Labor
Organisation, die das Modell entwickelt oder veröffentlicht und dessen technische und Sicherheitsdokumentation pflegt.
Entdecke die dokumentierten Modelle, veröffentlichten Bewertungen und Primärquellen dieser Organisation.
Flash-Modell für langwieriges Software-Engineering, autonome Agenten und komplexe Geschäftsabläufe.
16 SEP 2026↗ MULTIMODALES SCHLUSSFOLGERNMultimodales Schlussfolgern, Code und komplexe Probleme.
16 SEP 2026↗ FRÜHERES FLASH · AGENTENFrühere Flash-Generation für komplexen Code, Agenten und mehrstufige Ausführung; nützlich als Vergleichspunkt mit Gemini 3.8.
18 SEP 2026↗ EFFIZIENTES NATIVES BILDMODELLProduktionsbildmodell, das Generierung, Bearbeitung und visuelles Reasoning mit einem Gleichgewicht aus Qualität, Kosten und Latenz kombiniert.
18 SEP 2026↗ FILMISCHES VIDEO MIT AUDIOFilmisches Videomodell mit nativem Audio, Szenenerweiterung und Steuerung durch Frames und Referenzbilder.
18 SEP 2026↗ MUSIKGENERIERUNGMusikmodell für vollständige Songs mit Stimme, Liedtext und Kontrolle über Struktur, Stil, Dauer und Instrumentierung.
18 SEP 2026↗ EINHEITLICHES MULTIMODALES EMBEDDINGEmbedding-Modell, das Text, Bilder, Video, Audio und PDF in einem gemeinsamen Vektorraum für Suche und multimodales RAG abbildet.
18 SEP 2026↗ INTEGRIERTES RÄUMLICHES REASONINGAuf physisches Verständnis, Video, räumliches Reasoning und Tool-Orchestrierung für Robotiksysteme spezialisiertes Modell.
18 SEP 2026↗ MULTIMODALE UNTERHALTUNG IN ECHTZEITLive-Konversationsmodell, das Sprache, Video und Tools mit geringer Latenz integriert.
29 SEP 2026↗ LIVE-SPRACHE MIT ERWEITERTEM REASONINGLive-Sprachvariante mit Hintergrund-Reasoning für komplexe, mehrstufige Aufgaben.
29 SEP 2026↗Die Zahlen werden mit dem von der Quelle angegebenen Kontext dargestellt. Ein Anbieterergebnis ist kein unabhängiger Vergleich und ersetzt keine eigene Bewertung.
| Modell | Benchmark | Ergebnis | Metrik |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.8 Flash | Artificial Analysis Intelligence v4.1 | 50,2 | Index |
| Gemini 3.8 Flash | GDPval-AA v2 | 1.348,8 | Elo |
| Gemini 3.1 Pro | SWE-Bench Pro | 54,2 % | Gelöst |
| Gemini 3.1 Pro | Terminal-Bench 2.1 | 70,7 % | Genauigkeit |
| Gemini 3.7 Flash | Evaluaciones Gemini 3.7 Flash | Veröffentlicht | Code und Agenten |
| Nano Banana 2 | Evaluación visual Nano Banana 2 | Empfohlenes Modell | Qualität, Kosten und Latenz |
| Veo 3.1 | MovieGenBench | Veröffentlichte Spitzenposition | Globale Präferenz für Text-zu-Video |
| Lyria 3.5 | Evaluación de Lyria 3.5 | Veröffentlicht | Musikalität, Stimme und strukturelle Kohärenz |
| Gemini Embedding 2 | Evaluaciones Gemini Embedding 2 | Veröffentlicht | Multimodales Retrieval |
| Gemini Robotics ER 2 | Evaluaciones Robotics ER 2 | Veröffentlicht | Räumliches Reasoning und Robotik |
Eine Organisation, ein Produkt und ein Modell sind nicht dieselbe Einheit. Inferama trennt sie, um Fähigkeiten oder kommerzielle Bedingungen nicht dem falschen Element zuzuschreiben.
Organisation, die das Modell entwickelt oder veröffentlicht und dessen technische und Sicherheitsdokumentation pflegt.
Identifizierbare Version mit Limits, Modalitäten und Verhalten, die sich zwischen Veröffentlichungen ändern können.
API, Anwendung, angebundene Cloud oder kommerzieller Tarif; jeder Kanal kann unterschiedliche Preise, Aufbewahrungsfristen und Limits haben.
Zu jeder Aussage müssen die konsultierte offizielle Seite und das Prüfdatum festgehalten werden.
Gemini Robotics ER 2 wird als Vision-Language-Modell vorgestellt, das mehrstufige Aufgaben für die Robotik planen kann. Das belegt weder, dass es einen Roboter direkt steuert, noch dass seine Pläne in jeder Umgebung sicher und zuverlässig sind. Wir prüfen, was die verfügbare Dokumentation tatsächlich stützt und was jedes Team selbst testen muss.
30 Sep 2026 ↗ ANALISISGoogles Dokumentation beschreibt ein Modell, das Text und weitere Inhaltstypen in einem gemeinsamen Embedding-Raum abbildet. Das belegt eine deklarierte Fähigkeit, aber nicht, dass die Suche in einem konkreten Korpus besser wird. Wir prüfen, welche Schlüsse sich aus den verfügbaren Quellen zu Leistung, Zugang, Preis und Datenverarbeitung ziehen lassen – und was vor einem Test noch zu klären ist.
30 Sep 2026 ↗ ANALISISGoogle positioniert Gemini 3.8 Flash für langfristige Softwareentwicklung und autonome Agenten. Diese erklärte Ausrichtung beweist jedoch nicht, dass das Modell langwierige Aufgaben zuverlässig löst. Diese Analyse trennt Anbieterangaben von dokumentierten Zugangs- und Preisbedingungen der Agent Platform und zeigt, welche Belege in den konsultierten Quellen fehlen.
30 Sep 2026 ↗ ANALISISGoogle beschreibt Gemini 3.1 Pro als Modell für komplexe Aufgaben. Das belegt jedoch nicht, dass eine konkrete Integration einen mehrstufigen Workflow zuverlässig abschließt. Wir schlagen ein reversibles Prüfverfahren vor und erläutern, was sich anhand der verfügbaren Quellen zu Zugriff, Preis, Sicherheit und Leistung sagen lässt – und was nicht.
29 Sep 2026 ↗ ANALISISGoogle beschreibt Gemini 3.7 Flash als Modell für mehrstufige Aufgaben, Code-Refactoring und allgemeines Schlussfolgern. Was die verfügbaren Quellen über Zugang, Preis, Sicherheit und Leistung belegen – und was nicht.
29 Sep 2026 ↗ COMPARATIVAEs liegen keine Ergebnisse eines direkten Vergleichslaufs vor, anhand derer sich ein Sieger bestimmen ließe. Stattdessen bietet dieser Artikel ein reproduzierbares Protokoll, um Patchqualität, Regressionen, Kosten und Zeit unter vergleichbaren Bedingungen zu messen und festzulegen, welche Evidenz ein Team vor der Entscheidung benötigt.
28 Sep 2026 ↗