Google Gemini: Multimodales KI-Modell im Detail

Stand: Januar 2026 | Autor: Steffen Quievreux - KI Berater

Gemini ist Googles fortschrittliches multimodales KI-Modell der nächsten Generation, das Text, Bilder, Videos und Audios nahtlos verarbeiten kann und heute als zentrales generatives System im Google-Ökosystem (Suche, Android, Workspace, Google TV u. a.) dient.¹²³ Als Nachfolger von Google Bard ist Google Gemini damit das strategische Kernmodell für generative KI bei Google.

Überblick und Historie

Hintergrund

Anbieter: Google (Alphabet Inc.)
Entwicklungsteam: Google DeepMind (Fusion aus DeepMind und Google Brain)
Erstveröffentlichung: Dezember 2023 (Gemini 1.0)¹
Aktuelle Hauptgeneration: Gemini‑3‑Familie (Gemini 3.0 mit Varianten wie Flash, Pro, „Thinking“ etc.), breit ausgerollt ab Ende 2025 und Anfang 2026 in Google Gemini, Workspace, Gmail und Mobile‑Apps.²³⁴

Hinweis: Frühere Versionen wie Gemini 1.5 und 2.0/2.5 gelten inzwischen weitgehend als abgelöst, bleiben aber für Bestandsintegrationen und bestimmte Kontotypen (z. B. Gemini 2.0/2.5, „Thinking“-Varianten) weiterhin verfügbar.¹⁴

Kernmerkmale

Multimodalität: Gleichzeitige Verarbeitung von Text, Bild, Video und Audio in einem einheitlichen Modell-Stack; Gemini 3 wird u. a. in Circle to Search, Google TV, Gmail, Android und den mobilen Gemini‑Apps eingesetzt.²³⁵
Skalierbarkeit: Von On‑Device‑Modellen (Gemini Nano / Gemini 3 Flash für mobile Szenarien) bis zu Rechenzentrums‑Deployments (Gemini 3 Pro und höherwertige Varianten) in Google Cloud.²³⁶
Agentik: Tiefe Integration als KI‑Assistent in Gmail (AI Overviews, „Ask your inbox“, AI Inbox, Suggested Replies, Help Me Write), Google Workspace, Android, Google TV sowie neuen Gerätekategorien wie KI‑Brillen.²⁷⁵⁸⁶
Sicherheit: Integrierte Sicherheitsmechanismen, Content‑Filter und Bias‑Minderung gemäß Googles AI Principles; Verarbeitung erfolgt mit vorgeschalteten und nachgelagerten Safety‑Filtern und konfigurierbaren Sicherheitsprofilen in Gemini‑Produkten.¹⁵

Technische Spezifikationen

Architektur

Basis: Transformer‑Architektur mit multimodalen Encodern und einheitlichem Token‑Space für Text, Bild, Audio und Video, weiterentwickelt aus der ursprünglichen Gemini‑1.x‑Architektur.¹
Parameter: Von wenigen Milliarden Parametern in On‑Device‑Modellen bis hin zu mehreren hundert Milliarden Parametern in den größten Server‑Varianten; Google veröffentlicht weiterhin keine vollständigen, exakten Parameterzahlen.¹
Training-Daten: Kombination aus proprietären Google‑Datensätzen (z. B. Suche, YouTube, Workspace‑Daten unter strengen Policies), öffentlich verfügbaren Web‑Daten, lizenzierten Inhalten und synthetisch generierten Daten.¹
Sprachen: Unterstützung von über 100 Sprachen, inklusive Deutsch, mit besonderem Fokus auf wichtige EU‑Sprachen; Gemini‑Features wie Circle to Search und die Gemini‑App stehen schrittweise in weiteren Sprachen und Regionen zur Verfügung.²³

Modellvarianten

Variante	Parameter	Zielplattform	Stärken
Gemini Nano / Gemini 3 Flash (mobil)	Niedriger einstelliger Milliardenbereich (On-Device, geschätzt)	Mobile/Edge (Android, KI-Brillen, Wearables)	Sehr effizient, geringer Energieverbrauch, hohe Antwortgeschwindigkeit für Alltagsaufgaben; treibt u. a. Circle to Search und KI‑Features auf kompatiblen Smartphones.[^2][^3]
Gemini 3 Flash (Server)	Zweistelliger bis niedriger dreistelliger Milliardenbereich (geschätzt)	Cloud/Web	Besonders schnell und kosteneffizient, optimiert für Agenten in Workspace und hohe Anfragevolumina; laut Branchenberichten rund dreimal schneller und günstiger als verwandte Vorgänger‑Modelle und Kern von autonomen Agentenfunktionen in Workspace.[^4][^8]
Gemini 3 Pro / 3.0 Pro	>100 Mrd. (proprietär, genaue Größe nicht veröffentlicht)	Cloud/Web	Ausgewogene Leistung, großes Kontextfenster für komplexe Aufgaben und multimodale Workflows; laut aktuellen Ratgebern zentrale Variante für anspruchsvolle Aufgaben auf Desktop und Smartphone.[^2][^3][^5][^6]
Gemini 3 Ultra / 3.0 High-End	Sehr großer Parameterbereich (Server‑Flaggschiff, proprietär)	Hochleistung / Enterprise	Maximale Genauigkeit und Reasoning‑Leistung, starke multimodale Fähigkeiten und ausgeprägte agentische Funktionen für komplexe Unternehmens‑Workflows; häufig über dedizierte Enterprise‑Verträge zugänglich.[^1][^4]

Leistungsbenchmarks

Google und unabhängige Evaluatoren veröffentlichen kontinuierlich Benchmarks, in denen Gemini‑Modelle der 3. Generation in vielen Standardtests zur Spitzengruppe zählen; detaillierte konsolidierte Zahlen für alle Varianten werden weiterhin nur teilweise offen gelegt.¹

Basierend auf veröffentlichten und berichteten Ergebnissen (Stand Januar 2026):

Multimodale Benchmarks

MME (Multimodal Evaluation): Gemini‑Modelle der 3. Generation erreichen in aggregierten Auswertungen Werte auf Branchen-Spitzenniveau; je nach MME‑Konfiguration liegen die Ergebnisse im Bereich anderer Top‑Modelle.¹
MMBench / SEED-Bench: Gemini 3.0 konkurriert in unabhängigen Tests im oberen Leistungssegment mit anderen State‑of‑the‑Art‑Multimodalmodellen; genaue Werte variieren je nach Modellgröße (Flash/Pro/High‑End) und Prompting‑Strategien.¹

Da Google für die jüngsten Gemini‑3‑Varianten primär relative Verbesserungen gegenüber Gemini‑1.5‑ und 2.x‑Versionen kommuniziert (z. B. deutliche Zugewinne bei Multimodal‑Reasoning‑Tests), sind präzise Prozentwerte aktuell nur modell- und benchmark-spezifisch verfügbar.¹

Textbasierte Benchmarks

MMLU (Massive Multitask Language Understanding): Gemini‑3‑Modelle übertreffen die Gemini‑1.5‑Generation und bewegen sich in MMLU‑Benchmarks im oberen Segment moderner Frontier‑Modelle; der Abstand hängt von der jeweiligen Modellgröße und der Verwendung von Chain‑of‑Thought‑Techniken ab.¹
GSM8K (Mathematik): In Kombination mit Chain‑of‑Thought‑Prompting zeigt Gemini 3 deutliche Verbesserungen gegenüber älteren Generationen und erreicht hohe Genauigkeit bei Schritt‑für‑Schritt‑Lösungen alltäglicher Mathematik‑Aufgaben.¹
HumanEval (Code): Gemini‑3‑Modelle erzielen im HumanEval‑Benchmark Werte auf Niveau anderer führender Code‑Modelle und werden in der Praxis als Code‑Assistent in Workspace‑Umgebungen und im Gemini‑Interface für Programmieraufgaben eingesetzt.¹⁵

Hinweis: Benchmarks können je nach Testbedingungen, Prompting und Modellvariante variieren. Für aktuelle, offizielle Werte sind die jeweiligen Google‑AI‑Publikationen und Produktdokumentationen maßgeblich.¹

Datenschutz und DSGVO-Konformität

Datenverarbeitung

Datenlokation: Nutzung von Google‑Cloud‑Regionen, einschließlich EU‑Datenzentren, für europäische Kunden; in vielen Unternehmensangeboten (Workspace, Cloud‑AI) besteht die Möglichkeit zur regionalen Datenhaltung und zu EU‑Region‑Konfigurationen.⁹
Speicherung: Standardmäßig temporäre Verarbeitung für Inferenz; dauerhafte Speicherung, Logging oder Nutzung für Training erfolgt gemäß den jeweiligen Produkt‑ und Datenschutzeinstellungen, etwa im Rahmen von Workspace‑ und Cloud‑Verträgen.⁹
Opt-out / Kontrollmöglichkeiten: In Gemini‑basierten Diensten wie Google Workspace können Administratoren steuern, ob Kundendaten zur Modellverbesserung genutzt werden; Endnutzer finden in ihrem Google‑Konto Datenschutz‑ und Personalisierungsoptionen für die Verwendung ihrer Inhalte.⁹

DSGVO-Aspekte

Rechtsgrundlage: Typischerweise Art. 6 Abs. 1 lit. b DSGVO (Vertragserfüllung) bzw. lit. f (berechtigtes Interesse), ergänzend ggf. Einwilligung nach Art. 6 Abs. 1 lit. a, abhängig von Dienst und Anwendungsfall (z. B. Consumer‑ vs. Enterprise‑Angebote).⁹
Datenschutzbeauftragter / Verantwortlicher: Für viele europäische Dienste, einschließlich Google‑Konto und verbundener Gemini‑Funktionen, fungiert Google Ireland Limited als datenschutzrechtlich Verantwortlicher („Designated Controller“).⁹
Beschwerderecht: Nutzer können sich bei der zuständigen Datenschutzaufsichtsbehörde im EWR beschweren, z. B. bei der irischen Data Protection Commission für Google Ireland oder den nationalen Datenschutzbehörden in ihrem Mitgliedstaat.⁹

Wichtig: Bei sensiblen oder personenbezogenen Daten sollten stets die aktuellen Nutzungsbedingungen, Datenverarbeitungsbedingungen (DPA) und Sicherheitshinweise der jeweils genutzten Google‑Produkte (Workspace, Cloud‑AI, Gemini‑App etc.) geprüft werden.⁹

Kostenstruktur

Google hat die Preisstruktur für Gemini‑Modelle seit 2024 mehrfach angepasst; 2025 und 2026 wurden insbesondere Gemini‑3‑Flash‑Modelle mit aggressiver Bepreisung für hohe Anfragevolumina positioniert.⁶ Die folgenden Angaben sind vereinfachte, gerundete Beispiele auf Basis der öffentlichen Preispolitik für Text‑/Bild‑APIs (Stand Januar 2026); regionale Abweichungen und Sonderkonditionen für Großkunden sind möglich.¹⁰

Kostenloses Tier

Limit: Entwickler erhalten in Google AI Studio und über die API ein begrenztes kostenloses Kontingent (Free Tier) für Gemini‑Modelle; das genaue Freikontingent ist in der jeweils aktuellen Preistabelle im AI‑Entwicklerportal dokumentiert.¹⁰
Monatliches Volumen: Typischerweise ein kleines Freikontingent an Tokens oder Anfragen pro Monat zur Erprobung, z. B. begrenzte maximal zulässige Prompt‑ und Output‑Tokens pro Tag oder Monat; Details können je nach Region variieren.¹⁰
Einschränkungen: Free‑Tier‑Nutzung ist in der Regel für Entwicklung, Test und nicht‑kritische Szenarien gedacht; SLA, Durchsatz und Priorisierung liegen unterhalb kostenpflichtiger Stufen.¹⁰

Paid-Tier (Google AI Studio / Google AI APIs)

Modell	Input (pro 1.000 Tokens)	Output (pro 1.000 Tokens)	Monatliches Minimum
Gemini 3 Flash	typ. im Bereich von rund $0,0002–$0,0005	typ. im Bereich von rund $0,0006–$0,0015	$0 (Pay‑as‑you‑go)
Gemini 3 Pro	typ. im Bereich von rund $0,0005–$0,0015	typ. im Bereich von rund $0,0015–$0,004	$0 (Pay‑as‑you‑go), höhere Kontingente über vertragliche Pläne
Höherwertige Gemini‑3‑Varianten (z. B. Ultra/Thinking)	deutlich über Pro‑Tarifen, z. B. im einstelligen Promille‑Dollarbereich pro 1.000 Tokens	entsprechend höherer Preis pro 1.000 Tokens	Teilweise Mindestabnahmemengen oder Enterprise‑Verträge erforderlich

Konkrete Cent‑Beträge ändern sich dynamisch; Google hatte schon für Gemini‑1.5‑ und 2.x‑Modelle mehrfach Preissenkungen kommuniziert, und Branchenberichte betonen, dass Gemini 3 Flash etwa dreimal schneller und günstiger als seine Vorgängergeneration positioniert ist.⁷⁶

Abrechnungsbeispiele

Einfache Anfrage (100 Tokens) mit Gemini 3 Flash: Größenordnung unter $0,0002, abhängig von Region, Modellkonfiguration und jeweils geltendem Tarif.¹⁰
Komplexe Bildanalyse / multimodale Anfrage: Im Bereich $0,001 – $0,01 je nach Modell (Flash vs. Pro vs. höherwertige Varianten) und verarbeiteten Tokens.¹⁰
Monatlicher Betrieb (10k Tokens): Bei Nutzung eines günstigen Flash‑Modells typischerweise im Bereich weniger Cent bis niedriger Dollarbeträge, bei Pro‑ und High‑End‑Varianten entsprechend höher.¹⁰

Preise können sich kurzfristig ändern und regional variieren. Verbindliche und tagesaktuelle Tarife stehen im Google‑AI‑Entwicklerportal und im Abrechnungsbereich von Google Cloud.¹⁰

Anwendungsfälle und Praxisbeispiele

Branchenspezifische Einsätze

Medizin

Diagnoseunterstützung: Gemini‑Modelle können medizinische Texte und Bilddaten (z. B. radiologische oder dermatologische Bilder) analysieren und als Assistenzsystem Diagnosen und Befundentwürfe vorschlagen; produktiver Einsatz erfolgt typischerweise in Partnerschaften mit Gesundheitsanbietern und unter Beachtung regulatorischer Vorgaben.¹
Beispiel: Triage‑Unterstützung, automatische Berichtszusammenfassungen, Markierung auffälliger Bildbereiche zur ärztlichen Nachkontrolle.

E-Commerce

Produktbeschreibungen: Skalierbare Generierung und Übersetzung von SEO‑optimierten Produkttexten, dynamische A/B‑Varianten und Lokalisierung für unterschiedliche Märkte, unterstützt durch mehrsprachige Gemini‑Modelle.¹³
Visuelle Suche: Mit Features wie Circle to Search und multimodaler Produkterkennung lassen sich Artikel anhand von Fotos identifizieren und direkt mit passenden Angeboten verknüpfen.³

Bildung

Personalisierte Lernpläne: Erstellung adaptiver Lernpfade und Übungsaufgaben auf Basis des Kenntnisstands von Lernenden, inklusive Erklärungen auf unterschiedlichen Schwierigkeitsstufen.¹
Sprachübersetzung & Tutoring: Echtzeit‑Übersetzung, Konversationsübungen und inhaltliche Erklärungen in mehr als 100 Sprachen, integriert in mobile Gemini‑Apps und Web‑Anwendungen.²³

Technische Integrationen

API-Integration: RESTful‑APIs mit JSON‑Responses über Google AI Studio / Google Cloud; Unterstützung für Streaming‑Antworten, Tool‑Aufrufe, Funktionen wie „Ask your data“ und Integration in bestehende Cloud‑Workloads.¹⁰
Fine-Tuning & Anpassung: Anpassung über System‑Prompts, Tool‑Integration, RAG (Retrieval‑Augmented Generation) und – für ausgewählte Unternehmenskunden – weitergehende Modellanpassungen mit eigenen Datensätzen über Google‑Cloud‑AI‑Dienste.¹¹⁰
Plattformintegration:
- Gmail / Workspace: AI Overviews für E‑Mail‑Threads, „Ask your inbox“‑Funktion für natürliche Sprachabfragen, AI Inbox zur Priorisierung wichtiger Nachrichten, „Help Me Write“ für alle Gmail‑Nutzer, „Suggested Replies“ im persönlichen Stil sowie Proofread‑Funktionen für zahlende Google‑AI‑Abonnenten, alles auf Basis von Gemini‑3‑Modellen.²⁷
- Android & Mobile: Circle to Search, Gemini‑App, Kontext‑Features in Gboard (z. B. Proofread), Integration in Google‑Suche und systemweite Assistenzfunktionen.²³⁷⁵
- Google TV: Neue Gemini‑Funktionen wie interaktive „Deep Dives“ mit eingesprochenen, visuellen Übersichten, KI‑gestützte Suche und Steuerung von Smart‑TV‑Funktionen sowie kreative Medienerstellung direkt auf dem Fernseher.¹⁵
- Neue Formfaktoren (z. B. KI‑Brillen): 2026 vorgestellte KI‑Brillen‑Konzepte kombinieren Gemini‑Agenten mit Kamera‑ und AR‑Funktionen für Navigation, Kontext‑Einblendungen und Assistenz im Alltag.⁸

Häufige Fragen (FAQ)

Technisch

Ist Gemini Open Source?

Nein, Gemini ist proprietär. Google stellt jedoch öffentliche APIs, SDKs und Web‑Oberflächen (Gemini‑App, Gemini im Browser) bereit, über die Entwickler und Endnutzer die Modelle in Anwendungen integrieren oder direkt nutzen können.[^1][^10]

Wie hoch ist die Latenz?

Die typische Latenz liegt bei kurzformatigen Textanfragen im Bereich von grob 0,5–2 Sekunden, abhängig von Modellvariante (Flash ist deutlich schneller als Pro/High‑End), Serverauslastung, Region und Netzwerklatenz; Gemini 3 Flash ist speziell für niedrige Latenzen und hohe Durchsätze optimiert.[^4][^8]

Unterstützt Gemini Fine-Tuning?

Gemini unterstützt verschiedene Anpassungsmechanismen wie System‑Prompts, Tool‑Integration, RAG, Unternehmensdaten‑Anbindung („Ask your data“) und – in ausgewählten Cloud‑Angeboten – modellnahe Anpassungen und Feintuning‑ähnliche Konfigurationen.[^1][^10]

Datenschutz

Werden meine Daten für Training verwendet?

Je nach Produkt und Einstellung können Eingaben zur Verbesserung von Diensten genutzt werden; in vielen Unternehmensangeboten (z. B. Workspace, bestimmte Cloud‑AI‑Produkte) werden Kundendaten ohne explizite Freigabe nicht zur allgemeinen Modellschulung verwendet und bleiben logisch bzw. vertraglich isoliert.[^9]

Wo werden Daten gespeichert?

Daten werden in Google‑Cloud‑Rechenzentren gespeichert, üblicherweise in der vom Kunden bzw. vom Dienst gewählten Region (inklusive EU‑Regionen für viele europäische Kunden); Details zur Datenlokation sind in den jeweiligen Produktunterlagen spezifiziert.[^9]

Kosten

Gibt es versteckte Kosten?

Die Abrechnung erfolgt transparent auf Basis von verbrauchten Tokens bzw. API‑Aufrufen sowie ggf. genutzten Zusatzdiensten; bei Verwendung über Google Cloud können zusätzlich Kosten für Netzwerktraffic, Speicher, Logging oder andere Infrastruktur‑Ressourcen anfallen.[^10]

Vergleich zu anderen Modellen

Hinweis: Die folgende Einschätzung ist eine qualitative, vereinfachte Einordnung basierend auf veröffentlichten Informationen und Marktbeobachtungen (Stand Januar 2026). Konkrete Leistungen hängen stark von Anwendungsfall, Prompting und Integration ab.¹

Aspekt	Gemini (3. Generation)	ChatGPT‑5	Claude 4
Multimodalität	⭐⭐⭐⭐⭐ (starke Integration von Text, Bild, Video, Audio, tief eingebettet in Google‑Ökosystem: Android, Suche, Gmail, TV, KI‑Brillen)[^2][^3][^5][^7]	⭐⭐⭐⭐⭐ (sehr leistungsfähig, insbesondere Text+Bild; Video‑/Audio‑Fähigkeiten je nach Plan und Frontend; breite Integration in OpenAI‑Ökosystem und Partnerprodukte)[^1]	⭐⭐⭐⭐ (Fokus auf Text und Bild, multimodale Features werden schrittweise ausgebaut, mit starkem Fokus auf Enterprise‑Szenarien und lange Kontextfenster)[^1]
Kosten	⭐⭐⭐⭐⭐ (aggressiv bepreiste Flash‑Modelle, sehr wettbewerbsfähige Pro‑Tarife; Free‑Tier für Entwickler verfügbar)[^8][^10]	⭐⭐⭐ (wettbewerbsfähig, aber teils höhere Preise für Spitzenmodelle und spezielle Plans mit umfangreichen Features)[^1]	⭐⭐⭐⭐ (transparente Staffelungen, mit Fokus auf Enterprise‑Verträge und planbare Kostenstrukturen)[^1]
Datenschutz	⭐⭐⭐⭐ (umfangreiche Enterprise‑Features, EU‑Regionen, Integration in bestehende Google‑Compliance‑Strukturen wie Workspace‑DPA und Cloud‑Security‑Modelle)[^9]	⭐⭐⭐ (verbesserte Datenschutzoptionen, genaue Ausgestaltung variiert nach Region und Vertragstyp; Fokus auf SOC‑/ISO‑Zertifizierungen und Datenisolation für Enterprise‑Kunden)[^1]	⭐⭐⭐⭐⭐ (starker Fokus auf Enterprise‑Privacy, Datenisolation und strikte Trennung von Kundendaten in kommerziellen Angeboten)[^1]
Benchmarks	⭐⭐⭐⭐⭐ (Gemini‑3‑Modelle konkurrieren in vielen Text‑ und Multimodal‑Benchmarks mit anderen Spitzenmodellen und schneiden besonders gut in Google‑nahen Produktszenarien ab)[^1]	⭐⭐⭐⭐⭐ (oberes Leistungssegment in zahlreichen Standard‑Benchmarks über Text, Code und teilweise multimodale Aufgaben)[^1]	⭐⭐⭐⭐⭐ (sehr starke Ergebnisse insbesondere bei Reasoning‑, Sicherheits‑ und Robustheitsbenchmarks in unabhängigen Evaluierungen)[^1]

Call to Action

Bereit, Gemini auszuprobieren?

Google AI Studio: Kostenlos testen (mit begrenztem Freikontingent)¹⁰
API-Dokumentation: Detaillierte Guides und Referenzen für Entwickler im Google‑AI‑Entwicklerportal¹⁰
Kontakt: Über Google‑Cloud‑Sales oder den Google‑Support für Enterprise‑Konditionen und Compliance‑Fragen⁹¹⁰

Quellenverzeichnis

Dieser Artikel wird regelmäßig aktualisiert. Letzte Überprüfung: Januar 2026.

Google, „Introducing Gemini & Gemini 1.5 / 2.x / 3.0 – Research & Product Announcements 2023–2025“, offizielle Blog‑ und Research‑Beiträge. ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
the‑decoder.de, „Google bringt Gemini‑KI in Gmail: Posteingang soll Fragen beantworten können“, Berichterstattung zur Gemini‑3‑Integration in Gmail (AI Overviews, Ask your inbox, AI Inbox, Help Me Write, Suggested Replies), 2026. URL: https://the-decoder.de/google-bringt-gemini-ki-in-gmail-posteingang-soll-fragen-beantworten-koennen/ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
Sparhandy, „Google Gemini: Funktionen, App & kompatible Handys“, Ratgeber zu Gemini‑Varianten (u. a. Gemini 3 Pro, Gemini 3 Flash) und Smartphone‑Integration, Stand 2026. URL: https://www.sparhandy.de/info/ratgeber/google-gemini ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
GoogleWatchBlog, „Gemini: Neue Funktion für schnellen Modellwechsel wird ausgerollt – bringt Auswahl in den Prompt“, Bericht zu Gemini 2.0, 2.5 und aktuellem 3.0 sowie Varianten wie schnelle, Pro‑ und Thinking‑Modelle, Januar 2026. URL: https://www.googlewatchblog.de/2026/01/gemini-neue-funktion-fuer-schnellen-modellwechsel-wird-ausgerollt-bringt-auswahl-in-den-prompt-screenshot/ ↩︎ ↩︎
tink.de, „CES 2026: Google TV bekommt ein KI-Gehirn – alles über die neuen Gemini-Funktionen“, Bericht zu Gemini‑Funktionen wie Deep Dives, visuellen Antworten und Medienerstellung auf Google TV, 2026. URL: https://www.tink.de/blog/ces-2026-google-tv-bekommt-ein-ki-gehirn-alles-ueber-die-neuen-gemini-funktionen/ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
ad‑hoc‑news.de, „Google setzt 2026 auf KI-Agenten und Gemini 3 Flash“, Überblick zu Gemini 3 Flash, Agenten in Workspace und Preis‑/Leistungspositionierung (dreimal schneller und günstiger als Vorgänger), 2026. URL: https://www.ad-hoc-news.de/boerse/ueberblick/google-setzt-2026-auf-ki-agenten-und-gemini-3-flash/68436400 ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
SmartDroid, „Offiziell: Google bringt Gemini in Gmail – KI übernimmt den Posteingang“, Details zu AI Overviews, Ask your inbox, AI Inbox, Proofread und Help Me Write in Gmail, 2026. URL: https://www.smartdroid.de/offiziell-google-bringt-gemini-in-gmail-ki-uebernimmt-den-posteingang/ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
Business Punk, „KI-Brille 2026: Google koppelt Gemini mit Style und smarter Funktion“, Bericht zu neuen KI‑Brillen‑Konzepten mit Gemini‑Integration, 2026. URL: https://www.business-punk.com/tech/ki-brille-2026-google-koppelt-gemini-mit-style-und-smarter-funktion/ ↩︎ ↩︎
Google, „Datenschutzerklärung, Google Cloud / Workspace DPA & Sicherheitsdokumentation“, offizielle Informationen zu Datenverarbeitung, Verantwortlichkeit und DSGVO‑Konformität, laufend aktualisiert. ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎
Google, „AI Developer Portal & Google Cloud Pricing – Preise, Kontingente und API‑Spezifikationen für Gemini‑Modelle“, offizielle Preistabellen und Produktdokumentation, Stand Januar 2026. ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎ ↩︎

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