Google DeepMind hat drei neue Gemini-Modelle vorgestellt: 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite und 3.5 Flash Cyber. Doch das wichtigste Modell fehlt weiterhin. Gemini 3.5 Pro bleibt verschollen, während die Konkurrenz längst vorgeprescht ist. Der Druck auf Google wächst.
Drei neue Modelle, aber nicht das Erwartete
Google hat am Dienstag drei Gemini-Modelle gleichzeitig veröffentlicht. Gemini 3.6 Flash ist das neue Arbeitspferd und spart laut Google 17 Prozent weniger Ausgabe-Tokens als sein Vorgänger. Auf bestimmten Benchmarks wie DeepSWE sinkt der Token-Verbrauch sogar um bis zu 65 Prozent. Zudem senkt Google den Preis auf 1,50 Dollar pro Million Eingabe-Tokens und 7,50 Dollar pro Million Ausgabe-Tokens.
Gemini 3.5 Flash-Lite zielt auf Hochvolumen-Anwendungen ab. Mit 350 Ausgabe-Tokens pro Sekunde ist es das schnellste Modell der 3.5-Serie und kostet nur 0,30 Dollar pro Million Eingabe-Tokens. Allerdings gibt es einen Haken: Es schlägt in mehreren Agenten-Benchmarks das ältere Gemini 3 Flash. Das zeigt, wie schnell sich der Markt bewegt.
Flash Cyber: Googles Antwort auf KI-Cyberangriffe
Das dritte Modell ist Gemini 3.5 Flash Cyber, ein auf Cybersicherheit spezialisiertes Modell. Es basiert auf 3.5 Flash und wurde für die Erkennung und Behebung von Sicherheitslücken trainiert. In Tests von Googles Big-Sleep-Team fand Flash Cyber 55 bestätigte Schwachstellen im V8-JavaScript-Motor. Der Vergleich: Standard-Flash fand 47, Anthropic Opus 4.6 nur 36.
Allerdings gibt es einen wichtigen Unterschied. Flash Cyber wird nicht allgemein verfügbar sein. Das Modell ist ausschließlich für Regierungen und vertrauenswürdige Partner über das CodeMender-Programm zugänglich. Google begründet das mit der dualen Natur der Technologie. Dasselbe Modell, das Lücken verteidigt, kann auch für Angriffe genutzt werden.
Gemini 3.5 Pro: Das verschollene Flaggschiff
Die eigentliche Nachricht hinter dem Release ist jedoch, was fehlt. Gemini 3.5 Pro wurde erstmals im Mai auf der Google I/O angekündigt. Damals hieß es, das Modell werde im Juni verfügbar. Juni verging ohne Release. Jetzt, im Juli, verweist Google lediglich darauf, dass 3.5 Pro mit Partnern getestet werde und breit verfügbar sei, sobald es fertig sei.
Laut einem Bericht von Bloomberg kämpft Google intern mit Schwierigkeiten bei der Codingleistung des Modells. Eine Trainingsdaten-Aktualisierung Ende Juni habe enttäuschende Ergebnisse geliefert. In der Zwischenzeit hat die Konkurrenz nicht stillgesessen. OpenAI brachte GPT-5.6 Sol auf den Markt. Anthropic veröffentlichte Claude Opus 4.8 und machte Fable 5 breiter zugänglich. Sogar chinesische Labors wie Moonshot mit Kimi K3 holen auf.
Gemini 4: Der nächste Schritt bereits im Training
Bemerkenswert ist ein weiterer Hinweis in der Ankündigung. Google hat demnach den ambitioniertesten Pre-Training-Lauf für Gemini 4 gestartet. Das Unternehmen spricht von Fortschritten, die es optimistisch stimmen. Das liest sich wie Schadensbegrenzung. Solange 3.5 Pro nicht ausgeliefert ist, hat Google kein öffentliches Modell, das an der Spitze des Marktes mithalten kann.
Die Flash-Modelle sind nützlich für Entwickler, die Agenten im Maßstab betreiben wollen. Sie lösen das Kosten- und Geschwindigkeitsproblem. Das war schon immer die Stärke der Flash-Reihe. Jedoch fehlt Google das Flaggschiff, das die Technologieführerschaft beansprucht. Die Konkurrenz hat längst Modelle auf dem Markt, die in punkto Codingleistung und komplexer Argumentation vorne liegen.
Was die neuen Modelle für Entwickler bedeuten
Für Entwickler sind die neuen Flash-Modelle dennoch relevant. 3.6 Flash verbessert die Computer-Use-Fähigkeiten. Jetzt ist die Steuerung von Browsern, Desktops und Mobilgeräten ein eingebautes Werkzeug in der Gemini-API. Die DeepSWE-Ergebnisse stiegen von 37 auf 49 Prozent, MLE Bench von 49,7 auf 63,9 Prozent.
Flash-Lite wiederum richtet sich an Unternehmen, die Tausende von Agenten-Anfragen pro Minute verarbeiten müssen. Bei 0,30 Dollar pro Million Eingabe-Tokens ist es das günstigste Modell der 3.5-Klasse. Kunden wie Hebbia und Harvey nutzen 3.6 Flash bereits für Dokumentenanalyse und Berichtserstellung. Dennoch bleibt die Frage: Wenn Google sein Flaggschiff nicht liefern kann, wie lange werden Entwickler warten?
