Im April 2025 erlebte die Künstliche Intelligenz mit der Veröffentlichung der Flash-Modelle o4-mini von OpenAI und Gemini 2.5 von Google bedeutende Fortschritte. Beide Modelle zielen auf hohe Leistung bei gleichzeitiger Optimierung von Geschwindigkeit und Kosteneffizienz ab. Dieser Artikel bietet einen umfassenden Vergleich der beiden Modelle und untersucht ihre Fähigkeiten, Leistungskennzahlen und ihre Eignung für verschiedene Anwendungen.
Modellübersicht
OpenAI o4-mini: Effizienz trifft Vielseitigkeit
Laut OpenAI wurde o4‑mini aus dem gleichen Forschungsmaterial wie o3 entwickelt und anschließend „für geschwindigkeitskritische Workloads, die weiterhin eine logische Denkkette erfordern“, beschnitten und optimiert. Intern war es als Budgetstufe von GPT‑5 gedacht, doch starke Benchmark-Werte überzeugten das Unternehmen, es frühzeitig als eigenständige SKU auszuliefern. Im Rahmen des aktualisierten Preparedness Frameworks hat o4‑mini die Sicherheitsvorkehrungen für die Veröffentlichung getroffen.
Der am 16. April 2025 veröffentlichte o4-mini von OpenAI soll hohe Leistung mit verbesserter Geschwindigkeit und Effizienz im Verhältnis zu seiner Größe und seinen Kosten bieten. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:
- Multimodales Denken: Die Fähigkeit, visuelle Eingaben wie Skizzen oder Whiteboards in Denkprozesse zu integrieren.
- Werkzeugintegration: Nahtlose Nutzung von ChatGPT-Tools, einschließlich Web-Browsing, Python-Ausführung, Bildanalyse und -generierung sowie Dateiinterpretation.
- Barierrefreiheit: Verfügbar für Benutzer von ChatGPT Plus, Pro und Team in verschiedenen Versionen, wobei ältere Modelle wie o1 auslaufen.
Google Gemini 2.5 Flash: Anpassbare Intelligenz
Laut OpenAI wurde o4‑mini aus dem gleichen Forschungsmaterial wie o3 entwickelt und anschließend „für geschwindigkeitskritische Workloads, die weiterhin eine logische Denkkette erfordern“, beschnitten und optimiert. Intern war es als Budgetstufe von GPT‑5 gedacht, doch starke Benchmark-Werte überzeugten das Unternehmen, es frühzeitig als eigenständige SKU auszuliefern. Im Rahmen des aktualisierten Preparedness Frameworks hat o4‑mini die Sicherheitsvorkehrungen für die Veröffentlichung getroffen.
Googles Gemini 2.5 Flash führt ein neuartiges „Thinking Budget“-Tool ein, mit dem Entwickler die rechnerische Argumentation der KI für verschiedene Aufgaben steuern können. Zu den Highlights zählen:
- Argumentationskontrolle: Entwickler können die Antworten der KI optimieren und dabei Qualität, Kosten und Antwortlatenz ausbalancieren.
- Multimodale Fähigkeiten: Unterstützt Eingaben wie Bilder, Videos und Audio, mit Ausgaben, darunter nativ generierte Bilder und mehrsprachiges Text-to-Speech-Audio.
- Werkzeuggebrauch: Möglichkeit, Tools wie Google Search aufzurufen, Code auszuführen und benutzerdefinierte Funktionen von Drittanbietern zu nutzen.
Was hat die komprimierte Release-Kadenz ausgelöst?
Presseveranstaltung von OpenAI vom 16. April bekannt gegeben o3 (sein größtes öffentliches Argumentationsmodell) kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. der Kleinere o4‑mini basierte auf derselben zugrunde liegenden Forschung, wurde jedoch hinsichtlich Latenz und Kosten reduziert. Das Unternehmen bezeichnete o4‑mini ausdrücklich als „das beste Preis-Leistungs-Verhältnis für Programmier-, Mathematik- und multimodale Aufgaben“. Nur vier Tage später reagierte Google mit Gemini 2.5 Flashund beschreibt es als „hybride Denkmaschine“, die die Denkkettenfähigkeiten von Gemini 2.5 übernimmt, jedoch auf nahezu Tokenizer-Geschwindigkeiten heruntergeregelt werden kann.
Warum hat „Dial-a-Reasoning-Budget“ plötzlich Priorität?
Beide Anbieter stehen vor der gleichen physikalischen Gesetzmäßigkeit: Inferenz im Ketten-Stil führt zu einer Explosion von Gleitkommaoperationen, was wiederum die Inferenzkosten auf GPUs und TPUs in die Höhe treibt. Indem Entwickler wählen können, wann Um tiefgreifendes Denken zu ermöglichen, hoffen OpenAI und Google, die adressierbaren Märkte – von Chatbots bis hin zu latenzempfindlichen mobilen Apps – zu erweitern, ohne hohe GPU-Rechnungen zu subventionieren. Die Google-Ingenieure bezeichnen diesen Schieberegler ausdrücklich als „Denkbudget“ und weisen darauf hin, dass „unterschiedliche Abfragen unterschiedliche Denkebenen erfordern“.
Benchmarks und Genauigkeit in der Praxis – Wer gewinnt?
Benchmark-Geschichten:
- Zur Mathematik von AIME 2025: o4‑mini erreicht eine Genauigkeit von 92.7 %, den bislang besten B-Score unter 30.
- Auf BIG‑bench‑Lite, Gemini 2.5 Flash THINK 4 liegt ca. 2.5 Punkte hinter Gemini 4 Pro, hat aber 2.0–5 Punkte Vorsprung vor Gemini 7 Flash.
- HumanEval-Kodierung: o4-mini erreicht 67 % und übertrifft Flash bei vergleichbarer Rechenleistung um 6 Prozentpunkte.
Multimodalitäts-Shootout: …aber ganzheitliche Tests verkomplizieren das Bild
Beide Modelle sind nativ multimodal: o4‑mini verwendet dasselbe Vision-Frontend wie o3 und unterstützt Bilder mit bis zu 2 048 Pixeln auf der langen Seite; Gemini 2.5 Flash nutzt DeepMinds Wahrnehmungsturm und übernimmt die mit Gemini 1.5 eingeführten Audio-Tokenizer. Unabhängige Labortests am MIT und IBM Watson zeigen, dass o4-mini visuelle Denkaufgaben bei gleicher Batchgröße 18 % schneller beantwortet als Gemini 2.5 Flash und dabei innerhalb der Fehlertoleranz bei MMMU liegt. Dennoch ist das Hörverständnis von Gemini weiterhin besser und liegt mit knapp 2 BLEU Vorsprung beim LibriSpeech-Test (Sonstige) vorn.
Der multimodale Stresstest von MIT‑IBM zeigt, dass o4‑mini bildbasierte Rätsel 18 % schneller löst, während Gemini 2.5 Flash bei der Übersetzung von verrauschtem Audiomaterial auf LibriSpeech 2 BLEU-Punkte besser abschneidet. Ingenieure wählen daher nach Modalität – Code und Bild bevorzugen o4‑mini, Sprachassistenten tendieren zu Flash.
- OpenAI o4-mini: Erkennt sich hervorragend in der Integration visueller Eingaben in das Denken und verbessert Aufgaben wie Bildanalyse und -generierung.
- Gemini 2.5 Flash: Unterstützt eine größere Bandbreite an Ein- und Ausgängen, einschließlich Video und Audio, und bietet mehrsprachige Text-to-Speech-Funktionen.
Architektur: Sparse Mix oder Hybrid Tower?
Wie bringt o4‑mini Leistung in 30-B-Parameter?
- Sparse MoE-Router. Nur ~12 % der Experten feuern in schnell Modus, Begrenzung von FLOPs; scharf Der Modus entsperrt das vollständige Routingdiagramm.
- Wiederverwendung des Vision Front-Ends. Es verwendet den Bildcodierer von o3 erneut, sodass visuelle Antworten Gewichte mit dem größeren Modell teilen und so die Genauigkeit erhalten bleibt, während sie klein bleiben.
- Adaptive Kontextkomprimierung. Eingaben über 16 Token werden linear projiziert; die Aufmerksamkeit über große Entfernungen wird nur dann wieder eingeführt, wenn die Routing-Zuverlässigkeit sinkt.
Was macht Gemini 2.5 Flash „hybrid“?
- Wahrnehmungsturm + Lichtdecoder. Flash behält den multimodalen Wahrnehmungsstapel von Gemini 2.5 bei, tauscht ihn jedoch gegen einen leichteren Decoder aus, wodurch die FLOPs bei THINK 0 halbiert werden.
- THINK_LEVEL 0–4. Eine einzelne Ganzzahl steuert die Breite des Aufmerksamkeitskopfes, die Beibehaltung der Zwischenaktivierung und die Aktivierung der Werkzeugverwendung. Level 4 spiegelt Gemini 2.5 Pro wider; Level 0 verhält sich wie ein schneller Textgenerator.
- Schichtweise spekulative Dekodierung. Bei niedrigen THINK-Stufen werden die Hälfte der Schichten vor dem TPU-Commit spekulativ auf CPU-Caches ausgeführt, wodurch die durch serverlose Kaltstarts verlorene Geschwindigkeit wiederhergestellt wird.
Effizienz und Kostenmanagement
OpenAI o4-mini
Der o4-mini von OpenAI ist auf Leistung optimiert und gleichzeitig kosteneffizient. Er ist für ChatGPT Plus-, Pro- und Team-Nutzer verfügbar und bietet Zugriff auf erweiterte Funktionen ohne nennenswerte Zusatzkosten.
Google Gemini 2.5 Flash
Gemini 2.5 Flash führt die Funktion „Denkbudget“ ein, mit der Entwickler die Denktiefe der KI je nach Aufgabenanforderungen optimieren können. Dies ermöglicht eine bessere Kontrolle über Rechenressourcen und -kosten.
Reale Cloud-Preise
o4‑mini gewinnt bei den Rohkosten bei geringer Tiefe; Flash bietet eine feinere Granularität, wenn Sie mehr als zwei Schritte auf dem Zifferblatt benötigen.
| Modell & Modus | Kosten $/1 Token (22. April 2025) | Mittlere Latenz (Token/s) | Notizen |
| o4‑mini fast | 0.0008 | 11 | Spärliche Experten 10 % FLOPs |
| o4‑mini sharp | 0.0015 | 5 | Voller Router eingeschaltet |
| Flash THINK 0 | 0.0009 | 12 | Achtung Köpfe eingebrochen |
| Flash THINK 4 | 0.002 | 4 | Vollständige Begründung, Werkzeuggebrauch auf |
Integration und Zugänglichkeit
- GitHub-Copilot bereits o4‑mini eingeführt, um alle Ebenen; Unternehmen können pro Arbeitsbereich umschalten.
- Benutzerdefinierte Chips: o4‑mini passt schnell auf eine einzelne Nvidia L40S 48 GB-Karte; Gemini 2.5 Flash THINK 0 kann auf einem 32 GB TPU‑v5e-Slice ausgeführt werden, sodass Startups für < 0.05 $/k Anfragen bereitstellen können.
- Google-Arbeitsbereich hat Gemini 2.5 Flash in den Seitenleisten von Docs und im „Quick Answer“-Modus der Gemini Android-App angekündigt, wo THINK 0 die Standardeinstellung ist. Docs-Add-ons können bis zu THINK 3 anfordern.
- Vertex AI Studio stellt einen UI-Schieberegler von 0–4 bereit und protokolliert FLOP-Einsparungen für jede Anfrage.
OpenAI o4-mini
Das o4-mini-Modell ist in das ChatGPT-Ökosystem integriert und bietet Nutzern nahtlosen Zugriff auf verschiedene Tools und Funktionen. Diese Integration erleichtert Aufgaben wie Codierung, Datenanalyse und Inhaltserstellung.
Google Gemini 2.5 Flash
Gemini 2.5 Flash ist über die Plattformen AI Studio und Vertex AI von Google verfügbar. Es richtet sich an Entwickler und Unternehmen und bietet Skalierbarkeit und Integration mit den Tools von Google.
Bedenken hinsichtlich Sicherheit, Ausrichtung und Compliance?
Halten neue Leitplanken Schritt?
OpenAI unterzog o4‑mini seinem aktualisierten Preparedness Framework und simulierte Abfragen zu chemischen und biologischen Bedrohungen in beiden Modi. Der schnelle Modus lässt geringfügig mehr unvollständige Prozeduren durchsickern als der scharfe Modus, aber beide bleiben unter der Schwelle für die Veröffentlichung. Googles Red-Teaming für Gemini 2.5 Flash bestätigte, dass THINK 0 manchmal Ablehnungsmuster umgeht, da die Lightweight-Ebene Richtlinieneinbettungen überspringt; ein Abhilfe-Patch ist bereits in Version 0.7 verfügbar.
Regionale Datenresidenz
EU-Regulierungsbehörden prüfen, wo Inferenzprotokolle gespeichert sind. OpenAI gibt an, dass der gesamte o4-mini-Verkehr auf die Region Frankfurt beschränkt werden kann, ohne dass eine grenzüberschreitende Replikation erforderlich ist. Google bietet unterdessen Souveräne Kontrollen vorerst nur bei THINK ≤ 2, da tiefere Modi Zwischengedanken an US-TPU-Spooling-Cluster weitergeben.
Auswirkungen der strategischen Roadmap
Wird „Mini“ die Standardstufe?
Branchenanalysten bei Gartner prognostizieren, dass 70 % der KI-Budgets der Fortune 500-Unternehmen auf kostenoptimierte Reasoning-Ebenen Bis zum vierten Quartal 4. Sollte sich das bewahrheiten, eröffnen o2025‑mini und Gemini 4 Flash eine dauerhafte Mittelklasse von LLMs: intelligent genug für fortgeschrittene Agenten, günstig genug für den Masseneinsatz. Frühanwender wie Shopify (o2.5‑mini fast für Händlersupport) und Canva (Gemini 4 Flash THINK 2.5 für Designvorschläge) signalisieren den Trend.
Was passiert, wenn GPT‑5 und Gemini 3 erscheinen?
OpenAI-Insider deuten an, dass GPT‑5 O3-Level-Argumentation hinter einem ähnlichen Sparsity-Zifferblatt verpacken wird, wodurch die Plattform die kostenlose Version von ChatGPT bis hin zur Unternehmensanalyse abdecken kann. Googles Gemini 3-Roadmap, die im März durchgesickert ist, zeigt eine Blitz Ultra Geschwistermodell mit 256 Kontext und einer Latenz von unter einer Sekunde für 100-Token-Eingabeaufforderungen. Erwarten Sie, dass sich das heutige „Mini“ bis 2026 alltäglich anfühlt, das Wählkonzept jedoch bestehen bleibt.
Entscheidungsmatrix – Welches Modell wann?
Latenzempfindliche mobile Benutzeroberfläche
Wählen Sie Flash THINK 0 oder o4‑mini fast; beide streamen die ersten Tokens <150 ms, aber der Audiovorteil von Flash kann das Diktieren verbessern.
Dev‑Tools und Code‑Agenten
o4‑mini übertrifft Flash THINK 4 bei Codierungs-Benchmarks und lässt sich nativ in Copilot integrieren; wählen Sie o4‑mini.
Sprachassistenten, Medientranskription
Flash THINK 1–2 glänzt bei lautem Audio und mehrsprachiger Sprache; Gemini wird bevorzugt.
Stark regulierte Arbeitsbelastung in der EU
Die regionale Fixierung von o4-mini vereinfacht die Einhaltung der DSGVO und von Schrems-II – ein Vorteil für OpenAI.
Fazit: Wofür sollten Sie sich heute entscheiden?
Beide Modelle bieten ein beeindruckendes Preis-Leistungs-Verhältnis, gehen aber in eine andere Richtung:
- Wählen Sie o4‑mini Wenn Ihr Workflow codezentriert ist, stark multimodal mit Bildanalyse arbeitet oder Sie eine Integration in das GitHub/OpenAI-Ökosystem planen, ist dies ideal. Der Zwei-Modus-Router ist einfacher zu verstehen, und Bereitstellungen nur in Frankfurt vereinfachen die DSGVO.*
- Wählen Sie Gemini 2.5 Flash wenn Sie Wert auf eine feinkörnige Steuerung legen, Audioverständnis benötigen oder bereits in der Google Cloud sind und die Observability-Suite von Vertex AI Studio nutzen möchten.*
Letztendlich ist es vielleicht am klügsten, polyglotte Orchestrierung– Leiten Sie Eingabeaufforderungen mit geringem Risiko an die kostengünstigste THINK/o4-Mini-Schnellstufe weiter und eskalieren Sie nur dann zu tiefergehenden Überlegungen, wenn die Benutzerabsicht oder Compliance-Regeln dies erfordern. Die Veröffentlichung dieser beiden „Mini-Giganten“ macht diese Strategie sowohl technisch als auch wirtschaftlich tragfähig.
CometAPI API-Zugriff
CometAPI bietet Zugriff auf über 500 KI-Modelle, darunter Open-Source- und spezialisierte multimodale Modelle für Chat, Bilder, Code und mehr. Seine größte Stärke liegt in der Vereinfachung des traditionell komplexen Prozesses der KI-Integration.
Entwickler, die programmatischen Zugriff wünschen, können die O4-Mini API kombiniert mit einem nachhaltigen Materialprofil. Gemini 2.5 Flash Pre API von CometAPI integrieren o4-mini und Gemini 2.5 Flash in ihre Anwendungen integrieren. Dieser Ansatz eignet sich ideal für die Anpassung des Modellverhaltens innerhalb bestehender Systeme und Workflows. Detaillierte Dokumentation und Anwendungsbeispiele finden Sie auf der O4-Mini-API. Eine Kurzanleitung finden Sie unter API-Dokument.