Multimodal

Google Gemini: Multimodales KI-Modell im Detail Stand: Dezember 2025 | Autor: Max Mustermann, KI-Fachberater Gemini ist Googles fortschrittliches multimodales KI-Modell der nächsten Generation, das Text, Bilder, Videos und Audios nahtlos verarbeiten kann. Entwickelt von Google DeepMind, setzt es neue Standards in der KI-Branche. Überblick und Historie Hintergrund Anbieter: Google (Alphabet Inc.) Entwicklungsteam: Google DeepMind und Google Brain Erstveröffentlichung: Dezember 2023 (Gemini 1.0) Aktuelle Version: Gemini 3.0 (Stand Dezember 2025) Kernmerkmale Multimodalität: Gleichzeitige Verarbeitung von Text, Bild, Video und Audio Skalierbarkeit: Von mobilen Geräten bis zu Rechenzentren Sicherheit: Integrierte Sicherheitsmechanismen und Bias-Minderung Technische Spezifikationen Architektur Basis: Transformer-Architektur mit multimodalen Encodern Parameter: Bis zu mehrere Billionen (je nach Variante) 1 Training-Daten: Proprietäre Google-Datensätze, ergänzt durch öffentliche Quellen Sprachen: Über 100 Sprachen unterstützt, inklusive Deutsch Modellvarianten Variante Parameter Zielplattform Stärken Gemini Nano 1,8 Mrd. Mobile/Edge Effizient, geringer Energieverbrauch Gemini 2.5 Pro >100 Mrd. Cloud/Web Ausgewogene Leistung, 1 Mio. Token Kontext Gemini 3.0 Ultra Mehrere Trd. Hochleistung Maximale Genauigkeit, agentische Fähigkeiten Leistungsbenchmarks Basierend auf unabhängigen Benchmarks (Stand Q4 2025):

GPT-4o: OpenAI’s Multimodales Echtzeit-Modell Stand: Dezember 2025 | Autor: Max Mustermann, KI-Fachberater GPT-4o (GPT-4 Optimized) ist OpenAI’s jüngstes und fortschrittlichstes KI-Modell, das Multimodalität mit Echtzeit-Interaktionen kombiniert. Es repräsentiert einen bedeutenden Sprung in der KI-Entwicklung mit natürlicher Sprachverarbeitung, visueller Erkennung und Audio-Unterstützung in Echtzeit.[1][3][5] Überblick und Historie Hintergrund Anbieter: OpenAI Entwicklungsteam: OpenAI Research Team Erstveröffentlichung: Mai 2024 Aktuelle Version: GPT-4o (Stand Dezember 2025) Kernmerkmale Omni-Modal: Gleichzeitige Verarbeitung von Text, Bild, Audio und Video Echtzeit-Interaktion: Natürliche, flüssige Konversationen Hohe Effizienz: Schnellere Antworten bei geringerem Ressourcenverbrauch Skalierbarkeit: Von mobilen Geräten bis zu Servern Technische Spezifikationen Architektur Basis: Transformer-Architektur mit multimodalen Encodern Parameter: 200+ Milliarden (optimiert für Effizienz) Training-Daten: Umfangreiche multimodale Datensätze bis 2024 Sprachen: Über 50 Sprachen mit nativer Unterstützung Modellvarianten Variante Parameter Kontext-Fenster Modalitäten GPT-4o 200+ Mrd. 128K Tokens Text, Bild, Audio GPT-4o mini 8 Mrd. 128K Tokens Text, Bild GPT-4o realtime 200+ Mrd. Unlimited* Alle Modalitäten *Realtime-Variante mit kontinuierlichem Kontext