Alle paar Wochen wird eine neue KI durchs Dorf getrieben. Meistens ist es nur alter Wein in neuen Schläuchen, verpackt in einem schicken Demo-Video. Bei Google Gemini 3.5 könnte es aber anders sein. Hier geht es nicht um eine komplett neue Generation, sondern um ein erwartetes Mid-Cycle-Update für die Gemini 3.0 Serie. Man sollte also keine Revolution aus dem Marketing-Prospekt erwarten, sondern eine gezielte, technische Weiterentwicklung.
In der KI-Landschaft von 2026, die von Schwergewichten wie GPT-5 und Claude 4 dominiert wird, positioniert sich dieses KI-Modell für einen klaren Zweck: die Bewältigung hochkomplexer, multimodaler Aufgaben und die Bereitstellung der logischen Grundlage für die nächste Welle fähiger KI-Agenten. Das ist zumindest die Theorie.
Google Gemini 3.5: Alles was wir bisher wissen
Die direkte Antwort auf die Frage nach dem Erscheinungsdatum lautet: Es gibt keins. Basierend auf Googles bisherigen Zyklen ist eine Veröffentlichung im zweiten oder dritten Quartal 2026 realistisch. Der Begriff „Mid-Cycle-Update“ ist dabei entscheidend. Es geht nicht darum, das Rad neu zu erfinden, sondern darum, die bestehende Architektur von Gemini 3.0 zu verfeinern, die Effizienz zu steigern und neue Fähigkeiten zu implementieren. Das ist im Grunde ein Vorgehen, das man aus der Chip-Industrie kennt – und es ist deutlich pragmatischer als der ständige Ruf nach dem nächsten „Game Changer“.
Analyse der Snowbunny-Leaks und Gerüchte
In Tech-Foren und auf X kursieren seit einiger Zeit Informationen zu einem Google-Modell mit dem Codenamen „Snowbunny“. Die meisten Beobachter gehen davon aus, dass es sich hierbei um das kommende Gemini 3.5 handelt. Der Name ist egal. Die Brisanz dieser Leaks steckt in den angeblichen Leistungsdaten. Eine Grafik zeigt die Ergebnisse des „Heiroglyph Benchmark“, eines Tests, der auf „Lateral Reasoning“ spezialisiert ist – also die Fähigkeit einer KI, Probleme durch kreative Ansätze zu lösen, statt durch rein lineare Logikketten.
Die Ergebnisse sind, wenn sie denn stimmen, bemerkenswert. Das „Snowbunny“-Modell erreicht 16 von 20 Punkten. Der aktuelle Marktführer GPT-5.2 kommt im selben Test auf 11 Punkte, Googles eigenes Gemini 3.0 Pro liegt bei 9. Besonders interessant ist ein technisches Detail: Es werden eine „raw“- und eine „less raw“-Variante mit identischen Werten gelistet. Das deutet darauf hin, dass die üblichen Sicherheitsfilter die Denkleistung nicht negativ beeinflussen – ein Problem, das frühere Architekturen oft ausgebremst hat.
Trotzdem ist hier eine gesunde Skepsis angebracht. Screenshots von Benchmarks lassen sich trivial fälschen und der Heiroglyph-Test ist zwar bekannt, aber nicht so etabliert wie ein MMLU. Die Daten decken sich jedoch mit Gerüchten über neue „Deep Thinking“-Funktionen in Googles Vertex AI Cloud. Google will hier offenbar nicht nur reden, sondern durch messbare Intelligenz liefern.
Neue Funktionen und verbesserte Multimodalität
Gehen wir davon aus, der Leak stimmt. Dann lassen sich die Kernverbesserungen von Gemini 3.5 ableiten. Es geht offenbar nicht mehr nur um die Skalierung von Rechenleistung, sondern um eine tiefere logische Fähigkeit. In Fachkreisen spricht man von „Reasoning Depth“ oder „System 2 Thinking“. Anstatt nur statistische Wortketten zu produzieren, simuliert das Modell eine Art bewussten Denkprozess, bevor es eine Antwort gibt. Das ist der wahrscheinlichste Grund für den massiven Punktevorsprung im Test für laterales Denken.
Diese architektonische Neuerung hat direkte Auswirkungen auf die erwarteten Funktionen. Die native Multimodalität erreicht eine neue Stufe. Es geht nicht mehr nur darum, Text, Bilder und Videos parallel zu verstehen, sondern darum, in Echtzeit komplexe Zusammenhänge zwischen diesen Datenströmen herzustellen. Gepaart mit einem voraussichtlich nochmals erweiterten Kontextfenster, das schon bei Gemini 1.5 Pro beeindruckend war, ergibt sich ein mächtiges Werkzeug. Verbesserte Coding Fähigkeiten sind dabei nur eine logische Konsequenz aus diesem besseren Grundverständnis.
Fazit und Ausblick auf die Google DeepMind Roadmap
Wir können jetzt weiter Buzzword-Bingo spielen oder uns die Logik anschauen. Der angebliche Leak zu „Snowbunny“ deutet, wenn er denn echt ist, auf einen wichtigen strategischen Schwenk hin. Weg vom reinen Skalierungswettbewerb, bei dem einfach nur mehr Daten und mehr Rechenleistung in die Modelle gepumpt werden, hin zu einer fundamentalen Verbesserung der Denkfähigkeit.
Das passt zur langfristigen Roadmap von Google DeepMind, die klar auf die Entwicklung autonomer und fähiger KI-Agenten abzielt. Solche Agenten brauchen kein statistisches Papageientum, sondern ein echtes, logisches Verständnis von Ursache und Wirkung. Gemini 3.5 könnte der erste Schritt in diese Richtung sein. Sollten sich die Gerüchte bewahrheiten, wird das die Kräfteverhältnisse im KI-Markt 2026 erneut verschieben. Wichtig ist am Ende nur eins: KI ersetzt kein Hirnschmalz. Auch wenn das für die Quartalsplanung natürlich bequem wäre.
FAQ zu Google Gemini 3.5
Ist Google Gemini kostenlos?
Teilweise. Google bietet in der Regel Basisversionen seiner Modelle kostenlos an. Die leistungsstärksten Varianten, und dazu wird Gemini 3.5 Pro mit Sicherheit gehören, sind meist Teil eines kostenpflichtigen Abonnements.
Wie kann ich Gemini 3.5 nutzen?
Sobald das Modell offiziell veröffentlicht ist, wird es voraussichtlich über die bekannte Gemini-Weboberfläche verfügbar sein. Entwickler werden den Zugriff über die Google Cloud und das Google AI Studio erhalten, um es in eigene Anwendungen zu integrieren.
