News Wegen Performance-Problemen: Google soll Verschiebung von Gemini 3.5 Pro planen

mischaef

Kassettenkind
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Irgendwie ist Google nie an das Niveau der anderen großen ran gekommen.
Man kann nicht immer gewinnen würde ich sagen.
 
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In den entsprechenden AI-Subreddits sind die Unkenrufe bereits seit Wochen zu lesen: Google fällt trotz ausgezeichneter Voraussetzungen im AI-Race zurück, OpenAI und Anthropic geben den Ton an, Gemini kann nicht mit GPT und den Claude-Modellreihen konkurrieren.

In diesen Bubbles ist die Gemini-Verschiebung so daher auch schon erwartet worden. Worin auch immer Googles Probleme bestehen, sie sollten sie schnellstens beheben. Ein hochwertiges Gemini-Modell ist ein entscheidender Hebel für das Google-Ökosystem, da es die Nutzungserfahrung über alle Bereiche hinweg stark verbessern könnte.
 
Triky313 schrieb:
Irgendwie ist Google nie an das Niveau der anderen großen ran gekommen.
Im Herbst sah das noch ganz anders aus. Da hat Gemini alles platt gemacht und Anthropic hat dann aufgeholt. Aber ein knappes 3/4 bis ganzes Jahr ist eine halbe Ewigkeit in der AI Bubble.
 
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Völlig richtig. Die Technologie steckt halt immer noch in ihren Kinderschuhen, das Entwicklungstempo ist rasant. Entsprechend einfach ist es auch, zurückzufallen, wenn man sich nur einmal verrannt hat.
 
Triky313 schrieb:
Irgendwie ist Google nie an das Niveau der anderen großen ran gekommen.
Man kann nicht immer gewinnen würde ich sagen.
Das stimmt so nicht und hängt stark vom betrachteten Bereich ab. Aber Gemini 3 Pro war im November 2025 schon extrem stark. Seitdem kam halt sehr wenig. Aber ist halt auch die Frage, ob Google als börsennotiertes Unternehmen da auch jedem Trend hinterherrennen muss. Oder, ob es nicht einfach ausreicht, Alltagsmodelle bereitzustellen, die für 90 % der User "good enough" sind.
 
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Man könnte auch einfach erstmal über den Preis kommen und die Limits massiv erhöhen bei den aktuellen Modellen.
 
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Triky313 schrieb:
Irgendwie ist Google nie an das Niveau der anderen großen ran gekommen.
Man kann nicht immer gewinnen würde ich sagen.
Google hat mit AI andere Stärken, Gemma 4 Modelle für lokal sind wirklich stark, Nano Banana wirklich gut für die Bildgenerierung, die Dienste sind gut in ihr Ökosystem eingegliedert.
Den Transformer hat Google Entwickelt.

wüstenigel schrieb:
Im Herbst sah das noch ganz anders aus. Da hat Gemini alles platt gemacht und Anthropic hat dann aufgeholt. Aber ein knappes 3/4 bis ganzes Jahr ist eine halbe Ewigkeit in der AI Bubble.
1 reales Jahr = etwa 3 KI-Softwaregenerationen, aber nur 0,5 bis 1 Hardwaregeneration, wenn man es mit Hardware vergleichen will, die schon extrem schnelle Zyklen haben.
 
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Triky313 schrieb:
Irgendwie ist Google nie an das Niveau der anderen großen ran gekommen.
Man kann nicht immer gewinnen würde ich sagen.
das sie Ihr Suchmaschinen monopol aufrecht erhalten konnten ist Imho schon der Hauptgewinn- schließlich ist das immer noch Ihre größte Einnahmequelle. Hätte open AI später veröffentlicht und mehr wert auf Suche gelegt hätten die vielleicht auch Google ablösen können.
 
Triky313 schrieb:
Irgendwie ist Google nie an das Niveau der anderen großen ran gekommen.
Man kann nicht immer gewinnen würde ich sagen.
Gemini is4 ziemlich gut. Ich löse täglich damit sehr komplexe SAP und Coding Probleme.

Google ist Vorreiter bei AI weil sie bereits seit 15 Jahren Grundlagenforschung betreiben.

Alle LLM basieren auf dem Transformer Modell. Dieses Konzept stammt von Google und wurde 2017 veröffentlicht.

OpenAi et al haben die ideen von Google lediglich nachgebaut
 
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Die Bewertung ist viel zu sehr nur auf Coding ausgerichtet. Da ist Gemini immer noch gut, aber halt nicht das Beste. Das größte Problem ist eher, dass das Modell definitiv verschlechtert wurde bzw. auf Effizienz hin getrimmt. Bis ca. Mitte Mai waren die Ergebnisse besser. Man kann davon ausgehen, dass es dafür weitaus weniger Rechenleistung benötigt/zur Verfügung gestellt bekommt.

Gemma 4 ist meiner Meinung nach noch immer das Beste Allround-Modell für lokale KI.
 
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Triky313 schrieb:
Irgendwie ist Google nie an das Niveau der anderen großen ran gekommen.
Man kann nicht immer gewinnen würde ich sagen.
Also die GEMMA-Modelle, gerade GEMMA-4 ist durchaus konkurrenzfähig. (Das sind die Open-Source-Versionen der Gemini-Modelle.)

Regards, Bigfoot29
 
Ich programmiere nicht damit, finde die Leistung von Gemini 3.5 flash aber hervorragend. Es kommt auf die Anforderungen an. Es spricht zum Teil sehr gutes Deutsch. Nicht so gut wie Claude, ist aber auch günstiger. Bei Claude griffen die Seitenlimits für mich zu früh.
 
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Man muss Google weiterhin zu Gute halten, dass man dort die selbst entwickelten Tensor Chips nutzt und insbesondere keine Nvidia Hardware. Ich muss aber auch sagen, dass die Modelle (insb. für Coding) hinter Claude und OpenAI hinterherhinken.
 
Ganz ehrlich die flash Version ist meiner Meinung nach allgemein schlechter als das alte Model bei dem alten model könnte ich Stunden lang mit Gemini gespräche führen ohne abstürze der App oder das sie Zwangs pausiert wird von meinem Smartphone seid flash eingeführt wurde schließt Gemini sich bei mir immer nach einer Stunde manchmal auch bereits nach 45 Minuten für mich ist das ein absoluter rreinfall gewesen das ich auch gezwungen wurde das neue model nutzen zu müssen und dann dafür in eine pro Variante Geld stecken zu müssen? Sehe ich erst Recht nicht ein oder ohne zahlen nur ein paar sätze zu tauschen finde ich ebenso bescheiden mein Fazit ist das die Umstellung mehr schlecht als Recht war bei Google Gemini und ich weise ausdrücklich darauf hin daß diese lediglich meine eigene Meinung ist
 
Hm hab vor paar Monaten Claude ausprobiert fand ich nicht sonderlich überzeugend, aktuell mag ich Gemini am Liebsten :)
 
AAS schrieb:
Nicht ganz, sie haben ihn zum Generative pre-trained transformer (GPT) weiterenwickelt.
https://en.wikipedia.org/wiki/Generative_pre-trained_transforme
Mag ja sein das OAi die Ideen von Google weiterentwickelt hat. Damit bestätigst du meinen Beitrag.

Also bleibt es dabei das Google die Grundlagenforschung betreiben und eigene ASICs entwickelt und OpenAi darauf aufgesetzt hat und GPU verwendet

Ganz spannende ist es das diese Konzepte im Grunde genommen aus dem letzten Jahrhundert stammen. Damals fehlte zwar die Rechenleistung, aber die Theorien dahinter sind quasi uralt.
 
Bigfoot29 schrieb:
Also die GEMMA-Modelle, gerade GEMMA-4 ist durchaus konkurrenzfähig. (Das sind die Open-Source-Versionen der Gemini-Modelle.)

Regards, Bigfoot29
Open-Weight-Modelle nicht Open Source. :)
 
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