Gaat Gemini 3 alles veranderen?
Ik merk in gesprekken met ondernemers en developers dat de verwachtingen rond de volgende generatie AI modellen bijna elke week worden opgeschroefd. Gemini 2.5 Pro is nu al een bijzonder krachtig, zogenoemd "thinking model", met diepgaande reasoning, sterke codecapaciteiten, een context window van 1 miljoen tokens en native multimodaliteit over tekst, audio, beeld en video. Maar natuurlijk komt meteen de vervolgvraag, wat gaat Gemini 3 daarbovenop leveren?
Uit alles wat Google nu doet met 2.5 en de manier waarop ze "thinking" en agentic use cases neerzetten, kun je een aantal vrij scherpe verwachtingen afleiden. Denk aan nog betere redenerende agents, soepeler samenspel van tekst, beeld, audio en video, en vooral betrouwbaardere antwoorden in complexe zakelijke processen. Precies daar wordt het interessant voor MKB ondernemers, zeker als je het niet bij één model laat, maar Gemini 3 combineert met bijvoorbeeld GPT 5, Claude 4.5 en andere toppers via een agnostisch platform.
Hoe de huidige Gemini 2.5 Pro werkt (reasoning, context, multimodale input)
Welke realistische verbeteringen we van Gemini 3 mogen verwachten
Voorbeelden van MKB toepassingen die daar direct van profiteren
Hoe je via het Mind AI platform van Spartner toegang krijgt tot Gemini, GPT, Claude, open source modellen en meer, zonder je te verliezen in techniek
Praktische ideeën om je marketing, documentstromen, servicedesk en kennisdeling nu al "Gemini 3 ready" te maken 🙂
Waar staan we nu met Gemini 2.5 Pro?
Heb je je wel eens afgevraagd hoe "slim" een AI model anno 2025 nu écht is, onder de motorkap? De huidige Gemini 2.5 Pro geeft daar eigenlijk al een heel duidelijk antwoord op. Dit is niet meer gewoon een chatmodel, dit is een reasoning engine die complexere taken kan decomponeren, plannen en oplossen.
Volgens de officiële informatie van Google DeepMind is Gemini 2.5 Pro hun meest geavanceerde model tot nu toe. Het is een thinking model, wat betekent dat het intern een denkstap uitvoert voordat het antwoordt. Op benchmarks als AIME 2025 voor wiskunde en GPQA voor wetenschap scoort het op of boven het niveau van andere topmodellen. In de praktijk merk je dat bijvoorbeeld wanneer je het een ingewikkelde juridische redenering laat uitschrijven of een meerstaps financieel scenario laat doorrekenen, het model blijft veel consistenter dan oudere generaties.
Wat mij in de praktijk vooral opvalt, is hoe breed het multimodale spectrum van 2.5 Pro is. Het model kan tekst, audio, afbeeldingen, video en zelfs complete code repositories verwerken binnen een context window van 1 miljoen tokens. Dat betekent dat je bijvoorbeeld een volledige productcatalogus met documentatie, een stapel supporttickets en een serie schermopnames van je applicatie in één sessie kunt voeden. Het model kan dan over die complete context heen redeneren, samenvatten en verbeteringen voorstellen.
Daarnaast is 2.5 Pro sterk in tooling en agents. De officiële documentatie benadrukt onder andere function calling, file search en code execution. In onze eigen experimenten met AI agents, bijvoorbeeld voor technische servicedesks of interne knowledge bots, zie je dat zo'n model veel beter wordt in het kiezen van de juiste tool op het juiste moment. In plaats van een los chatvenster krijg je een soort digitale collega, die weet wanneer hij moet zoeken, wanneer hij moet rekenen en wanneer hij even moet doorvragen bij de gebruiker.
Een interessante video die dat goed laat zien is bijvoorbeeld deze breakdown van de Gemini 2.5 mogelijkheden en roadmap richting volgende generaties:
Die video is uiteraard nog geen officieel Gemini 3 verhaal, maar je ziet wel welke richting Google zelf als logisch vervolg ziet, meer context, betere reasoning, sterkere agents en steeds naadlozere multimodaliteit.
Welke sprong is realistisch van Gemini 2.5 naar Gemini 3?
Stel je voor dat je op de plek van Google DeepMind zit. Je hebt nu al een model dat de meeste benchmarks aanvoert, diep kan redeneren en 1M tokens context heeft. Waar zit dan nog de echte winst voor een volgende generatie als Gemini 3?
De eerste lijn is vrijwel zeker reasoning kwaliteit en betrouwbaarheid. 2.5 Pro is al een thinking model, maar er is nog ruimte om hallucinaties verder terug te dringen, vooral in domeinen waar exactheid cruciaal is, zoals juridische interpretaties, compliance of medische informatie. Ik verwacht dat Gemini 3 hiervoor nog zwaarder leunt op interne deliberation technieken, langere denkstappen en waarschijnlijk slim gebruik van retrieval om feiten te verifiëren voordat een antwoord wordt gegeven. Voor MKB processen betekent dit simpelweg, minder onzin, meer betrouwbare output, vooral als je AI inzet voor documenten, contracten of financiële rapportages.
Een tweede duidelijke lijn is context en geheugen. Gemini 2.5 Pro biedt 1M tokens context en presteert al goed op MRCR, een benchmark voor langetermijncoreferentie. Toch blijft het moeilijk om een hele organisatiegeschiedenis, klantinteracties en productontwikkelingen consequent in één sessie te betrekken. Gemini 3 ligt voor de hand als een model dat niet alleen meer context aankan, maar slimmer omgaat met wat belangrijk is binnen die context. Denk aan dynamisch samenvatten van lange historie, zodat het model altijd weet wat relevant is voor de huidige vraag, zonder overladen te worden met ruis.
Derde lijn is multimodaliteit. 2.5 Pro is native multimodaal: tekst, audio, beeld, video. Google experimenteert daarnaast met krachtige videomodellen als Veo 3 en audiofuncties in de Flash-lijn. Logische verwachting is dat Gemini 3 nog beter wordt in het combineren van die modaliteiten. Bijvoorbeeld, vanuit een video van een fabriek een procesbeschrijving genereren, daar direct een handleiding voor schrijven en er vervolgens een trainingsscript met voice over bij maken. Voor MKB is dat goud waard, omdat veel kennis nog steeds verstopt zit in schermopnames, Teams-meetings en telefoongesprekken in plaats van nette documenten.
Ten vierde zie je in de huidige 2.5 documentatie al veel nadruk op agents en tooling. File search, code execution, grounding met bijvoorbeeld Maps, gestructureerde output. Gemini 3 zal daar vrijwel zeker op voortbouwen door complexere workflows autonoom aan elkaar te knopen. Denk aan een agent die een heel HR proces afhandelt, van het analyseren van een nieuwe wet, tot het aanpassen van templates, het genereren van communicatie en het registreren van taken in je ticket systeem. Niet in één magie prompt, maar via een serie transparante, uitlegbare stappen.
En dan de praktische kant, snelheid en kosten. 2.5 Pro is imposant, maar voor massaproductie op schaal gebruiken veel partijen liever de Flash of Flash Lite varianten vanwege de prijs performance verhouding. Ik verwacht dat Gemini 3 enerzijds als nieuw vlaggenschip boven Pro wordt gepositioneerd, maar dat Google tegelijk blijft optimaliseren op efficiëntie. Voor jou als MKB ondernemer wordt de vraag dan niet welk model absoluut het sterkst is, maar welk model goed genoeg is voor deze taak en efficiënt genoeg voor dagelijks gebruik. Dat is precies waar een model agnostisch platform een verschil maakt.
Wat betekent Gemini 3 concreet voor het MKB via Mind?
De interessante vraag is natuurlijk niet alleen wat Google bouwt, maar wat jij daar morgen mee kunt. Vanuit onze praktijk met het Mind AI platform zie ik een paar duidelijke scenario's waar een toekomstige Gemini 3 meteen waarde toevoegt, juist doordat Mind niet vastzit aan één model maar meerdere toppers combineert, van Gemini tot GPT 5 en Claude 4.5 en krachtige open source modellen.
Neem marketing en SEO content. Mind heeft nu al een AI webpagina en blog automatisering die SEO doelen analyseert, keywords bepaalt, de top 10 resultaten doorzoekt en vervolgens pagina's en blogs schrijft in jouw tone of voice, inclusief beelden en video. Vandaag kun je daar Gemini 2.5 Pro al voor inzetten wanneer je veel research en complexe bronnen hebt, bijvoorbeeld bij specialistische B2B onderwerpen. Met Gemini 3 wordt dat nog interessanter, omdat een sterker reasoning model beter verbanden legt tussen lange whitepapers, webinars, productdocumentatie en externe bronnen. Je krijgt dan content die minder generiek is en veel dichter tegen je echte expertise aan ligt.
Een ander krachtig scenario is document automatisering. Mind kan nu zakelijke documenten genereren uit notities of ruwe input, vertalen, spellingscontrole en tone of voice verbeteringen doorvoeren en documenten automatisch wegschrijven naar SharePoint, Google Drive of andere opslag. Stel je voor dat je daar straks een Gemini 3 achter hangt die nog robuuster redeneert over juridische clausules, compliance regels of complexe interne policies. Uit onze ervaring met sectoren zoals finance, legal en zorg weet ik hoe kritisch nuance en consistentie daar zijn. Een model dat minder hallucinaties heeft en beter met lange context omgaat, maakt het verschil tussen handig hulpmiddel en betrouwbare co pilot in je governance proces.
Ook bij servicedesk en klantcontact zie ik een directe lijn. Mind biedt nu al een servicedesk email automatie waarbij AI mails leest, vragen identificeert, beleid raadpleegt, interne kennis zoekt en conceptantwoorden opstelt. Met een Gemini 3 agent die nog beter redeneert over lange gesprekshistorie en multimodale context, bijvoorbeeld screenshots of korte schermvideo's van klanten, wordt het mogelijk om complexere technische issues automatisch te triëren. De AI kan dan niet alleen een antwoord suggereren, maar ook onderbouwen welke bronnen het heeft geraadpleegd en welke stappen het adviseert, wat het voor je team veel makkelijker maakt om snel te verifiëren en te vertrouwen op de output.
Tot slot helpt een platform als Mind om Gemini 3 niet geïsoleerd te gebruiken. Soms is GPT 5 beter in creatieve copywriting, soms is een open source model interessanter vanwege privacy of kostprijzen, soms heb je juist de multimodale kracht van Gemini nodig bovenop je bestaande systemen. Omdat Mind agnostisch koppelt met modellen van verschillende aanbieders en zelfs self hosted varianten zoals Llama of DeepSeek kan integreren, maak je op taakniveau steeds de beste match. Gemini 3 wordt dan niet een alles of niets besluit, maar een van de high end tools in een gereedschapskist die je per use case slim inzet.
Hoe bereid je jouw organisatie nu al voor op een Gemini 3 wereld?
Laatst zat ik met een MKB directeur die vroeg, "Moet ik nu wachten op Gemini 3 voordat ik serieus met AI begin?" Mijn antwoord was vrij direct, nee. De echte winst zit niet in wachten op het perfecte model, maar in het stap voor stap inrichten van processen, data en cultuur zodat je elk nieuw model snel kunt adopteren.
De eerste stap is altijd duidelijk krijgen waar de grootste frictie zit in je bedrijf. Is dat contentproductie, zoals blogs, landingspagina's en social posts? Dan is het logisch om nu al te starten met Mind AI content oplossingen, die Gemini 2.5 Pro, GPT 5 en andere modellen kunnen inzetten voor SEO, blogs en social media. Als Gemini 3 extra reasoning of multimodaliteit toevoegt, pluggen we dat simpelweg in dezelfde flow. Jij hoeft je processen niet om te bouwen, je profiteert gewoon van een betere motor onder de motorkap.
Een tweede voorbereiding is het op orde brengen van je bedrijfsinformatie. AI modellen halen veel meer uit zichzelf wanneer ze goede context krijgen, interne documenten, richtlijnen, productinformatie, FAQ's. Mind maakt het mogelijk om die bronnen gestructureerd te koppelen, zodat een chatbot, servicedesk agent of document generator jouw eigen kennis meeneemt. Wanneer straks Gemini 3 beschikbaar is, kan datzelfde kenniskader worden hergebruikt, maar dan met sterkere reasoning en langere context. De investering die je nu in je informatiearchitectuur doet, betaalt zich dus dubbel terug.
Derde element is experimentcultuur. Uit onze ervaring blijkt dat organisaties die klein beginnen, bijvoorbeeld met één AI chatbot voor interne collega's of met één geautomatiseerde blogflow, veel sneller kunnen opschalen zodra er een nieuw model of nieuwe capability verschijnt. Je team leert hoe je prompts formuleert, hoe je AI output beoordeelt en hoe je veiligheid en governance borgt. Als Gemini 3 dan een sprong maakt in multimodale agents, kun je die kennis direct inzetten. In plaats van weer een groot verandertraject voelt het dan als een logische upgrade.
En ja, er is ook een filosofische laag. AI modellen worden niet alleen slimmer, ze worden ook steeds meer een verlengstuk van je organisatiebrein. Gemini 3, GPT 5, Claude 4.5, al die modellen representeren verschillende manieren van redeneren en communiceren. De echte strategische vraag voor MKB's wordt, hoe zorg ik dat deze digitale denkers samen werken in mijn voordeel, in plaats van dat ik van hype naar hype ren? Een agnostisch platform met duidelijke processen, zoals we dat zelf met Mind neerzetten, is in mijn ogen de enige houdbare route. Zo blijf je baas over je eigen data, je eigen context en je eigen tempo van innovatie. 🙂
Wat is op dit moment het belangrijkste verschil tussen Gemini 2.5 Pro en een toekomstig Gemini 3 model?
Op dit moment is Gemini 2.5 Pro het officiële vlaggenschip van Google, met sterke reasoning, 1M tokens context en rijke multimodaliteit. Gemini 3 is nog niet publiek gespecificeerd, maar je mag verwachten dat het vooral verbetert op betrouwbaarheid, langere context en nog slimmere agents. Uit onze ervaring met eerdere generaties zie je bijna altijd dat de stap van goed naar zeer consistent en betrouwbaar de grootste impact heeft voor zakelijke gebruikers.
Moet ik wachten op Gemini 3 voordat ik AI serieus in mijn bedrijf ga inzetten?
Nee, dat is meestal juist een valkuil. De sprongen tussen modelgeneraties zijn indrukwekkend, maar de echte winst zit in het opbouwen van processen, data en vaardigheden rondom AI. Als je nu start met bijvoorbeeld AI content, document automatisering of servicedesk ondersteuning via een agnostisch platform, kun je nieuwe modellen zoals Gemini 3 vrijwel naadloos inpluggen zodra ze beschikbaar zijn. Wachten betekent vooral gemiste leerkansen en gemiste efficiëntiewinst.
Hoe helpt een platform als Mind om Gemini 3 slim te combineren met andere modellen zoals GPT 5 of Claude 4.5?
In de praktijk is geen enkel model overal de beste keuze. Soms wil je de sterke multimodaliteit en reasoning van Gemini, soms de creativiteit van GPT 5, soms een open source model dat je zelf host vanwege privacy of kosten. Mind is bewust model agnostisch ontworpen, het koppelt met meerdere tekst, beeld en videomodellen en kan per taak het meest geschikte model gebruiken. Vanuit onze ervaring met MKB klanten merken we dat dit veel rust geeft, je hoeft niet te gokken welk eco systeem gaat winnen, je profiteert gewoon van de beste mix. 🙂
Welke concrete MKB processen profiteren het meeste van een sterkere Gemini 3 generatie?
De grootste impact verwachten we bij processen die veel context en nuance vragen. Denk aan complexe documentstromen zoals HR policies, contracten, compliance documenten, of servicedesk situaties waarin meerdere systemen, eerdere tickets en productdocumentatie gecombineerd moeten worden. Ook bij marketing en SEO, waar Gemini al nu grote hoeveelheden bronnen kan analyseren, zal een sterkere reasoning en langere context van Gemini 3 zorgen voor content die beter aansluit op jouw echte expertise, in plaats van generieke AI tekst.
Hoe borg je als MKB de veiligheid en privacy als je met krachtige modellen als Gemini 3 gaat werken?
Uit onze ervaring is dit vooral een kwestie van architectuur en governance. Je wilt duidelijk hebben welke data wel en niet naar externe modellen mag, hoe je logging en monitoring inricht en welke taken je eventueel via self hosted of open source modellen afhandelt. Een platform als Mind kan bijvoorbeeld onderscheid maken tussen publiek toegankelijke content automatisering, die prima via cloud modellen kan, en kritische documenten die je liever met een lokaal model verwerkt. Belangrijk is dat je als bedrijf eigenaarschap houdt over data en processen, zodat modellen als Gemini 3 in jouw kader werken en niet andersom.
Kan ik Gemini 3 straks ook gebruiken voor video en beeld, of is dat alleen voor tekst?
De huidige Gemini 2.5 Pro is al natively multimodaal, het begrijpt tekst, audio, afbeelding en video. Rondom Gemini 3 is de verwachting dat die lijn alleen maar verder wordt doorgetrokken, mogelijk in nauwe combinatie met gespecialiseerde videomodellen zoals Veo en beeldmodellen. In het Mind platform zien we nu al dat MKB's veel winnen door tekst, beeld en video in één flow te combineren, bijvoorbeeld voor social media of e learning. Met een volgende generatie Gemini wordt dat waarschijnlijk nog vloeiender en krachtiger.
Hoe zorg ik dat mijn team niet overweldigd raakt door al die nieuwe modelnamen en versienummers?
Dat hoor ik vaak en het is heel herkenbaar. De truc is om de focus te verleggen van welke modelversie gebruiken we vandaag naar welke processen willen we verbeteren en welke capabilities hebben we daarvoor nodig. Als je dat helder hebt, kan een technisch partner of platform de vertaalslag maken naar de juiste modellen onder de motorkap. In de dagelijkse praktijk is het voor je team veel overzichtelijker om te denken in oplossingen, zoals AI blog automatisering, AI servicedesk of AI document co pilot, dan in modelversies. Zo houd je de energie op innovatie, zonder elke week door alle AI nieuwsartikelen te moeten ploegen. 😊
