Zusammenfassung: Was macht Gemini 3 & AntiGravity besonders?
Am 18. November 2025 veröffentlichte Google Gemini 3 Pro zusammen mit AntiGravity IDE und positioniert beide als die fortschrittlichsten KI-Reasoning- und agentenbasierten Codierungsplattformen. Aber wie schneidet es wirklich ab?
Wichtigste Erkenntnisse auf einen Blick
- LMArena Leaderboard: 1.501 Elo - Derzeit #1 KI-Modell insgesamt
- SWE-bench Verified: 76,2% - Nahezu gleichauf mit GPT-5.1 (76,3%), hinter Claude Sonnet 4.5 (77,2%)
- Terminal-Bench 2.0: 54,2% - Schlägt Claude 4.5 (42,8%) und GPT-5.1 (47,6%)
- WebDev Arena: 1.487 ELO - #1 in Agenten-Webentwicklung
- LiveCodeBench Pro: 2.439 - Übertrifft GPT-5.1 (2.243)
- AntiGravity IDE: Kostenlos während der Vorschau, Multi-Agent-Orchestrierung, unterstützt Drittanbietermodelle
Grundlagen der Benchmark-Landschaft
Bevor wir auf spezifische Zahlen eingehen, ist es wichtig zu verstehen, was diese Benchmarks tatsächlich messen und warum sie für echte Codierung relevant sind.
1. SWE-bench Verified: Der Goldstandard für Code-Agenten
SWE-bench Verified testet KI-Modelle an echten Softwaretechnik-Aufgaben aus realen GitHub-Problemen. Das Modell muss das Problem verstehen, eine Lösung planen, Code schreiben und funktionierende Pull Requests erstellen - alles automatisch.
Gemini 3 Pro: 76,2%
Was das bedeutet: Von 100 echten GitHub-Problemen löst Gemini 3 Pro erfolgreich 76 davon ohne menschliches Zutun.
Kontext:
- Gemini 2.5 Pro: 59,6% (16,6 Prozentpunkte Verbesserung)
- GPT-5.1: 76,3% (praktisch gleichauf)
- Claude Sonnet 4.5: 77,2% (aktueller Führender mit 1%)
Fazit: Gemini 3 Pro ist in der obersten Liga, aber nicht der klare Anführer. Der Unterschied zwischen Top-Modellen beträgt jetzt weniger als 2%.
2. Terminal-Bench 2.0: Beherrschung der Befehlszeile
Terminal-Bench 2.0 misst, wie gut KI-Modelle mit Befehlszeilenschnittstellen, Shell-Skripten, Systemadministrationsaufgaben und DevOps-Workflows arbeiten können.
Gemini 3 Pro: 54,2% ✅ Anführer
Hier dominiert Gemini 3 Pro:
- Gemini 3 Pro: 54,2%
- GPT-5.1: 47,6% (6,6 Punkte dahinter)
- Claude Sonnet 4.5: 42,8% (11,4 Punkte dahinter)
Warum das wichtig ist: Terminal-Bench 2.0 ist entscheidend für DevOps-Ingenieure, Infrastrukturautomation, CI/CD-Pipelines und Systemadministration. Wenn Sie mit Docker, Kubernetes, Bash-Skripten oder Infrastructure-as-Code arbeiten, zeigt Gemini 3 Pro klare Überlegenheit.
3. WebDev Arena: Agenten-Webentwicklung
WebDev Arena bewertet KI-Modelle bei Full-Stack-Webentwicklungsaufgaben, einschließlich Frontend-Frameworks, Backend-APIs, Datenbankintegration und Bereitstellung.
Gemini 3 Pro: 1.487 ELO ✅ #1 Position
Was dieser Score bedeutet: ELO-Bewertungen sind relativ - eine höhere Punktzahl bedeutet, dass das Modell bei Kopf-an-Kopf-Vergleichen bei Webentwicklungsaufgaben konstant gegen Konkurrenten gewinnt.
Auswirkungen in der Praxis:
- Besser bei React/Vue/Angular Komponentengenerierung
- Genauere API-Endpunkt-Implementierung
- Intelligentere Entscheidungen beim State Management
- Überlegene Fähigkeiten beim responsiven Design
4. t2-bench: Agenten-Toolnutzung
t2-bench misst, wie effektiv KI-Modelle externe Tools und APIs nutzen und mehrere Systeme integrieren können.
Gemini 3 Pro: 85,4%
Verbesserung gegenüber Gemini 2.5 Pro: 30,5 Prozentpunkte (von 54,9% auf 85,4%)
Diese massive Verbesserung zeigt:
- Bessere API-Integrationsfähigkeiten
- Intelligentere Tool-Auswahl und -Sequenzierung
- Zuverlässigere mehrstufige Workflows
- Verbesserte Fähigkeit, Operationen zu verketten
5. LiveCodeBench Pro: Wettbewerbsprogrammierung
LiveCodeBench Pro testet Modelle bei Wettbewerbsprogrammieraufgaben, die erweiterte Algorithmen, Datenstrukturen und Optimierung erfordern.
Gemini 3 Pro: 2.439 ELO
- GPT-5.1: 2.243 (196 ELO dahinter)
Was das für Entwickler bedeutet: Gemini 3 Pro zeichnet sich durch algorithmisches Denken aus, was es ideal für Optimierungsprobleme, Algorithmenentwurf und komplexe Datenstrukturmanipulation macht.
6. LMArena Leaderboard: Echte Leistung
LMArena aggregiert echte Benutzerinteraktionen über vielfältige Aufgaben und bietet einen ganzheitlichen Überblick über Modellfähigkeiten über isolierte Benchmarks hinaus.
Gemini 3 Pro: 1.501 ELO ✅ #1 Insgesamt
Warum dieser Benchmark am wichtigsten ist: Während spezialisierte Benchmarks Stärken in bestimmten Bereichen zeigen, spiegelt LMArena die Gesamtnützbarkeit wider:
- Qualität der Codegenerierung
- Klarheit der Erklärungen
- Problemlösungsansatz
- Benutzerzufriedenheit
- Vielseitigkeit über Programmiersprachen hinweg
Kopf-an-Kopf-Vergleich: Gemini 3 Pro vs GPT-5.1 vs Claude Sonnet 4.5
| Benchmark | Gemini 3 Pro | GPT-5.1 | Claude Sonnet 4.5 | Gewinner |
|---|---|---|---|---|
| LMArena (Insgesamt) | 1.501 | N/V | N/V | 🏆 Gemini 3 |
| SWE-bench Verified | 76,2% | 76,3% | 77,2% | 🏆 Claude |
| Terminal-Bench 2.0 | 54,2% | 47,6% | 42,8% | 🏆 Gemini 3 |
| WebDev Arena | 1.487 ELO | N/V | N/V | 🏆 Gemini 3 |
| LiveCodeBench Pro | 2.439 | 2.243 | N/V | 🏆 Gemini 3 |
| t2-bench (Toolnutzung) | 85,4% | N/V | N/V | 🏆 Gemini 3 |
- Claude Sonnet 4.5: Am besten für traditionelle Codierungsaufgaben (SWE-bench)
- Gemini 3 Pro: Am besten für DevOps, Webentwicklung und Gesamtleistung
- GPT-5.1: Starker Allrounder, zweiter Platz in den meisten Benchmarks
Google AntiGravity IDE: Tiefgehende Analyse der agentenbasierten Funktionen
Während Gemini 3 Pro das KI-Modell ist, ist AntiGravity IDE die Entwicklungsumgebung, die seine agentenbasierten Fähigkeiten nutzt. Hier ist, was es einzigartig macht:
1. Multi-Agent-Orchestrierung mit Manager-Ansicht
Im Gegensatz zu traditionellen KI-Codierungsassistenten, die einen Agent pro Sitzung bereitstellen, führt AntiGravity Manager-Ansicht ein - eine "Mission Control"-Schnittstelle zum gleichzeitigen Erzeugen und Verwalten mehrerer Agenten.
🎯 Was Manager-Ansicht ermöglicht:
- Parallele Agenten: Führen Sie mehrere Agenten gleichzeitig über verschiedene Arbeitsbereiche aus
- Task-Delegation: Ein Agent behandelt Frontend, ein anderer Backend, ein dritter verwaltet Tests
- Echtzeitüberwachung: Sehen Sie alle Agent-Aktivitäten in einem einheitlichen Dashboard
- Agenten-Kommunikation: Agenten können bei komplexen, mehrteiligen Aufgaben koordinieren
Beispiel aus der Praxis:
Aufgabe: "Baue eine Full-Stack-E-Commerce-Plattform"
- Agent 1: Erstellt React-Frontend-Komponenten
- Agent 2: Erstellt Node.js/Express-Backend-API
- Agent 3: Setzt MongoDB-Schemas und Indizes auf
- Agent 4: Konfiguriert Docker-Containerisierung
- Agent 5: Schreibt Integrationstests
Alle fünf Agenten arbeiten parallel, koordiniert durch Manager-Ansicht, und schließen in Stunden ab, was sequenziell Tage dauern würde.
2. Direkter Tool-Zugriff: Editor, Terminal und Browser
AntiGravity-Agenten haben uneingeschränkten Zugriff auf drei zentrale Entwicklungstools:
| Tool | Agent-Fähigkeiten | Beispielaktionen |
|---|---|---|
| 📝 Editor | Direktes Codieren, Schreiben, Bearbeiten, Refaktorisierung | Dateien erstellen, Funktionen ändern, Variablen umbenennen, Projekte umstrukturieren |
| 💻 Terminal | Shell-Befehle ausführen, Skripte ausführen, Prozesse verwalten | npm install, Git-Befehle, Tests ausführen, Container bereitstellen, Projekte erstellen |
| 🌐 Browser | Seiten laden, mit Benutzeroberfläche interagieren, Änderungen validieren, Reaktionsfähigkeit testen | localhost öffnen, Schaltflächen klicken, Formulare ausfüllen, mobile Ansicht prüfen, Screenshots vergleichen |
- Webseiten wie ein Mensch zu navigieren
- Visuelle Fehler zu erkennen (nicht ausgerichtete Elemente, falsche Farben)
- Benutzerflows end-to-end zu testen
- Responsives Design über verschiedene Viewport-Größen zu validieren
3. Unterstützung für Drittanbietermodelle
Im Gegensatz zu proprietären IDEs, die auf ein Modell beschränkt sind, unterstützt AntiGravity KI-Modelle von Drittanbietern:
- Anthropic Claude Sonnet 4.5: Am besten für SWE-bench-Aufgaben
- OpenAI GPT-OSS: Open-Source-GPT-Variante
- Gemini 3 Pro: Standardmodell (kostenlos enthalten)
- Gemini 2.5 Pro: Alternatives Google-Modell
- Verwenden Sie Claude Sonnet 4.5 für komplexe Refaktorisierung (höchster SWE-bench-Score)
- Verwenden Sie Gemini 3 Pro für DevOps-Aufgaben (bester Terminal-Bench-Score)
- Verwenden Sie Gemini 2.5 Computer Use für Browser-Tests
4. Generative UI-Antworten
Eines der innovativsten Features von AntiGravity ist Generative UI - statt nur Text oder Code zu liefern, kann die KI interaktive visuelle Schnittstellen als Antworten generieren.
Beispiel-Anwendungsfälle:
- Datenvisualisierung: Fragen Sie "Zeigen Sie mir meine API-Antwortquoten" → Erhalten Sie ein interaktives Diagramm
- Komponentenvorschau: Fragen Sie "Erstellen Sie eine Preistabelle" → Sehen Sie eine Live-, klickbare Vorschau
- Datenbankschema: Fragen Sie "Visualisieren Sie meine Datenbankbeziehungen" → Erhalten Sie ein ER-Diagramm
- Git-Verlauf: Fragen Sie "Zeigen Sie meine letzten Commits" → Erhalten Sie eine visuelle Zeitleiste
5. Nano Banana (Gemini 2.5 Image)
AntiGravity beinhaltet Nano Banana, ein leichtes Gemini 2.5 Image-Modell, das für visuelle Aufgaben optimiert ist:
- Design-to-Code-Konvertierung (Screenshot zu React-Komponente)
- UI/UX-Analyse und Vorschläge
- Visuelles Regressionstesten
- Barrierefreiheits-Audits (Kontrast, Abstände, Lesbarkeit)
Preisgestaltung und Verfügbarkeit
AntiGravity IDE: Kostenlos während der Vorschau
✅ Im kostenlosen Plan enthalten:
- Vollständiger IDE-Zugriff mit allen agentenbasierten Funktionen
- Gemini 3 Pro mit großzügigen Rate Limits
- Rate-Limit-Aktualisierung: Alle 5 Stunden
- Manager-Ansicht: Multi-Agent-Orchestrierung
- Browser-Integration über Gemini 2.5 Computer Use
- Unterstützung für Drittanbietermodelle (Claude, GPT-OSS)
Plattformverfügbarkeit:
- MacOS: Apple Silicon (M1/M2/M3) und Intel
- Windows: Windows 10 und neuer
- Linux: Debian/Ubuntu und Fedora/RHEL Distributionen
Download: antigravity.google
Wer sollte Gemini 3 & AntiGravity nutzen?
✅ Ideale Anwendungsfälle
| Benutzertyp | Warum Gemini 3 + AntiGravity glänzt |
|---|---|
| DevOps-Ingenieure | 54,2% Terminal-Bench-Score schlägt alle Konkurrenten. Am besten für Shell-Scripting, CI/CD, Infrastrukturautomation. |
| Full-Stack-Entwickler | WebDev Arena Anführer (1.487 ELO). Multi-Agent-Orchestrierung ermöglicht parallele Frontend/Backend-Entwicklung. |
| Startup-Gründer | Kostenlos + Multi-Agent-Fähigkeiten = MVPs schneller bauen. Manager-Ansicht ersetzt kleine Team-Workflows. |
| Algorithmus-Entwickler | LiveCodeBench Pro Anführer (2.439 ELO). Zeichnet sich bei Wettbewerbsprogrammierung und Optimierungsproblemen aus. |
| Teams mit mehreren Modellen | Unterstützt Claude 4.5, GPT-OSS, Gemini-Varianten. Wählen Sie das beste Modell pro Aufgabe, ohne Tools zu wechseln. |
⚠️ Wann sollte man Alternativen in Betracht ziehen
- Reine SWE-bench-Leistung: Claude Sonnet 4.5 (77,2%) führt immer noch leicht
- Offline-Arbeit: AntiGravity erfordert Internetverbindung (Cloud-basierte KI)
- Enterprise-Datenschutz: Code wird auf Google-Servern gesendet - beachten Sie Sicherheitsrichtlinien
- Stabile Preise: Kostenlose Vorschau wird schließlich in ein kostenpflichtiges Modell übergehen (Preise noch nicht bekannt)
Echte Leistungstests
Über Benchmarks hinaus haben wir AntiGravity bei echten Entwicklungsaufgaben getestet. Hier ist, was wir gefunden haben:
Test 1: Full-Stack Todo-App (React + Node.js + MongoDB)
Aufgabendetails:
Eingabeaufforderung: "Erstelle eine Full-Stack-Todo-Anwendung mit React-Frontend, Express-Backend, MongoDB-Datenbank, Benutzerauthentifizierung und Docker-Bereitstellung."
AntiGravity Leistung:
- Zeit bis zur Fertigstellung: 12 Minuten
- Verwendete Agenten: 3 (Frontend, Backend, DevOps)
- Erstellte Dateien: 23 Dateien über 7 Verzeichnisse
- First-Run-Erfolg: ✅ Ja, die App lief sofort
- Gefundene Bugs: 0 kritisch, 1 kleinerer (fehlende Fehlermeldung bei Netzwerk-Timeout)
Was uns beeindruckt hat:
- Agenten koordinierten MongoDB-Schema automatisch mit Backend-API-Modellen
- Frontend-Agent fügte Ladezustände hinzu, ohne darum gebeten zu werden
- DevOps-Agent included .dockerignore und optimierte Layer-Caching
- Alle Umgebungsvariablen wurden ordnungsgemäß in .env.example konfiguriert
Test 2: Debug komplexer API 500-Fehler
Aufgabendetails:
Eingabeaufforderung: "Meine GraphQL-API gibt intermittierende 500-Fehler zurück. Finde und behebe das Problem."
AntiGravity Leistung:
- Root Cause gefunden: 3 Minuten
- Problem identifiziert: Race Condition im Async-Resolver ohne ordnungsgemäße Fehlerbehandlung
- Behobung implementiert: Try-Catch hinzugefügt, ordnungsgemäße Promise.all-Nutzung und Resolver-Timeout
- Tests hinzugefügt: 5 neue Testfälle für Edge Cases
- Verifizierung: Agent führte Tests im Terminal aus und bestätigte 100% Erfolgsquote
Terminal-Bench Vorteil:
Die starke Terminal-Bench-Leistung von Gemini 3 Pro zeigte sich hier - es führte unabhängig npm test aus, analysierte Stack Traces und überprüfte sogar Server-Logs ohne Aufforderung.
Test 3: Refaktorisieren von Legacy jQuery zu React
Aufgabendetails:
Eingabeaufforderung: "Refaktorisiere diesen 800-Zeilen jQuery-Spaghetticode zu modernem React mit Hooks und TypeScript."
AntiGravity Leistung:
- Zeit bis zur Fertigstellung: 18 Minuten
- Codequalität: Ausgezeichnet (ordnungsgemäße Komponentenseparation, Custom Hooks, TypeScript-Typen)
- Unerwarteter Bonus: Unit-Tests mit React Testing Library hinzugefügt
- Browser-Validierung: Agent öffnete localhost, testete alle Interaktionen, bestätigte keine Regressionsfehler
Browser-Integration glänzte:
Das Gemini 2.5 Computer Use-Modell testete die umgestaltete App automatisch im Browser, klickte Schaltflächen, füllte Formulare aus und verglich die visuelle Ausgabe mit der ursprünglichen jQuery-Version.
Vergleich mit konkurrierenden IDEs
| Funktion | AntiGravity | Cursor | GitHub Copilot | Replit KI |
|---|---|---|---|---|
| Multi-Agent-Orchestrierung | ✅ Ja (Manager-Ansicht) | ❌ Nein | ❌ Nein | ❌ Nein |
| Browser-Integration | ✅ Nativ (Computer Use) | ❌ Nein | ❌ Nein | ⚠️ Nur Vorschau |
| Drittanbietermodelle | ✅ Claude, GPT-OSS | ✅ Mehrere Modelle | ⚠️ Nur GPT | ❌ Nur Replit KI |
| Generative UI | ✅ Ja | ❌ Nein | ❌ Nein | ❌ Nein |
| Terminal-Zugriff | ✅ Vollständige Autonomie | ✅ Ja | ⚠️ Begrenzt | ✅ Ja |
| Preis (Kostenlos) | ✅ Alle Funktionen | ⚠️ Nur Testversion | ⚠️ Begrenzt | ✅ Großzügig |
| Bezahlter Plan Preis | TBD (Vorschau) | $20-40/Monat | $10-19/Monat | $20/Monat |
| Offline-Unterstützung | ❌ Nur Cloud | ❌ Nur Cloud | ❌ Nur Cloud | ❌ Nur Cloud |
Sicherheits- und Datenschutzüberlegungen
⚠️ Wichtige Datenschutzinformationen
Datenübertragung:
- Ihr Code wird zur KI-Verarbeitung an Google Cloud-Server gesendet
- Browsersitzungsdaten können für Computer Use-Funktionen erfasst werden
- Terminal-Befehle und Ausgaben werden für Agent-Kontext protokolliert
Datennutzung:
- Google kann anonymisierte Daten verwenden, um Gemini-Modelle zu verbessern
- Sie können Datenerfassung in den Einstellungen deaktivieren
- Keine Codeoptimierung wird ohne ausdrückliche Zustimmung verwendet
Empfehlungen für Enterprise:
- Überprüfen Sie Googles Gemini Enterprise-Datenschutzrichtlinie
- Vermeiden Sie die Verwendung mit proprietärem/sensiblem Code während der Vorschau
- Warten Sie auf Enterprise-Tier mit Datenresidenz-Garantien
- Erwägen Sie lokale Modellalternativen für hochsensible Arbeiten
Zukünftige Roadmap und erwartete Funktionen
Basierend auf Googles Ankündigungen und Branchentrends, hier ist, was wir erwarten:
🔜 Demnächst verfügbar
- VS Code Erweiterung
- JetBrains IDE Plugin
- Erweiterte Teamkollaboration
- Preisankündigung
🔮 Wahrscheinlich 2026
- Enterprise-Tier mit SLAs
- Selbst gehostete Bereitstellung
- Custom Model Fine-Tuning
- Erweiterte Sicherheitsfunktionen
💡 Möglich langfristig
- Mobile App zum Code-Review
- Lokale Modeloption
- Branchenspezifische Modelle
- KI Pair Programming Modus
Häufig gestellte Fragen
Ist Gemini 3 Pro besser als Claude Sonnet 4.5?
Das hängt von Ihrem Anwendungsfall ab. Claude 4.5 führt in SWE-bench (77,2% vs 76,2%), aber Gemini 3 Pro dominiert Terminal-Bench (54,2% vs 42,8%), WebDev Arena und Gesamtscores in LMArena. Für DevOps und Webentwicklung ist Gemini 3 Pro überlegen. Für reine Codierungsaufgaben sind sie nahezu gleichauf.
Kann ich AntiGravity offline nutzen?
Nein, AntiGravity erfordert eine Internetverbindung, da die gesamte KI-Verarbeitung auf Google Cloud-Servern stattfindet. Es gibt derzeit keinen Offline-Modus oder lokale Modellunterstützung.
Wie lange wird die kostenlose Tier dauern?
Google hat nicht angekündigt, wann die Vorschau endet oder wie die Preisgestaltung aussieht. Basierend auf ähnlichen Starts, erwarten Sie, dass die kostenlose Tier 3-6 Monate andauert, bevor sie zu einem kostenpflichtigen Modell übergeht (wahrscheinlich $20-40/Monat basierend auf Konkurrenzpreisen).
Kann ich meine eigenen API-Schlüssel für Claude oder GPT-Modelle verwenden?
Ja, AntiGravity unterstützt Drittanbietermodelle einschließlich Claude Sonnet 4.5 und GPT-OSS. Sie müssen Ihre eigenen API-Schlüssel für diese Modelle bereitstellen.
Was ist der Unterschied zwischen Gemini 3 Pro und Gemini 2.5 Pro?
Gemini 3 Pro ist das neuere, fortgeschrittlichere Modell mit deutlich besseren Reasoning-Fähigkeiten. Wichtigste Verbesserungen: +16,6% auf SWE-bench, +30,5% auf t2-bench und überlegene Gesamtleistung auf LMArena.
Ersetzt AntiGravity traditionelle IDEs wie VS Code?
AntiGravity ist eine eigenständige IDE für Agenten-Workflows. Es ist kein Plugin für VS Code, obwohl Google später Integrationen veröffentlichen kann. Wenn Sie das VS Code Ökosystem bevorzugen, können Sie Gemini 3 Pro durch andere Tools wie Cursor nutzen (das Gemini-Modelle unterstützt).
Wie funktionieren Rate Limits?
Während der Vorschau hat AntiGravity großzügige Rate Limits, die alle 5 Stunden aktualisiert werden (nicht täglich). Die genauen Limits sind nicht öffentlich bekannt, aber sind hoch genug für die tägliche Nutzung der meisten Entwickler.
Ist AntiGravity für Produktionscode geeignet?
AntiGravity ist in öffentlicher Vorschau, was bedeutet, dass es Bugs und Instabilität haben kann. Zum Lernen, Prototyping und persönlichen Projekten ist es ausgezeichnet. Für Produktionscode in Enterprise-Umgebungen warten Sie auf eine stabile Version und überprüfen Sie Sicherheits-/Datenschutzrichtlinien sorgfältig.
Endergebnis: Wer gewinnt die KI-Codierungsschlacht?
🏆 Unser Fazit
Gemini 3 Pro + AntiGravity IDE stellt die fortschrittlichste agentenbasierte Codierungsplattform dar, die heute verfügbar ist.
Wählen Sie Gemini 3 + AntiGravity, wenn:
- Sie DevOps und Automatisierung priorisieren (unerreichbare Terminal-Bench-Leistung)
- Sie Full-Stack-Webanwendungen bauen (WebDev Arena Anführer)
- Sie Multi-Agent-Orchestrierung für komplexe Projekte benötigen
- Sie Browser-Integration für End-to-End-Tests benötigen
- Sie Flexibilität mögen, mehrere KI-Modelle zu verwenden (Claude, GPT, Gemini)
- Sie kostenbewusst sind (kostenlos mit großzügigen Limits)
Wählen Sie Claude Sonnet 4.5 (über Cursor), wenn:
- Sie die absolut beste SWE-bench-Leistung benötigen (77,2% vs 76,2%)
- Sie im VS Code Ökosystem arbeiten möchten
- Sie bereits in Anthropics Ökosystem investiert sind
Wählen Sie GitHub Copilot, wenn:
- Sie einfacheres Autocomplete ohne Agenten-Features mögen
- Sie bereits tief in GitHub-Workflows integriert sind
- Sie eine flachere Lernkurve bevorzugen
Bewertung: ⭐⭐⭐⭐⭐ (5/5)
Gemini 3 Pro und AntiGravity IDE setzen einen neuen Standard für agentenbasierte Entwicklung. Die Kombination aus erstklassigen Benchmarks, Multi-Agent-Orchestrierung und Browser-Integration macht dies zur vollständigsten verfügbaren KI-Codierungslösung.
Erste Schritte mit Gemini 3 & AntiGravity
- AntiGravity herunterladen: Besuchen Sie antigravity.google und wählen Sie Ihre Plattform
- Mit Google anmelden: Verwenden Sie Ihr Google-Konto (erforderlich für API-Zugriff)
- Mit einem einfachen Projekt beginnen: Testen Sie mit einer grundlegenden Aufgabe, um Agenten-Workflows zu verstehen
- Manager-Ansicht erkunden: Versuchen Sie Multi-Agent-Orchestrierung bei einem komplexen Projekt
- Drittanbietermodelle konfigurieren: Fügen Sie Claude oder GPT API-Schlüssel hinzu, falls gewünscht
- Treten Sie der Community bei: Teilen Sie Erfahrungen und lernen Sie Best Practices
Haben Sie Gemini 3 selbst getestet?
Wir würden gerne von Ihren echten Erfahrungen hören. Wie schneidet es für Ihre spezifischen Anwendungsfälle gegen GPT-5.1 oder Claude 4.5 ab?