Laut Bloomberg erzielt Gemini 4 gute Ergebnisse in gängigen KI Benchmarks, hatte aber bei einigen Coding Aufgaben im Praxiseinsatz Probleme. Frühere Berichte beschrieben Googles Sorgen wegen der Konkurrenz durch Anthropic und OpenAI sowie eine Verzögerung von Gemini 3.5 Pro, während Google dessen Fähigkeiten – beson...
Veröffentlicht vonBearbeitet mit GPT-6 LunaBilder erstellt mit GPT Image 2
Forschungsantwort

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What did Bloomberg report about the gap between Gemini 4’s strong benchmark scores and its performance on real-world coding tasks, why does. Article summary: Bloomberg reported that Gemini 4 scores well on standard AI benchmarks, but some employees testing it say it struggles with certain coding tasks in actual use. That gap matters because Google is preparing to launch a fla. Topic tags: general, news, general web, user generated. Style: premium digital editorial illustration, source-backed research mood, clean composition, high detail, modern web publication hero. Use reference image context only for broad subject, composition, and topical grounding; do not copy the exact image. Avoid: logos, brand marks, copyrighted characters, real person likenesses, fake screenshots, UI text, readable text, watermarks, charts wi
Bloomberg berichtete, Gemini 4 habe in verbreiteten KI-Benchmarks gut abgeschnitten, bei Tests durch Mitarbeitende mit konkreten Aufgaben aber weniger überzeugt – darunter bei bestimmten Programmieraufgaben. Die anonymen Schilderungen spiegeln interne Zweifel vor der Vorstellung des Modells wider, sind jedoch keine abschließende Bewertung sämtlicher Fähigkeiten. Google wies die Kritik zurück. Ein Bericht vom selben Tag meldete zudem die Vorstellung von Gemini 4 Argon; einen Zeitplan für die allgemeine Verfügbarkeit nannte das Unternehmen demnach nicht. 7
5
10
Personen mit direktem Einblick in das Projekt sagten Bloomberg, Gemini 4 habe bei branchenüblichen Vergleichstests gut abgeschnitten, in der Praxis aber mit bestimmten Coding-Aufgaben Schwierigkeiten gehabt. Die Quellen wollten anonym bleiben. Es handelt sich daher um Berichte von Mitarbeitenden und nicht um eine veröffentlichte, unabhängige Prüfung des Modells. 7
Benchmarks sind standardisierte Tests, mit denen sich Modelle unter bestimmten Bedingungen vergleichen lassen. Rückmeldungen von Personen, die ein Modell für konkrete Aufgaben nutzen, sind eine andere Art von Hinweis. Der Bloomberg-Bericht legt nahe, dass gute Testergebnisse nicht alle internen Bedenken zur Programmierleistung ausgeräumt haben. Er belegt aber nicht, dass Gemini 4 bei sämtlichen Anwendungen im Alltag schlecht abschneidet. 7
Google konkurriert auch bei KI-gestützten Programmierwerkzeugen um Nutzer und Unternehmen. Bloomberg hatte bereits im April über Sorgen in Teilen des Konzerns berichtet, im Wettbewerb zurückzufallen. Führungskräfte seien insbesondere angesichts der als wirksamer und bei Unternehmen beliebter beschriebenen Werkzeuge von Anthropic besorgt gewesen. 4
Ein weiterer Bericht vom Juli schilderte, dass sich Gemini 3.5 Pro um Monate verzögere, während Google an dessen Fähigkeiten arbeitete – besonders am Programmieren. Von Bloomberg zitierte Mitarbeitende hätten befürchtet, dass Modelle von Anthropic und OpenAI Gemini überträfen. 1 Reuters berichtete ebenfalls, Gemini 3.5 Pro solle Google helfen, bei KI-Coding-Tools und agentischen Aufgaben aufzuholen.
2
Diese früheren Berichte liefern den Wettbewerbskontext, betreffen aber Gemini 3.5 Pro und allgemeinere Sorgen im Unternehmen. Sie beweisen weder, dass Gemini 4 dieselben Schwächen hat, noch dass Google den Wettbewerb verloren hat. Bessere Coding-Fähigkeiten könnten für Googles Programmierwerkzeuge und agentische Anwendungen wichtig sein. Aus den vorliegenden Quellen geht jedoch nicht hervor, welche konkreten Folgen die gemeldeten Probleme für einzelne Produkte oder Kunden haben. 2
4
7
Die verfügbaren Berichte stützen die Aussage, dass sich Gemini 3.5 Pro verzögerte, während Google an seinen Fähigkeiten arbeitete – vor allem beim Programmieren. Sie belegen nicht, dass Google das Modell aufgegeben hat. 1
2
Eine Verzögerung ist kein Beleg für eine Einstellung. Außerdem sollten die Berichte über Gemini 3.5 Pro nicht als Bestätigung für die Leistung von Gemini 4 gelesen werden: Bloomberg beschrieb zu Gemini 4 separate Bedenken von Mitarbeitenden. 1
7
Google bezeichnete es laut dem Bloomberg-Bericht, wie von ZeroHedge wiedergegeben, als „unzutreffend“, Gemini 4 eine schwache Coding-Leistung zuzuschreiben. Damit steht die Reaktion des Unternehmens im Widerspruch zu den anonymen Aussagen von Mitarbeitenden. Die vorliegenden Quellen enthalten keinen öffentlichen, unabhängigen Test, der den Streit abschließend klärt. 5
7
Auch der zeitliche Ablauf ist wichtig: Während Bloomberg über interne Skepsis im Vorfeld der Vorstellung berichtete, meldete ein Bericht vom selben Tag, Google habe Gemini 4 Argon vorgestellt. Einen Termin für die allgemeine Verfügbarkeit habe das Unternehmen nicht genannt. 7
10
Nach dem Bericht gab die Alphabet-Aktie einen Teil ihrer Tagesgewinne ab. Kurz vor Börsenschluss lag sie laut einem Bericht unter Berufung auf Investing.com noch rund 0,5 Prozent im Plus, nachdem der Kurs zuvor zeitweise mehr als 2 Prozent zugelegt hatte. Die Aktie fiel demnach nicht unter den Schlusskurs des Vortags. 9
Der Bericht wirft eine konkrete Frage auf: Übertragen sich die starken Benchmark-Ergebnisse von Gemini 4 auf die Coding-Aufgaben, mit denen Mitarbeitende das Modell getestet haben? Die vorliegenden Informationen bestehen jedoch aus anonymen internen Aussagen und Googles Widerspruch – nicht aus einer umfassenden öffentlichen Bewertung. Die frühere Verzögerung von Gemini 3.5 Pro liefert Wettbewerbskontext, beweist aber weder, dass dieses Modell aufgegeben wurde, noch dass Gemini 4 den Konkurrenten insgesamt hinterherhinkt. 1
5
7
Studio Global AI
Diese Seite enthält eine quellengestützte Antwort, die Sie in Studio Global fortsetzen können.
Laut Bloomberg erzielt Gemini 4 gute Ergebnisse in gängigen KI Benchmarks, hatte aber bei einigen Coding Aufgaben im Praxiseinsatz Probleme.
Laut Bloomberg erzielt Gemini 4 gute Ergebnisse in gängigen KI Benchmarks, hatte aber bei einigen Coding Aufgaben im Praxiseinsatz Probleme. Frühere Berichte beschrieben Googles Sorgen wegen der Konkurrenz durch Anthropic und OpenAI sowie eine Verzögerung von Gemini 3.5 Pro, während Google dessen Fähigkeiten – besonders beim Programmieren – verbessern wollte.
Nach dem Bericht schrumpften die Kursgewinne von Alphabet kurz vor Börsenschluss von mehr als 2 Prozent auf rund 0,5 Prozent.