Der Suchmaschinenkonzern Google hat am heutigen Dienstag drei neue KI-Modelle der Gemini-Reihe vorgestellt. Sie zielen auf höhere Geschwindigkeit, niedrigere Kosten und spezialisierte Cybersicherheit ab.
Mit der Veröffentlichung von Gemini 3.6 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite und dem sicherheitsfokussierten Gemini 3.5 Flash Cyber verschärft Google den Wettbewerb mit Rivalen wie OpenAI und Anthropic. Die neuen Modelle sind ab sofort verfügbar und adressieren unterschiedliche Anwendungsbereiche – von rechenintensiven Entwickleraufgaben bis zur automatisierten Bedrohungsabwehr.
Gemini 3.6 Flash: Mehr Leistung, weniger Kosten
Das Flaggschiff der Veröffentlichung ist Gemini 3.6 Flash. Es soll leistungsstärker und gleichzeitig günstiger sein als seine Vorgänger. Laut technischer Dokumentation reduziert das Modell den Verbrauch an Ausgabe-Token um 17 Prozent im Vergleich zur 3.5-Flash-Version. Bei Programmieraufgaben sind es sogar bis zu 65 Prozent.
Die Preisgestaltung fällt aggressiv aus: 1,50 Euro pro Million Input-Tokens und 7,50 Euro pro Million Output-Tokens. In Benchmarks erreicht das Modell 49 Prozent bei DeepSWE und 83 Prozent bei OSWorld – ein deutlicher Sprung bei Code- und Finanzaufgaben. Das Kontextfenster umfasst eine Million Tokens, zudem unterstützt Gemini 3.6 Flash Computer-Use-Funktionen.
Gemini 3.5 Flash-Lite: Der Schnellste seiner Klasse
Für massenhafte Anwendungen und leichte KI-Agenten bringt Google den Gemini 3.5 Flash-Lite an den Start. Mit 350 Tokens pro Sekunde gilt er als schnellstes Modell der 3.5er-Reihe. Der Preis liegt bei nur 0,30 Euro pro Million Input-Tokens und 2,50 Euro pro Million Output-Tokens – das dürfte besonders für Start-ups und Entwickler mit hohem Volumen interessant sein. Im Terminal-Bench erzielte das Modell 54 Prozent.
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Gemini 3.5 Flash Cyber: KI als Sicherheitsdienst
Der dritte Neuzugang, Gemini 3.5 Flash Cyber, markiert einen strategischen Vorstoß in die automatisierte Cybersicherheit. Das Modell wurde speziell für die Erkennung und Abwehr von Sicherheitslücken trainiert und ist in den CodeMender-Sicherheitsagenten integriert. Dieser kann Schwachstellen erkennen, bewerten und automatisch Patches einspielen.
Der Zugang zu diesem Modell bleibt vorerst auf einen begrenzten Pilotversuch mit Regierungen und vertrauenswürdigen Partnern beschränkt. Ein öffentlicher Start ist noch nicht terminiert.
Ausblick: Gemini 4 in der Entwicklung
Während die neuen Modelle ab heute allgemein verfügbar sind, bleibt Gemini 3.5 Pro weiterhin in der Testphase mit Partnern. Google bestätigte zudem, dass das Pre-Training für die nächste Generation – Gemini 4 – bereits begonnen hat.
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Technische Anpassungen und Marktreaktion
Parallel zu den Modellveröffentlichungen hat Google Änderungen an seiner Interactions-API vorgenommen. Die Parameter temperature, top_p und top_k werden abgeschafft, vorgefertigte Modell-Durchläufe sind nicht mehr erlaubt. Das deutet auf eine stärkere Standardisierung der Nutzung hin.
Die Börsenreaktion fiel verhalten aus: Alphabet-Aktien gaben um 0,8 Prozent nach. Branchenbeobachter sehen die Veröffentlichung als Teil eines Preiskampfs im KI-Sektor. Anbieter senken die Einstiegshürden für Entwickler und Unternehmen – der Druck kommt nicht nur aus dem Westen, sondern auch von chinesischen Technologiekonzernen.
In einem separaten Hardware-Projekt arbeitet Google Berichten zufolge an einem neuen Server-Chip mit dem Codenamen Frozen v2. Anders als die bestehenden Tensor Processing Units (TPUs) soll er Gemini-Modelle direkt in die Hardware integrieren. Ein Einsatz wird frühestens 2028 erwartet.
