Kaum sind die Diskussionen um GPT-5.1 abgeklungen – zwischen „Kuschel-KI“ und stagnierendem Fortschritt – bringt Google mit Gemini 3 ein Modell an den Start, das die Debatte komplett neu sortiert. Während OpenAI weiter am Feintuning der Nutzererfahrung arbeitet, setzt Google auf rohe Leistungsfähigkeit, tiefere Integration und ein Ökosystem, das kaum ein anderer Anbieter besitzt: Suche, Gmail, Workspace, Android, Pixel, Cloud – alles direkt am KI-Tropf.
Die zentrale Frage lautet plötzlich nicht mehr nur „Wie entwickelt sich GPT?“, sondern: „Wird Gemini besser als GPT – und wenn ja, wie viel?“ Genau diese Dynamik haben wir bereits in unserem letzten Beitrag skizziert: „Kuschelkurs statt Quantensprung? ChatGPT 5.1, Gemini 3 & Nano Banana 2“. Doch mit den jetzt vorliegenden Benchmarks zeigt sich: Die eigentliche Geschichte beginnt erst.
Gemini 3 markiert einen technologischen Moment, der größer wirkt als ein Versionssprung. Es ist ein Angriff mitten ins Herz der KI-Landschaft – und Google nutzt jede Schraube seines gewaltigen Produktuniversums, um diesen Vorsprung auszubauen.
- Gemini 3 setzt neue Maßstäbe in Benchmarks wie ARC-AGI-2, LMArena und Humanity’s Last Exam – und übertrifft viele GPT-Modelle deutlich.
- Googles Produkt-Ökosystem wird zum strategischen Vorteil: Suche, Gmail, Workspace, Android & Pixel beschleunigen die KI-Integration auf einer Tiefe, die OpenAI nicht erreichen kann.
- Agenten & Automationen im Alltag: Mit Antigravity, Agent Mode und Dynamic View rückt Google das Konzept der selbstständig handelnden KI greifbar nah an reale Workflows.
- Verbesserte Faktenorientierung: Weniger Halluzinationen und präzisere Trennung zwischen gesichertem Wissen und Spekulation – ein deutlicher Sprung gegenüber früheren Gemini-Versionen.
- Neue Nutzererfahrung: Visuelle Layouts, interaktive Oberflächen und multimodale Antworten verändern, wie KI genutzt wird – weg vom Chatfenster, hin zu einer generativen Benutzeroberfläche.
- Offene Fragen bleiben: Transparenz, regionale Einschränkungen, Abo-Modelle und langfristige Sicherheit stehen weiter im Raum.
Hintergrund: Warum Gemini 3 mehr ist als nur ein neues KI-Modell
Manchmal kündigt sich ein Technologiesprung nicht durch lautstarke Versprechen an, sondern durch das stille Gefühl, dass sich etwas Grundlegendes verschiebt. Genau dieses Gefühl begleitet die Veröffentlichung von Gemini 3. Noch vor wenigen Tagen drehte sich alles um GPT-5.1 – ein Update, das viele Beobachter eher als Feinschliff denn als Durchbruch wahrnahmen. Und dann kommt Google mit einem Modell, das nicht nur Benchmarks sprengt, sondern die gesamte Dynamik des KI-Wettlaufs verändert.
Der entscheidende Unterschied: Google baut kein Modell im Vakuum. Gemini 3 fällt auf fruchtbaren Boden, weil Google ein Ökosystem besitzt, das weltweit einzigartig ist: die dominierende Suchmaschine, Milliarden-Nutzer-Plattformen wie Gmail und YouTube, der gesamte Workspace-Stack, Android, Pixel-Hardware, Chrome – plus die eigene Cloud-Infrastruktur. Das ist nicht einfach ein Vorteil. Es ist ein Multiplikator, den OpenAI in dieser Form nicht hat.
Während OpenAI neue Features rund um ChatGPT schichtet, fließt Gemini 3 direkt in Werkzeuge ein, die Menschen bereits täglich nutzen. Das verändert den Charakter dieses Releases fundamental. Wenn Gemini besser als GPT wird, dann nicht nur in Labortests – sondern überall dort, wo Google ohnehin präsent ist.
Gemini 3 ist deshalb weniger ein Modell-Update und mehr ein Infrastruktur-Ereignis. Es markiert Googles Einstieg in eine KI-Ära, in der autonome Agenten, multimodales Reasoning und generative Oberflächen nahtlos zusammenspielen. Und zum ersten Mal seit Langem wirkt es, als würde sich der Machtpfeil wieder ein Stück in Richtung Google bewegen. KI-Experten sind serh gespannt, wo die Entwicklung noch hingeht.
Benchmarks: Wo Gemini 3 erstmals sichtbar an GPT vorbeizieht
In der KI-Welt sind Benchmarks mehr als nur Zahlen – sie sind Momentaufnahmen eines Wettrennens, das unser digitales Leben prägen wird. Und genau in diesen Momentaufnahmen beginnt sich ein Muster abzuzeichnen: Gemini 3 holt nicht nur auf, sondern setzt in vielen Bereichen neue Spitzenwerte. Das ist einer dieser seltenen Momente, in denen selbst erfahrene Forscher kurz die Augenbrauen heben.ARC-AGI-2: Der härteste Reasoning-Test – und Gemini setzt neue Rekorde
ARC-AGI-2 gilt als der schwierigste Test für abstraktes Denken: Keine Tricks, kein Auswendiglernen – reine Struktur, reine Logik. Und hier gelingt Gemini 3 etwas, das Experten überrascht:- Gemini 3 Pro: 31,11 %
- Gemini 3 Deep Think: 45,14 % – ungefähr doppelt so gut wie die bisherige Spitzenleistung der Vorgängergeneration.
LMArena & WebDev Arena: Siege in Blindtests gegen GPT und Claude
Blindtests sind gnadenlos ehrlich: Nutzer sehen nicht, welches Modell antwortet – sie wählen einfach das bessere Ergebnis. Und gerade deshalb sind die aktuellen LMArena-Werte so bemerkenswert: Gemini 3 Pro liegt auf Platz 1. Vor Grok, vor Claude, vor GPT-Varianten. Nicht in einem Spezialgebiet, sondern in der Hauptarena. In der WebDev Arena – stark codinglastig – schlägt Gemini 3 Pro Modelle wie GPT-5-Medium und Claude Opus. Der Sprung gegenüber Gemini 2.5 Pro beträgt dort teils hundert Punkte.Humanity’s Last Exam: Starke Leistung am Wissensrand
Dieser Benchmark testet kein Schulwissen, sondern Aufgaben am Rand dessen, was selbst Experten unter Zeitdruck lösen könnten. Genau deshalb ist der Gemini-Sprung so bedeutsam:- Gemini 3 Pro: 37,5 %
- Gemini 3 Deep Think: 41 %
MathArena: Spitzengruppe bei unverfälschten Wettbewerbsaufgaben
Die Plattform MathArena, betrieben u. a. von der ETH Zürich, gilt als einer der härtesten, unverfälschten Mathe-Benchmarks. Die Ergebnisse sind je nach Setup unterschiedlich, aber der Trend ist klar: Gemini 3 mischt konsistent in der Spitzengruppe mit – dort, wo sich ansonsten nur die neuesten OpenAI-Modelle oder Anthropic-Modelle halten.Agenten-Benchmarks: Gemini wird zum handelnden System
Vielleicht am spannendsten sind die Tests, bei denen Modelle nicht reden, sondern handeln. Der Terminal-Bench 2.0 prüft reale Computeraufgaben: Dateien verwalten, Code ausführen, Software installieren. Und hier zeigt sich ein neues Bild: Gemini 3 gehört erstmals zu den besten Agenten-Systemen überhaupt. Nicht mehr nur Chat, nicht mehr nur Output – sondern tatsächliche Handlungskompetenz. Wenn man verstehen will, wie KI unseren Arbeitsalltag wirklich verändern wird, dann sind genau diese Ergebnisse entscheidend. Denn Benchmarks wie Terminal-Bench sind ein Blick in die Zukunft – eine, in der KI nicht mehr reagiert, sondern arbeitet. Unterm Strich entsteht ein neuer Eindruck: Wenn man sich nur die Zahlen ansieht, ist die Frage „Ist Gemini besser als GPT?“ nicht mehr reine Spekulation. Sie wird zunehmend empirisch messbar.Neue Funktionen: Warum Gemini 3 das Chatfenster sprengt
Wenn man verstehen will, warum Gemini 3 so viel Aufmerksamkeit bekommt, muss man einen Moment lang vergessen, was KI-Modelle bisher waren. Keine reinen Textgeneratoren mehr. Keine Tools, die nur Antworten ausspucken. Gemini 3 markiert den Übergang zu einer neuen Interface-Ebene – einer, in der KI nicht mehr reagiert, sondern gestaltet.
Dynamic View & Visual Layout: KI, die Oberflächen baut
Die Zeiten, in denen man sich durch endlose Textwände scrollt, könnten sich langsam dem Ende nähern. Mit Dynamic View erzeugt Gemini 3 interaktive Oberflächen: Tabellen, Simulationen, kleine Tools, Konfiguratoren. Und mit Visual Layout entstehen Antworten, die wie ein Magazinartikel wirken – strukturiert, visuell, erfassbar.
Das ist keine kosmetische Spielerei. Es verändert, wie Menschen mit KI arbeiten. Die KI wird zur Mini-App-Engine, die direkt im Gespräch die passende Oberfläche erzeugt. Das ist ein Paradigmenwechsel.
Antigravity: Googles Agenten-IDE macht ernst
Der vielleicht spannendste Schritt ist die Veröffentlichung von Antigravity – einer Entwicklungsumgebung, die das klassische „AI-Coding-Tool“ komplett neu denkt. Mehrere Agenten können parallel im gleichen Projekt arbeiten, zwischen Editor, Terminal und Browser springen und Aufgaben autonom abarbeiten. So wird auch ein Code-Neuling zum Programmierer und KI-Experten.
Damit macht Google klar: Die Zukunft der Softwareentwicklung ist nicht ein einzelner smarter Assistent – es ist ein Team von Agenten, gesteuert durch ein starkes Modell.
Agent Mode: KI, die Aufgaben selbstständig verfolgt
Auch in der Gemini-App verschiebt Google die Grenze. Der neue Agent Mode führt Aufgabenketten aus, kombiniert Informationen aus E-Mails, Kalender und Web, verfolgt To-dos über mehrere Schritte hinweg und bricht komplexe Probleme in handhabbare Prozesse herunter.
Und: Nutzer behalten jederzeit die Kontrolle. Aktionen, die sensibel oder risikobehaftet sind, werden aktiv bestätigt. Das ist nicht nur Sicherheit – das ist der Beginn einer echten Mensch-KI-Zusammenarbeit.
Tiefe Produktintegration: Googles größter Vorteil
Der vielleicht unterschätzteste, aber mächtigste Faktor: Gemini sitzt direkt in den Produkten, die Milliarden Menschen täglich nutzen.
- Suchmaschine → AI Mode mit interaktiven Ergebnissen
- Gmail → Zusammenfassungen, intelligente Sortierung, Antwortentwürfe
- Docs/Sheets/Slides → echte KI-Funktionen statt Add-ons
- Android/Pixel → multimodale KI direkt im Gerät
Hier spielt Google eine Karte aus, die OpenAI schlicht nicht besitzt. Während OpenAI Partner finden muss, kann Google KI durch sein eigenes Universum jagen – tief integriert, datennahe, systemweit.
Mit Gemini 3 wird dieses Ökosystem erstmals zu einem strategischen Vorteil, der sich nicht kopieren lässt.
Faktenqualität, Halluzinationen & Sicherheit: Wie stabil ist Gemini 3 wirklich?
So beeindruckend Benchmarks auch sind – am Ende entscheidet etwas anderes: Wie verlässlich verhält sich ein Modell im Alltag? Genau hier zeigt sich, dass Gemini 3 nicht nur schneller und klüger, sondern auch spürbar stabiler geworden ist. Google hat in dieser Generation tiefer in die Sicherheits- und Qualitätsmechanik eingegriffen als je zuvor – und viele Tests bestätigen das.
Weniger Halluzinationen, mehr Faktenorientierung
Ein großer Sprung wird häufig übersehen: Gemini 3 halluziniert deutlich seltener als die vorherigen Gemini-Modelle und trennt sauberer zwischen gesicherten Fakten, plausiblen Schlussfolgerungen und unsicheren Bereichen. Das zeigt sich besonders bei:
- wissenschaftlichen Rückfragen,
- aktuellen Ereignissen,
- mehrstufigen Recherche-Aufgaben,
- falsch formulierten oder irreführenden Nutzerfragen.
Im direkten Gebrauch wirkt Gemini 3 deshalb oft „strenger“ als GPT – besonders dort, wo es um Fakten und Quellen geht. Während GPT-Modelle gelegentlich dazu neigen, fehlende Informationen eloquent zu ergänzen, bremst Gemini häufiger, weist auf Unsicherheiten hin und fordert präzisere Fragen. Dieser Unterschied ist subtil, aber im täglichen Arbeiten massiv spürbar.
Die Schwachstelle: Suggestivfragen und erfundene Details
Doch perfekt ist auch Gemini 3 nicht – und das zeigt, wie komplex das Problem wirklich ist. Sehr selbstsichere Falschaussagen („Stimmt es, dass Studie XY 2019 bewiesen hat, dass …?“) können das Modell noch immer aus der Spur bringen. Auch GPT kämpft hier – und zwar in nahezu denselben Mustern. Die Struktur des Problems ist modellübergreifend:
Je sicherer der Nutzer klingt, desto größer die Gefahr, dass das Modell die Behauptung übernimmt.
Der Unterschied: Gemini 3 hat die Tendenz, bei Unstimmigkeiten mit „Das klingt nicht plausibel“ oder „Dafür liegen mir keine bestätigten Informationen vor“ gegenzuhalten. Ein Schritt in die richtige Richtung – aber noch keine endgültige Lösung.
Verhalten in psychisch sensiblen Szenarien
Ein Bereich, der in Tests besonders auffällt, ist die Reaktion auf psychische Ausnahmesituationen. Gemini 3 reagiert deutlich vorsichtiger, strukturierter und professioneller als frühere Modelle – und oft auch restriktiver als GPT:
- kein Eingehen auf fiktive Wahninhalte,
- Deeskalation statt Dramatisierung,
- konsequenter Verweis auf reale, greifbare Hilfe,
- klarere Abgrenzung zwischen Rollenplay und realen Risiken.
Gerade weil KI längst nicht mehr nur ein „Tool“ ist, sondern täglicher Begleiter, ist dieser Bereich entscheidend. Und hier zeigt sich: Google hat Sicherheit zu einem echten Designprinzip gemacht.
Sicherheitsarchitektur: Googles härteste Schutzschicht bisher
Auch technisch hat Google nachgelegt: bessere Filter gegen Prompt-Injection, robustere Erkennung manipulativer Inputs, strengere Systeminstruktionen. Besonders relevant, nachdem Sicherheitsforscher kürzlich zeigten, dass ältere Gemini-Versionen in Gmail für gefälschte E-Mail-Summaries missbraucht werden konnten.
Gemini 3 zeigt hier eine deutlich härtere Außenhaut als frühere Modelle – ein Bereich, in dem Google GPT-Modelle zeitweise überholt.
Doch auch Google betont: Die Arbeit ist nicht abgeschlossen. Sicherheitsforschung ist ein dauerhafter Prozess – vor allem in einer Phase, in der Modelle zunehmend autonom handeln.
Das Gesamtbild: Gemini 3 ist spürbar stabiler, faktenorientierter und vorsichtiger als seine Vorgänger. Perfekt ist es nicht – aber die Richtung ist eindeutig.
Warum dieser KI-Sprung so anders ist
Viele aktuelle KI-Modelle wirken wie feine Evolutionsschritte – Gemini 3 dagegen fühlt sich an wie ein Richtungswechsel.
- Google kombiniert Modell + Ökosystem – ein Vorteil, den kein anderer Anbieter in dieser Tiefe besitzt.
- Benchmarks kippen erstmals sichtbar: In Reasoning, Coding und Agentenfähigkeiten liegt Gemini vor vielen GPT-Modellen.
- Generative UI statt Chat: Oberflächen, Layouts und Tools, die sich im Gespräch formen, verändern die Nutzererfahrung fundamental.
- Agenten treten aus der Theorie in die Praxis – mit Antigravity und dem neuen Agent Mode.
- Google zeigt Ambition: weniger Feinschliff, mehr echter Innovationsschub.
Kurz gesagt: Der Wettlauf zwischen Gemini und GPT bekommt mit Gemini 3 eine neue Schwerkraft – und Google wirkt so offensiv wie lange nicht.
Was bedeutet Gemini 3 für den Alltag mit KI?
Selten hat ein KI-Release so deutlich gezeigt, wie schnell sich unser digitales Fundament verändert. Mit Gemini 3 rückt eine Zukunft näher, in der KI nicht mehr nur Antworten gibt – sie arbeitet, organisiert, gestaltet, plant, analysiert und verknüpft Informationen aus mehreren Quellen in Echtzeit. Und genau das verändert die Art, wie wir jeden Tag mit Technologie interagieren.
KI wird zum Mitdenker, nicht zum Nachschlagewerk
Gemini 3 zeigt erstmals sehr klar, was es bedeutet, wenn eine KI tatsächlich komplexe Zusammenhänge erkennt. Statt einfache Antworten zu formulieren, entwickelt das Modell Gedankengänge, prüft Annahmen, schlägt Alternativen vor und sagt auch offen: „Das ist unsicher.“
Das fühlt sich näher an einem echten Problemlöser an als an einem Chatbot.
Interaktive Oberflächen statt Textwüste
Die neuen Funktionen wie Dynamic View und Visual Layout holen KI aus der rein sprachbasierten Ebene heraus. Aus einer Antwort wird plötzlich ein kleines Tool, ein interaktiver Vergleich, ein visuell strukturiertes Board.
Das macht komplexe Aufgaben leichter erfassbar – ob Reiseplanung, Recherche, Coding oder Ideenentwicklung.
Agenten, die Aufgaben wirklich übernehmen
Mit Gemini 3 kommt der Moment näher, an dem KI nicht nur berät, sondern handelt. Der neue Agent Mode kann Aufgabenketten verfolgen, recherchieren, sortieren, verknüpfen und Ergebnisse in verständlicher Form zusammenfassen.
Das ist nicht nur ein Upgrade. Das ist der Übergang zu einer KI, die Verantwortung für Prozesse übernehmen kann – natürlich unter menschlicher Kontrolle. Eine KI-Beratung wird oftmals durch das intuitive Benutzerinterface obsolet
Google spielt seinen größten Vorteil aus
Der vielleicht gravierendste Effekt im Alltag entsteht dadurch, dass Google die KI direkt in die Orte integriert, an denen viele Menschen ohnehin schon leben und arbeiten:
- Gmail — mit intelligenter Sortierung, Zusammenfassungen und Antwortentwürfen
- Google-Suche — mit interaktiven, dynamischen KI-Ergebnissen
- Docs, Sheets, Slides — mit direkter KI-Unterstützung
- Android und Pixel — mit nativer multimodaler KI im Gerät
Das ist der entscheidende Unterschied zu GPT: Während GPT-Modelle oft in separaten Apps existieren, sitzt Gemini im Kern unseres Alltags.
Diese Nähe, diese Präsenz, diese Integration sorgt dafür, dass sich der Vorsprung eines Modells plötzlich überall bemerkbar machen kann – beim Schreiben, Recherchieren, Organisieren, Navigieren, Kommunizieren.
Gemini 3 ist damit nicht nur ein Modell für Technikbegeisterte.
Es ist ein Modell, das unseren digitalen Alltag still, aber tiefgreifend neu sortieren könnte.
Was sich jetzt konkret ändern wird
Mit Gemini 3 beginnt eine Phase, in der KI nicht mehr nur reagiert – sie handelt, strukturiert und denkt voraus.
- Weniger Suchen, mehr Finden: Informationen werden nicht nur gesammelt, sondern direkt sinnvoll aufbereitet.
- Aufgaben erledigen sich „wie von selbst“: Agenten führen Schritte autonom aus, statt nur Tipps zu geben.
- Digitale Tools verschmelzen: KI wird zum verbindenden Nervensystem zwischen E-Mail, Dokumenten, Kalender und Webinhalten.
- Weniger Reibung im Arbeitsfluss: KI baut kleine Tools im Moment des Gesprächs – statt statische Apps nutzen zu müssen.
- Mehr Klarheit: durch bessere Faktenorientierung und weniger Halluzinationen.
Kurz gesagt: Der Alltag mit KI wird flüssiger, integrierter, intelligenter – und für viele Menschen spürbar natürlicher.
Grenzen & offene Fragen: Wo Gemini 3 noch Antworten schuldet
So beeindruckend Gemini 3 auch ist – kein Technologiesprung kommt ohne Schattenseiten. Je stärker die Faszination, desto wichtiger der nüchterne Blick auf das, was noch fehlt. Gerade jetzt, wo viele die Frage „Ist Gemini besser als GPT?“ stellen, lohnt es sich, die offenen Flanken klar zu benennen.
Transparenz: Googles Blackbox wird nicht kleiner
Gemini 3 liefert starke Ergebnisse, aber sehr wenig Einblick in das Innenleben des Modells. Parameterzahlen? Nur vage. Architekturdetails? Kaum öffentlich. Während OpenAI zumindest Leitplanken und grobe Strukturen kommuniziert, bleibt Google technisch verschlossener als viele Konkurrenten.
Das schafft Raum für Spekulation – und macht es schwer, Fortschritte unabhängig einzuordnen. Gerade da, wo Gemini 3 gegen GPT punktet, wäre mehr Transparenz wichtig.
Zugänglichkeit: Viele Funktionen bleiben hinter Schranken
Ein Teil der größten Neuerungen – Deep Think, AI Mode in der Suche, Agent Mode, Antigravity – ist teils regional limitiert oder hinter kostenpflichtigen Tarifen versteckt. Wer heute mit Gemini 3 experimentieren möchte, bekommt nicht automatisch das volle Paket.
Im Vergleich dazu wirkt das GPT-Ökosystem häufig zugänglicher, wenn auch weniger tief in Alltagsprodukte integriert. Google punktet in der Breite – GPT eher in der Niedrigschwelligkeit.
Agenten & Automationen: Macht, aber auch Risiko
Je stärker Modelle handeln können, desto größer der Bedarf an Schutzmechanismen. Prompt-Injection-Angriffe auf ältere Gemini-Versionen in Gmail haben gezeigt: Autonomie braucht Kontrolle. Viel Kontrolle.
Google hat die Schutzschichten verstärkt – aber das Rennen zwischen Angreifern und Verteidigern läuft weiter. Und mit jedem Update steigt die Komplexität der potenziellen Angriffsflächen.
Plattformabhängigkeit: Der Vorteil kann zur Abhängigkeit werden
Googles größter Joker – das Ökosystem – ist gleichzeitig ein Risiko: Je nahtloser Gemini in Suche, Gmail, Android und Workspace eingewoben wird, desto stärker hängt der Alltag am guten Willen eines Konzerns.
Das ist nicht nur ein technisches Thema, sondern ein gesellschaftliches. Wenn KI zur Infrastruktur wird, stellt sich die Frage: Wer kontrolliert den Zugang?
Der Wettlauf ist nicht entschieden
Gemini 3 beeindruckt – aber OpenAI, Anthropic und andere werden nachziehen. Modelle entwickeln sich nicht mehr jährlich, sondern im Wochenrhythmus. Ein Vorsprung heute ist kein Vorsprung morgen.
Die Wahrheit ist: Es gibt keinen Endboss. Kein finales „besser als GPT“ und kein endgültiges „Google hat gewonnen“.
Was wir sehen, ist ein Moment der Beschleunigung – nicht das Ende eines Rennens.
Und genau das macht die aktuelle KI-Phase so spannend.
Fazit: Ein Moment, der größer ist als ein Versionssprung
Gemini 3 fühlt sich nicht an wie ein weiteres KI-Update – sondern wie ein Wendepunkt. Ein Modell, das nicht nur in Benchmarks glänzt, sondern in einer Tiefe in unseren Alltag greift, die bislang keinem System gelungen ist. Google hebt hier nicht einfach ein neues Sprachmodell auf die Bühne. Es verknüpft Suche, E-Mail, Dokumente, Smartphones und Cloud zu einem einzigen, lebendigen KI-Organismus.
Und genau das verändert die Dynamik des großen Duells: Die Frage ist nicht mehr, wer das klügste Modell baut – sondern wer es am tiefsten in die Realität der Menschen integriert. An vielen Stellen deutet sich an, dass Gemini 3 GPT überholt. An anderen bleibt das Rennen vollkommen offen. Aber eines ist klar: Die Schwerkraft hat sich verschoben.
Wir stehen an der Schwelle einer neuen KI-Generation, in der Modelle handeln, gestalten und vorausdenken. Die Geschwindigkeit ist hoch, die Richtung spannend – und die nächsten Monate werden entscheiden, ob Gemini seine neue Position behaupten kann oder ob der Wettlauf erneut kippt.
Fest steht: Es war lange nicht mehr so aufregend, die Zukunft der KI zu beobachten wie jetzt.
