist die Marketing-Botschaft. Schauen wir, ob die Zahlen im direkten Vergleich standhalten.
Benchmark-Vergleich: Gemini 3.1 Pro vs GPT-5.2 vs Claude Opus 4.6
Hier ist der vollstaendige Vergleich ueber die wichtigsten Benchmarks. Alle Ergebnisse stammen aus offiziellen Ankuendigungen oder verifizierten Drittanbieter-Berichten, Stand 19. Februar 2026.
| Benchmark | Gemini 3.1 Pro | GPT-5.2 | Claude Opus 4.6 | Gewinner |
|---|---|---|---|---|
| ARC-AGI-2 (abstraktes Reasoning) | 77.1% | 52.9% | 68.8% | Gemini 3.1 Pro |
| GPQA Diamond (QA auf Graduierten-Niveau) | 94.3% | 92.4% | 91.3% | Gemini 3.1 Pro |
| SWE-Bench Verified (reale Coding-Aufgaben) | 80.6% | 80.0% | 80.8% | Claude Opus 4.6 |
| Terminal-Bench 2.0 (Terminal-Aufgaben) | 68.5% | 54.0% | 65.4% | Gemini 3.1 Pro |
| APEX-Agents (agentische Aufgaben) | 33.5% | 23.0% | 29.8% | Gemini 3.1 Pro |
| BrowseComp (Web-Browsing) | 85.9% | 65.8% | 84.0% | Gemini 3.1 Pro |
| Humanity's Last Exam (Search+Code) | 51.4% | 45.5% | 53.1% | Claude Opus 4.6 |
| GDPval-AA Elo | 1317 | 1462 | 1606 | Claude Opus 4.6 |
| SWE-Bench Pro (Public) | 54.2% | 55.6% | — | GPT-5.2 |
Die Schlagzeilen-Zahl: ARC-AGI-2
Sprechen wir ueber den Elefanten im Raum. 77.1% bei ARC-AGI-2 ist wirklich bedeutsam. Zur Einordnung:
- GPT-5.2 (High Compute): 52.9%
- Claude Opus 4.6: 68.8%
- Gemini 3 Pro: 31.1%
Die r/singularity-Community diskutiert heute heiss darueber, und das zurecht. ARC-AGI-2 ist darauf ausgelegt, neuartiges Reasoning zu testen -- Probleme, die das Modell noch nie gesehen hat. Ein Abstand von ca. 24 Punkten zu GPT-5.2 ist nicht marginal.
Trotzdem sollten wir ehrlich bleiben: Das sind Googles selbst gemeldete Zahlen. Unabhaengige Verifizierung braucht Zeit. Einige Reddit-Skeptiker aeussern bereits die Sorge des "Feintuning auf den Test", was erwaehnswert ist, auch wenn es zum jetzigen Zeitpunkt spekulativ bleibt. Wir werden diesen Artikel aktualisieren, sobald Drittanbieter-Evaluierungen vorliegen.
Wo jedes Modell tatsaechlich gewinnt
Benchmarks liefern eine Ergebnistafel. Reale Anwendungsfaelle liefern Antworten. Hier sind die echten Staerken jedes Modells.
Gemini 3.1 Pro: Bestes Modell fuer Reasoning, agentische Aufgaben und Coding
Wenn Sie ein Modell brauchen, das neuartige Probleme durchdenken kann, ist Gemini 3.1 Pro der neue Spitzenreiter. Die ARC-AGI-2- und APEX-Agents-Ergebnisse deuten auf einen bedeutenden Sprung in der Faehigkeit des Modells hin:
- Mehrstufige Reasoning-Ketten bewaeltigen
- Komplexe agentische Workflows autonom abschliessen
- Reale Software-Engineering-Aufgaben bewaeltigen (80.6% SWE-Bench Verified ist kein Pappenstiel)
- Informationen aus dem Web durchsuchen und zusammenfassen (BrowseComp 85.9%)
Claude Opus 4.6: Bestes Modell fuer Expertenwissen und differenzierte Analyse
Claude Opus 4.6 liegt nicht weit zurueck -- und in einigen Bereichen liegt es nach wie vor vorn:
- Humanity's Last Exam (mit Tools): 53.1% vs. Geminis 51.4% -- wenn die Fragen wirklich an der Grenze des menschlichen Wissens liegen, hat Claude immer noch die Nase vorn
- Claudes Sonnet 4.6 Thinking-Variante fuehrt bei GDPval-AA Elo (1633 vs. 1317), was auf staerkere Leistung in bestimmten Evaluierungs- und Alignment-Bereichen hindeutet
- Anthropics Fokus auf Sicherheit und Instruktionsbefolgung bedeutet, dass Opus 4.6 zuverlaessiger ist fuer sensible, hochkritische Ausgaben, bei denen konsistente Qualitaet gefragt ist
GPT-5.2: Bestes Modell fuer Oekosystem, Multimodalitaet und Kosteneffizienz
OpenAIs GPT-5.2 mag bei mehreren Benchmarks zurueckliegen, hat aber strukturelle Vorteile:
- Preisgestaltung bei $1.75/$14.00 pro M Tokens macht es zum kosteneffizientesten Frontier-Modell (Quelle: openai.com/api/pricing)
- Das OpenAI-Oekosystem (ChatGPT, API, Codex-Varianten) bleibt am breitesten in Drittanbieter-Tools integriert
- GPT-5.3-Codex fuehrt bei SWE-Bench Pro (Public) mit 56.8%, was zeigt, dass OpenAIs spezialisierte Coding-Varianten wettbewerbsfaehig bleiben
- Breiteste multimodale Faehigkeiten mit ausgereifter Vision-, Audio- und Tool-Nutzungsfunktionalitaet
Preisvergleich
Kosten zaehlen. Hier sind die API-Preise jedes Modells:
| Modell | Input (pro M Tokens) | Output (pro M Tokens) | Quelle | Hinweise |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.1 Pro (Preview) | $2.00 (≤200K) / $4.00 (>200K) | $12.00 (≤200K) / $18.00 (>200K) | ai.google.dev | Preview-Preise; Bedingungen koennen sich aendern |
| GPT-5.2 | $1.75 | $14.00 | openai.com/api/pricing | Verifiziert |
| Claude Opus 4.6 | $5.00 | $25.00 | docs.anthropic.com | Verifiziert |
Das grosse Bild: Was Gemini 3.1 Pro fuer das KI-Rennen bedeutet
Treten wir einen Schritt zurueck.
Die Reasoning-Luecke schliesst sich -- schnell
Vor sechs Monaten lautete die Erzaehlung: "OpenAI fuehrt beim Reasoning, Anthropic bei der Sicherheit, Google bei Multimodalitaet." Das stimmt so nicht mehr. Gemini 3.1 Pros ARC-AGI-2-Ergebnis (77.1%) schliesst nicht nur die Reasoning-Luecke -- es uebertrifft die Konkurrenz mit deutlichem Abstand.
Das ist wichtig, weil ARC-AGI-2 kein Wissenstest ist. Es misst die Faehigkeit, ueber Muster zu schlussfolgern, die das Modell noch nie gesehen hat. Ein 25-Punkte-Vorsprung vor GPT-5.2 bei diesem spezifischen Benchmark deutet darauf hin, dass Google einen echten architektonischen oder Trainings-Durchbruch erzielt hat, nicht nur die Datenmenge skaliert.
Agentische KI ist das neue Schlachtfeld
Das APEX-Agents-Ergebnis (33.5%) ist wohl wichtiger als die Schlagzeilen-Zahl bei ARC-AGI-2. Es zeigt, dass Gemini 3.1 Pro komplexe, mehrstufige Aufgaben autonom fast doppelt so gut erledigen kann wie Gemini 3 Pro (18.4%) und deutlich besser als GPT-5.2 (23.0%) und Opus 4.6 (29.8%).
Hier liegt das wahre Geld. Agentische KI -- Modelle, die das Web durchsuchen, Code schreiben, Aufgaben ausfuehren und komplexe Workflows verketten koennen -- ist die Killer-App von 2026. Googles Investition in diese Richtung (siehe: Google Antigravity, Gemini CLI) signalisiert, dass sie es ernst meinen, diesen Bereich zu dominieren.
Aber Benchmarks sind nicht die ganze Geschichte
Einige wichtige Vorbehalte:
- Selbst gemeldete Ergebnisse. Google hat diese Benchmarks veroeffentlicht. Die unabhaengige Verifizierung steht noch aus. Die KI-Community hat gelernt, bei Zahlen am Veroeffentlichungstag vorsichtig zu sein.
- Benchmark ≠ Praxisgefuehl. Modelle, die bei standardisierten Tests gut abschneiden, fuehlen sich in der Praxis nicht immer besser an. Reale Benutzerfreundlichkeit, Instruktionsbefolgung, Kreativitaet und Konsistenz zaehlen -- und diese sind schwerer zu messen.
- Die Konkurrenz schlaeft nicht. OpenAI hat bereits GPT-5.3-Codex mit Verbesserungen bei SWE-Bench Pro gezeigt. Anthropics Claude-Roadmap hat wahrscheinlich Antworten in der Pipeline. Der heutige Spitzenreiter ist die Baseline von morgen.
- Die Frage des "Feintuning auf den Test". Einige in der r/singularity-Community fragen sich, ob das ARC-AGI-2-Ergebnis echte Reasoning-Verbesserung widerspiegelt oder eine Optimierung auf das Benchmark-Format darstellt. Es ist eine berechtigte Frage, die nur Zeit und unabhaengige Evaluierung beantworten koennen.
Das Fazit
Gemini 3.1 Pro ist die beeindruckendste Einzelmodell-Veroeffentlichung von 2026 bisher. 13 von 16 Benchmarks anzufuehren ist kein Zufall -- es ist ein klares Signal, dass Google DeepMind auf Hochtouren laeuft. Aber "beeindruckendste Veroeffentlichung" und "bestes Modell fuer Ihren Anwendungsfall" sind nicht dasselbe.
- Reines Reasoning und agentische Power? → Gemini 3.1 Pro
- Expertenwissen und Sicherheit? → Claude Opus 4.6
- Kosteneffizienz und Oekosystem? → GPT-5.2
Das KI-Wettrennen hat ein neues Kapitel bekommen. Und ehrlich? Davon profitieren wir alle.
Haeufig gestellte Fragen
Ist Gemini 3.1 Pro besser als GPT-5.2?
Bei vielen veroeffentlichten Benchmarks ja -- darunter ARC-AGI-2 (77.1% vs. 52.9%), GPQA Diamond (94.3% vs. 92.4%) und APEX-Agents (33.5% vs. 23.0%). Allerdings bleibt GPT-5.2 kosteneffizienter beim Input ($1.75/M) und verfuegt ueber breitere Drittanbieter-Integrationsunterstuetzung.
Was kostet Gemini 3.1 Pro?
Gemini 3.1 Pro (Preview) kostet $2/$12 pro 1M Tokens (≤200K Kontext) und $4/$18 (>200K) laut der Gemini API-Preisseite. Preview-Preise und -Bedingungen koennen sich aendern -- ueberpruefen Sie die aktuelle Preisliste vor dem Produktions-Rollout.
Welches ARC-AGI-2-Ergebnis hat Gemini 3.1 Pro?
Gemini 3.1 Pro erzielte 77.1% bei ARC-AGI-2 -- gegenueber 31.1% fuer Gemini 3 Pro (etwa 2.5-mal hoeher). In derselben veroeffentlichten Tabelle liegt Claude Opus 4.6 bei 68.8% und GPT-5.2 bei 52.9%.
Wo schlaegt Claude Opus 4.6 noch Gemini 3.1 Pro?
Claude Opus 4.6 fuehrt bei Humanity's Last Exam (mit Tools) mit 53.1% vs. Geminis 51.4%, und die Claude Sonnet 4.6 Thinking-Variante fuehrt bei GDPval-AA Elo (1633 vs. 1317). Bei Aufgaben auf Experten-Niveau und sicherheitskritischen Anwendungen bleibt Claude aeusserst wettbewerbsfaehig.
Ist Gemini 3.1 Pro jetzt verfuegbar?
Welches KI-Modell ist am besten fuer Coding 2026?
Gemini 3.1 Pro ist eines der staerksten Allround-Coding-Modelle: SWE-Bench Verified = 80.6% (sehr nah an der Spitze) und Terminal-Bench 2.0 = 68.5% (fuehrend in der veroeffentlichten Vergleichstabelle). Allerdings liegt Claude Opus 4.6 bei SWE-Bench Verified mit 80.8% knapp vorn, und spezialisierte Varianten (z.B. GPT-5.3-Codex) koennten bei bestimmten reinen Coding-Ranglisten fuehren.
