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Gemini 3 Pro Preview (low)

GoogleGeminiProprietary

विवरण

Gemini 3 Pro is the first model in the new Gemini 3 series. It is best for complex tasks that require broad world knowledge and advanced reasoning across modalities. Gemini 3 Pro uses dynamic thinking by default to reason through prompts, and features a 1 million-token input context window with 64k output tokens.

रिलीज़ तिथि
2025-11-18
पैरामीटर
—
संदर्भ लंबाई
—
मोडैलिटीज़
audio, image, text, video

क्षमता रडार

50
general
78
coding
87
reasoning
63
science
70
agents
80
multimodal

रैंकिंग

डोमेन#रैंकस्कोरस्रोत
एजेंटिक क्षमता48
52.0
LS
कोडिंग रैंकिंग76
76.0
AA
सामान्य रैंकिंग131
66.0
AA
मल्टीमॉडल रैंकिंग61
41.0
LS
विज्ञान69
76.0
AA

बेंचमार्क स्कोर (LLM Stats)

(LLM Stats (zeroeval))

Agents

Vending-Bench 2547816.0%स्वयं
t2-bench85.4%स्वयं
Terminal-Bench 2.0Stanford × Laude Institute (2026)54.2%स्वयं

Biology

GPQANYU + Cohere + Anthropic (2023)91.9%स्वयं

Code

LiveCodeBench Pro2439.00 / 3000स्वयं
SWE-Bench Verified76.2%स्वयं

Factuality

SimpleQA72.1%स्वयं
FACTS Grounding70.5%स्वयं

General

Global PIQA93.4%स्वयं
MMMLU91.8%स्वयं
MMMU-Pro81.0%स्वयं
LiveBench73.4%
MRCR v2 (8-needle)26.3%स्वयं

Grounding

ScreenSpot Pro72.7%स्वयं

Healthcare

VideoMMMU87.6%स्वयं

Math

AIME 2025100.0%स्वयं
Humanity's Last Exam45.8%स्वयं
MathArena Apex23.4%स्वयं

Multimodal

CharXiv-R81.4%स्वयं
OmniDocBench 1.511.5%स्वयं

Reasoning

ARC-AGI v231.1%स्वयं

AA मूल्यांकन सूचकांक

(Artificial Analysis)
Math Index(Artificial Analysis)
86.7
Intelligence Index(Artificial Analysis)
33.9
Mmlu Pro(TIGER-Lab (Univ. of Waterloo, Toronto, CMU, 2024))
0.9
Gpqa(NYU + Cohere + Anthropic (2023))
0.9
Aime 25(MAA (Mathematical Association of America))
0.9
Livecodebench(UC Berkeley + MIT + Cornell (2024))
0.9
Lcr(Artificial Analysis)
0.7
Tau2(Sierra + U Toronto + Vector Institute (2025))
0.7
Scicode(UIUC + Argonne National Lab (2024))
0.5
Ifbench(Google Research (2023))
0.5
Terminalbench Hard(Stanford × Laude Institute (2026))
0.3
Hle(Center for AI Safety + Scale AI (2025))
0.3

LLM Stats श्रेणी स्कोर

(LLM Stats (zeroeval))
Agents
100
Code
100
Reasoning
100
General
100
Physics
90
Language
90
Healthcare
90
Biology
90
Chemistry
90
Frontend Development
80
Math
70
Multimodal
70
Factuality
70
Grounding
70
Tool Calling
70
Vision
60
Spatial Reasoning
50
Long Context
30
Structured Output
10

मूल्य निर्धारण

इनपुट मूल्य$2 / 1M टोकन
आउटपुट मूल्य$12 / 1M टोकन
मिश्रित मूल्य (3:1)$4.5 / 1M टोकन

गति

टोकन/सेकंड0.0
पहले टोकन में देरी0.00s
पहले उत्तर में देरी0.00s

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

प्रदाता मूल्य रैंकिंग

1 प्रदाता

प्रदाताइनपुटआउटपुट
1Googleप्राथमिक
$2
$12

इस मॉडल के लिए विभिन्न API प्रदाताओं के मूल्य निर्धारण की तुलना करें।

बाहरी लिंक

LLM StatsArtificial Analysis