De recente activiteit op X van meerdere Google-executives wijst op een versnelde introductie van een nieuwe Gemini-variant. Met name verwijzingen naar Gemini 3 Pro, en impliciet Gemini 3 Flash, trekken de aandacht van de markt.

Wil je alle artikelen kunnen lezen en elke podcast beluisteren? Neem dan een abonnement en krijg toegang tot alle artikelen en de database met duizenden berichten.

De context is niet alleen communicatie, maar ook een tastbare prestatievergelijking die laat zien hoe snel de modelkwaliteit evolueert.

• Meerdere Google-executives hinten publiekelijk op een aanstaande release van een nieuw Gemini-model.
• Gemini 3 Pro wordt expliciet vergeleken met Gemini 2.5 Pro, dat tot voor kort als indrukwekkend werd gezien.
• De Pokémon Crystal-benchmark laat een duidelijke sprong in efficiëntie en voortgang zien.

Deze signalen passen in een bredere trend waarin Google de druk opvoert binnen het competitieve AI-landschap. De timing is relevant, omdat hyperscalers zich in een fase bevinden waarin niet alleen schaal, maar vooral modelkwaliteit, inference-efficiëntie en ontwikkelaarstoegang bepalend worden voor marktaandeel en waardering.

Investment view

Wij zitten op een stijging van het aandeel Alphabet (Google) en dit type nieuws kan fungeren als extra steun voor de koers. Niet omdat het om een officiële productlancering gaat, maar omdat de markt gevoelig is voor vroege indicaties van technologische voorsprong en versnelling in de productcyclus.

De vergelijking tussen Gemini 3 Pro en Gemini 2.5 Pro, waarbij expliciet wordt aangegeven dat men eerder onder de indruk was van 2.5 Pro, onderstreept de snelheid waarmee Google zijn modellen verbetert.

De Pokémon Crystal-benchmark fungeert hier als een informele maar veelzeggende proxy voor redeneervermogen, efficiëntie en consistentie over langere taken. Het feit dat Gemini 3 Pro deze benchmark aanzienlijk sneller en consistenter doorloopt, wijst op structurele verbeteringen in architectuur en training.

Vanuit macro-perspectief is dit relevant in een markt waarin AI-capex hoog blijft, maar beleggers kritischer worden op return on investment. Modellen die efficiënter presteren, verlagen inference-kosten en verhogen de aantrekkelijkheid voor enterprise-toepassingen.

Binnen dat kader verstevigt Google zijn concurrentiepositie tegenover andere grote AI-spelers, met name in developer-ecosystemen en API-gebruik.

De impliciete verwijzing naar Gemini 3 Flash suggereert daarnaast een focus op snelheid en kosten, wat aansluit bij de vraag vanuit de markt naar lichtere, schaalbare modellen voor brede implementatie. Dat vergroot de commerciële hefboom van het Gemini-platform en kan op termijn bijdragen aan hogere marges binnen Google Cloud en aanverwante AI-diensten.

Afsluitend blijft onze visie op het aandeel positief. Wij zitten op een stijging en zien dit soort signalen als bevestiging dat Google technologisch niet alleen bijblijft, maar mogelijk versnelt. Dat ondersteunt onze positie, zeker zolang de bredere AI-investeringscyclus intact blijft.

Achtergrond en context

De Pokémon Crystal-benchmark is in AI-kringen uitgegroeid tot een informele stresstest voor grote taalmodellen. Het draait niet om gaming op zich, maar om langdurige planning, geheugen, foutcorrectie en consistent redeneren over duizenden stappen.

• De benchmark meet voortgang in termen van turns en behaalde mijlpalen.
• Efficiëntie en stabiliteit zijn belangrijker dan puur snelheid.
• Vergelijkingen tussen modelgeneraties maken vooruitgang visueel en tastbaar.

In de aangeleverde grafiek wordt duidelijk dat Gemini 3 Pro significant sneller door cruciale mijlpalen heen gaat dan Gemini 2.5 Pro. Waar eerdere modellen vastliepen of traag vorderden, laat de nieuwe generatie een steilere voortgangscurve zien. Voor beleggers is dit geen gimmick, maar een indicatie van verbeterde modelcapaciteiten die zich kunnen vertalen naar productie-toepassingen.

Binnen de sector zien we dat dit soort prestaties steeds vaker worden gebruikt als marketing én als signaal richting ontwikkelaars en enterprise-klanten. Google lijkt hier bewust op in te spelen door executives subtiel te laten hinten op wat komen gaat, zonder formele aankondiging. Dat creëert momentum en houdt de aandacht vast in een uiterst competitieve markt.

Conclusie

De recente signalen rond Gemini 3 Pro en de impliciete komst van Gemini 3 Flash versterken het beeld dat Google zijn AI-strategie versnelt. De zichtbare prestatieverbetering ten opzichte van Gemini 2.5 Pro, gecombineerd met publieke hints vanuit het management, kan de marktperceptie positief beïnvloeden. Wij blijven positief over het aandeel, zitten op een stijging en zien dit nieuws als aanvullende ondersteuning voor onze positie binnen een aanhoudend sterke AI-trend.

🔵 English version

Google Gemini: signals point to an imminent model release, reinforcing the bullish thesis

Recent activity on X from several Google executives suggests that the release of a new Gemini model is approaching. References to Gemini 3 Pro, and implicitly Gemini 3 Flash, have caught market attention. This is not just messaging, but is supported by a concrete performance comparison that highlights how rapidly model quality is advancing.

• Multiple Google executives are publicly hinting at an upcoming Gemini model release.
• Gemini 3 Pro is explicitly compared to Gemini 2.5 Pro, which was previously considered impressive.
• The Pokémon Crystal benchmark shows a clear step-change in efficiency and progress.

These signals fit within a broader trend in which Google is increasing pressure within the competitive AI landscape. Timing matters, as hyperscalers are entering a phase where not only scale, but model quality, inference efficiency, and developer adoption are becoming the key drivers of market share and valuation.

Investment view

We are positioned for upside in Google shares, and this type of news can act as additional support for the stock. Not because it represents a formal product launch, but because markets tend to respond to early indications of technological leadership and acceleration in product cycles.

The comparison between Gemini 3 Pro and Gemini 2.5 Pro, with the explicit remark that 2.5 Pro used to be impressive, underscores the pace at which Google is improving its models. The Pokémon Crystal benchmark serves as an informal yet telling proxy for reasoning depth, efficiency, and long-horizon consistency. Gemini 3 Pro’s faster and more stable progression through this benchmark points to structural improvements in architecture and training.

From a macro perspective, this matters in a market where AI capex remains elevated but investors are increasingly focused on return on investment. More efficient models reduce inference costs and enhance the appeal of enterprise deployments. Within that framework, Google strengthens its competitive position versus other major AI players, particularly across developer ecosystems and API usage.

The implicit reference to Gemini 3 Flash also suggests a focus on speed and cost efficiency, aligning with market demand for lighter, scalable models suitable for broad deployment. This expands the commercial leverage of the Gemini platform and could, over time, support margin expansion within Google Cloud and related AI services.

In conclusion, our view on the stock remains positive. We are positioned for upside and see these signals as confirmation that Google is not merely keeping pace technologically, but potentially accelerating. This supports our stance as long as the broader AI investment cycle remains intact.

Background and context

The Pokémon Crystal benchmark has emerged within AI circles as an informal stress test for large language models. The objective is not gaming itself, but sustained planning, memory, error correction, and consistent reasoning over thousands of steps.

The benchmark tracks progress in terms of turns and achieved milestones, with efficiency and stability outweighing raw speed. Comparisons across model generations make improvements both visible and tangible.

In the provided chart, Gemini 3 Pro clearly advances through key milestones significantly faster than Gemini 2.5 Pro. Where earlier models stalled or progressed slowly, the new generation exhibits a steeper progression curve. For investors, this is not a novelty, but an indication of improved model capabilities that can translate into real-world production use cases.

Across the sector, such benchmarks are increasingly used both as marketing tools and as signals to developers and enterprise customers. Google appears to be leaning into this dynamic by allowing executives to subtly hint at what is coming next, without making a formal announcement. This approach builds momentum and sustains attention in a highly competitive market.

Conclusion

The recent signals surrounding Gemini 3 Pro and the implied arrival of Gemini 3 Flash reinforce the view that Google is accelerating its AI strategy. The visible performance gains versus Gemini 2.5 Pro, combined with public hints from management, can positively influence market perception. We remain positive on the stock, are positioned for upside, and view this development as additional support for our position within a structurally strong AI trend.