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title: "Google Gemini Embedding 2: Neues KI-Modell vereint alle Medien"
description: Das neue multimodale System verarbeitet Text, Bilder, Audio und Video gleichzeitig. Erste Benchmarks zeigen sehr starke Ergebnisse.
author: Andreas Becker
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# Google Gemini Embedding 2: Neues KI-Modell vereint alle Medien

Das neue multimodale System verarbeitet Text, Bilder, Audio und Video gleichzeitig. Erste Benchmarks zeigen sehr starke Ergebnisse.

[Andreas Becker](https://www.all-ai.de/charaktere)·10.03.26

Nano Banana

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Kurzfassung
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Quellen
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- Google hat das multimodale KI-Modell Gemini Embedding 2 als Public Preview für Entwickler veröffentlicht.
- Das System wandelt Texte, Bilder, Videos, Audio-Dateien und PDFs nativ in einen einzigen, gemeinsamen Embedding-Raum um.
- In aktuellen Benchmarks übertrifft die Software in den meisten Disziplinen Konkurrenzmodelle von Amazon und Voyage.
- Nutzer können damit komplexe Anwendungen für die semantische Suche über verschiedene Medienformate hinweg deutlich leichter aufbauen.

- [Google Blog - Gemini Embedding 2](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-embedding-2/)

Google hat mit Gemini Embedding 2 ein neues multimodales KI-Modell für Entwickler vorgestellt. Die Software wandelt Text, Bilder, Audio, Video und Dokumente ab sofort nativ in ein einheitliches Format um und vereinfacht so die komplexe Datensuche.

![gemini embedding funktion](https://www.all-ai.de/images/2-news/3-26/gemini-embedding-2-funktion.webp)

###### Quelle: Google

#### Ein gemeinsamer Raum für alle Medien

Bisher erfordern komplexe Suchanwendungen oft den Einsatz mehrerer spezialisierter Modelle, um verschiedene Dateiformate zu verarbeiten. Gemini Embedding 2 löst dieses Problem durch einen rein multimodalen Ansatz. Die Software übersetzt Texte, Bilder, Videos, Sprachaufnahmen und PDF-Dokumente nativ in einen einzigen Embedding-Raum.

Ein Embedding ist die mathematische Repräsentation von Inhalten, durch die ein KI-System Bedeutungen und semantische Zusammenhänge erkennen kann. Dieser Ansatz reduziert den technischen Aufwand für Entwickler beim Aufbau von Systemen für Retrieval-Augmented Generation (RAG) erheblich.

Ein Anwender kann beispielsweise eine Suchanfrage als einfachen Text formulieren. Das System findet daraufhin die passenden Antworten nahtlos in einem hochgeladenen Video oder in einer Audio-Datei. Die Medien müssen dafür nicht mehr zwingend im Vorfeld transkribiert werden.

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#### Direkter Vergleich mit der Konkurrenz

Die Leistungsfähigkeit des neuen Modells zeigt sich in den offiziellen Benchmarks, besonders bei der kombinierten Verarbeitung von Text und Bild. Im TextCaps-Benchmark erreicht Gemini Embedding 2 einen Wert von 89,6 und positioniert sich damit klar vor Amazon Nova 2 Multimodal Embeddings (76,0) sowie Voyage Multimodal 3.5 (79,4). Auch die umgekehrte Aufgabe, also die Zuordnung von Bildern zu Text, entscheidet Google mit 97,4 Punkten für sich.

![gemini embedding bench](https://www.all-ai.de/images/2-news/3-26/gemini-embedding-2-benchmarks1.webp)

###### Quelle: Google

Bei der Analyse von Programmiercode erzielt das Modell 84,0 Punkte und zeigt einen deutlichen Fortschritt gegenüber dem älteren Google-System. Einzig im Bereich der komplexen Text-Dokument-Verarbeitung agiert die Konkurrenz absolut auf Augenhöhe. Hier erreicht Voyage Multimodal 3.5 einen Wert von 65,5, während Gemini knapp dahinter auf 64,9 Punkte kommt.

Ein wesentliches Alleinstellungsmerkmal von Gemini Embedding 2 bleibt die direkte Verarbeitung von gesprochener Sprache. Die anderen getesteten Modelle unterstützen diese native Audio-Funktion ohne eine vorherige Textumwandlung nicht.

Google stellt das neue System ab sofort weltweit als Public Preview zur Verfügung, damit interessierte Entwickler direkt eigene, formatübergreifende KI-Projekte aufbauen und die Datenauswertung optimieren können.