Gemini 3.1 Pro: Eine Million Token Kontext und 77% bei ARC-AGI-2

Eine Million Token: Wozu das gut ist

Google setzt weiterhin auf langen Kontext. Gemini 3.1 Pro behaelt sein Rekord-Kontextfenster von 1 Million Token — das entspricht etwa 700.000 Woertern oder mehreren vollstaendigen Buechern.

Fuer praktische Aufgaben bedeutet das:

Eine gesamte Codebasis eines mittelgrossen Projekts in einer einzigen Anfrage laden
Jahresfinanzberichte analysieren, ohne den Kontext zu verlieren
Mit langen Gespraechsverlaeufen und Dokumentation arbeiten
Mehrstuendige Transkriptionen von Meetings und Anrufen verarbeiten

ARC-AGI-2: Test fuer abstraktes Denken

Der ARC-AGI-2-Benchmark testet die Faehigkeit eines Modells zum abstrakten Denken — Aufgaben, die ein Kind leicht loest, die aber die meisten KI-Systeme ueberfordern.

Gemini 3.1 Pro erzielte 77% bei ARC-AGI-2, eines der besten Ergebnisse unter den kommerziellen Modellen:

Modell	ARC-AGI-2
Claude Sonnet 4.6	79.2%
Gemini 3.1 Pro	77.0%
GPT-5.3	74.5%
DeepSeek V3	71.3%

Der Marktanteil waechst

Laut Analysten ist Googles Anteil am LLM-API-Markt in den letzten sechs Monaten von 12% auf 18% gestiegen. Die wichtigsten Gruende:

Preispolitik

Google bietet einige der wettbewerbsfaehigsten Preise:

Input: $3,50 / 1M Token
Output: $10,50 / 1M Token
Fuer Kontext >128K: $7 / $21 pro Million

Google Cloud-Oekosystem

Die Integration mit Vertex AI, BigQuery und anderen Google Cloud-Diensten macht Gemini attraktiv fuer Unternehmenskunden, die bereits die Cloud-Infrastruktur von Google nutzen.

Multimodalitaet

Gemini 3.1 Pro unterstuetzt nativ:

Text, Bilder, Audio und Video
Code-Generierung und -Analyse
Arbeit mit Tabellen und strukturierten Daten

Was das fuer Trader bedeutet

Der lange Kontext von 1M Token eroeffnet interessante Moeglichkeiten:

Gesamte Handelshistorien ueber laengere Zeitraeume fuer Musteranalysen laden
Gleichzeitige Analyse mehrerer Finanzberichte von Unternehmen
Verarbeitung des gesamten Nachrichtenstroms eines Tages ohne Verlust wichtiger Details

Dabei ist zu beachten, dass die Qualitaet der Informationsverarbeitung am Anfang und Ende eines langen Kontexts variieren kann — das sogenannte “Lost in the Middle”-Problem.

Google festigt seinen Platz unter den drei fuehrenden KI-Marktakteuren, und Gemini 3.1 Pro ist ein starkes Argument in diesem Wettlauf.