Lab-Profil
Google DeepMind bündelt die KI-Forschung von Google mit Standorten in London und Mountain View. Aus dem Labor stammt die Gemini-Modellfamilie, die multimodal arbeitet und tief in Googles Produkte integriert ist.
SitzLondon, Vereinigtes Königreich / Mountain View, USAGegründet2010AushängeschildGemini 4 CarbonWebOffizielle Website
- Modelle im Ranking
- 43
- Bester Rang
- #2
- Open Weights
- 33%
- Preisspanne
- 0,00 $–8,00 $
- Letztes Release
- Okt. 2026
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Alle Modelle von Google
Google · Modellpalette
| Rang | Modell | Score | Intelligenz | Coding | Preis / 1M | Tempo | Kontext | Lizenz | Erschienen |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2 | Gemini 4 CarbonHigh | 57,6 | 60,0 | 50,4 | 8,00 $ | 105 Tok./s | 1 Mio. Token | Proprietär | Okt. 2026 |
| 9 | Gemini 4 ArgonHigh | 48,2 | 50,4 | 38,3 | 8,00 $ | 91 Tok./s | 1 Mio. Token | Proprietär | Sept. 2026 |
| 23 | Gemini 3.8 FlashHigh | 29,5 | 30,8 | 19,1 | 1,50 $ | 124 Tok./s | 1 Mio. Token | Proprietär | Sept. 2026 |
| 41 | Gemini 3.5 Flash-Lite | 10,0 | 11,7 | 4,0 | 0,85 $ | 431 Tok./s | 1 Mio. Token | Proprietär | Juli 2026 |
| 49 | Gemma 4 31BReasoning | 0,0 | 4,4 | 0,0 | 0,00 $ | 35 Tok./s | 256k Token | Open Weights | Apr. 2026 |
| – | Gemini 3.7 FlashHigh | 37,4v4.3 | 39,1 | 28,1 | 1,50 $ | – | 1 Mio. Token | Proprietär | Aug. 2026 |
| – | Gemini 3.6 FlashHigh | 31,9v4.3 | 34,0 | 22,5 | 1,50 $ | 213 Tok./s | 1 Mio. Token | Proprietär | Juli 2026 |
| – | Gemini 3.5 FlashHigh | 30,1v4.3 | 32,6 | 22,4 | 3,38 $ | 219 Tok./s | 1 Mio. Token | Proprietär | Mai 2026 |
| – | Gemini 3.1 Pro Preview | 24,4v4.3 | 29,7 | 22,3 | 4,50 $ | 128 Tok./s | 1 Mio. Token | Proprietär | Feb. 2026 |
| – | Gemini 3.1 Flash-Lite | 10,4v4.3 | 15,6 | 14,8 | 0,563 $ | 356 Tok./s | 1 Mio. Token | Proprietär | März 2026 |
Scores mit „v4.3“ stammen aus der Vorversion AA v4.3 und gelten, bis Artificial Analysis das Modell nach v5 bewertet. Sie sind nicht direkt vergleichbar und zählen für keinen Rang.
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Neues von Google DeepMind
Häufige Fragen
Welche Modelle von Google sind im KI-Ranking?
Wir führen aktuell 43 Modelle von Google — inklusive Effort-Varianten sind das 69 vermessene Konfigurationen. Die stärksten sind Gemini 4 Carbon, Gemini 4 Argon, Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.5 Flash-Lite und Gemma 4 31B. Das jüngste Release stammt aus Oktober 2026.
Was ist das beste Modell von Google?
Das stärkste Modell von Google ist Gemini 4 Carbon mit einem KI Weekly Score von 57,6 — das reicht für Platz 2 im Gesamt-Leaderboard aller 53 bewerteten Modelle. Den höchsten Intelligenz-Index erreicht Gemini 4 Carbon mit 60,0.
Welches Modell von Google ist am schnellsten?
Gemini 3.5 Flash-Lite liefert mit 431 Tok./s das höchste gemessene Ausgabe-Tempo bei Google. Das Tempo wird von Artificial Analysis als Median über wiederholte Läufe erhoben und fließt bei uns nicht in den Gesamtscore ein — es steht als eigene Kennzahl daneben.
Was kosten die Modelle von Google?
Die Preise reichen von 0,04 $ pro 1 Mio. Token (Gemma 4 E4B) bis 8,00 $ pro 1 Mio. Token (Gemini 4 Carbon). Angegeben ist jeweils der Blended-Preis, der Input- und Output-Token im Verhältnis 3:1 mischt.
Veröffentlicht Google Open-Source-Modelle?
Ja. 14 von 43 Modellen von Google sind mit offenen Gewichten verfügbar und lassen sich selbst hosten oder feintunen. Streng genommen heißt das „Open Weights“; die konkrete Lizenz steht in der Modelltabelle.
Wie schneidet Google im Vergleich zu anderen Anbietern ab?
Im KI Weekly Ranking stehen 60 Labs mit insgesamt 497 Modellen nebeneinander. Google belegt mit Platz 2 einen der vordersten Ränge in der Gesamtwertung. Der Preis-Leistungs-Scatter und das Benchmark-Profil auf dieser Seite zeigen die Position gegen den Rest des Markts im Detail.
Woher stammen die Daten zu Google?
Alle Benchmark-, Preis- und Tempo-Werte kommen von Artificial Analysis, einem unabhängigen Institut, das Modelle standardisiert vermisst; Anbieter können dort weder für Ergebnisse noch für Listungen zahlen. Der KI Weekly Score, die Gewichtung und die Aufbereitung stammen von uns. Der Abgleich läuft täglich automatisch, neue Modelle erscheinen in der Regel innerhalb von 24 bis 48 Stunden nach Release.
Datenbasis: Artificial Analysis · Score-Berechnung: KI Weekly