Gemini 3 oder ChatGPT 5.1

In dieser Folge unseres Digital Impact Podcasts sprechen Christina und Chris darüber, wie sich Gemini 3 und ChatGPT 5.1 im direkten Vergleich bei konkreten Use Cases schlagen. Ich bin Sarah Stock, Marketing-Strategin bei den netzstrategen und ich freue mich, euch zu dieser Folge unseres KI-News-Updates zu begrüßen. Wir haben sie am 4. Dezember 2025 aufgenommen und alles Wichtige, was in dieser Folge erwähnt wird, findet ihr wie immer in den Show Notes. Nun starten wir direkt rein in die Folge mit Christina.

Hi Chris. Schön, dass wir wieder reden. Ich habe nämlich Redebedarf. Ich möchte über Geminal 3 reden diesmal. Also brauchst nicht verschreckt gucken. Diesmal geht es Geminal 3. Ich weiß nicht, wie es bei dir ist, aber meine Timelines und was ich so bekomme an KI-Newslettern, LinkedIn-Posts, Podcasts, die schwärmen alle von Geminal 3 und wie gut das jetzt ist, auch im Vergleich zu ChatGPT und dass das ChatGPT total ausgestochen hat und jetzt eigentlich jeder, der das nicht benutzt, selber schuld ist. Und ich muss ja zugeben, ich bin ein bisschen ChatGPT eingefahren, vielleicht schon, und dachte: Okay, das müsste man sich vielleicht mal anschauen. Deswegen haben wir beide überlegt, dann stellen wir die beiden Tools doch mal auf die Probe, oder?

Ja, mir geht es ähnlich in letzter Zeit. Ich war – dazu kommt natürlich auch noch gestern bei Google, in Berlin, die natürlich auch noch mal ans Herz gelegt haben, Gemini intensiver zu nutzen, da auch Anwendungen in der Cloud gezeigt haben. Da können wir vielleicht nachher noch ein bisschen draufkommen. Aber tatsächlich ist es so, Gemini hat ganz schön Gas oder Google hat ganz schön Gas gegeben und da dann doch noch mal ein bisschen Power reingesteckt und ist teilweise wirklich beeindruckend, was da geht. Ich glaube, die meisten Leute kennen jetzt natürlich nano-Banana und bauen da lustige Bildchen und bearbeiten ihre Fotos. Das ist alleine schon beeindruckend genug. Aber ich finde auch, das Modell ist jetzt auch bei Antworten und Aufgaben deutlich besser, als es noch vor ein paar Monaten war. Und da war eigentlich immer ChatGPT führend, aber tatsächlich empfinde ich sogar als schneller und besser bei vielen Aufgaben. Aber da können wir gleich noch mal reingehen.

Ja, genau. Ich bin auch – jetzt vor dem Test auch wirklich gespannt, wo es besser ist und wo ChatGPT vielleicht auch noch die Vorteile hat. Was ja so gesagt wird, ist, dass es eben Zusammenhänge besser versteht, dass es im Coding-Bereich deutlich besser ist als ChatGPT und auch so in agentischen Workflows, da besser funktioniert und generell bei den Zusammenhängen, das höre ich schon immer häufiger, dass das da besser funktioniert und dass es deutlich schneller ist. Also der reasoning Faktor bei Gemini ist deutlich schneller als der Thinking Mode bei ChatGPT, der doch ordentlich Zeit braucht. Ich meine, das sind immer noch in der Regel unter einer Minute. Wie lange brauchst du, um diese Aufgabe zu erledigen? Fast eine Minute. Wir sind da auch ein bisschen vielleicht gierig geworden, wie schnell das funktionieren soll, aber grundsätzlich ist Gemini schon schneller, was aber auch wahrscheinlich bedeutet, dass das ressourcenschonender ist, was ja jetzt auch nicht so blöd ist. Aber wir können vielleicht mal gucken, was wir getestet haben. Ich fange mal an. Ich habe mal einfach einen Ordner genommen, in dem sehr unterschiedliche Formate sind, Dateiformate, und auch inhaltlich sehr breit, wenn ich mal ohne Bewertung sage. Es ist nämlich der Ordner, in dem wir unseren internen Workshop, den letzten, den wir im September hatten, wo alle Dateien liegen, die da im Zusammenhang entstanden sind. Das heißt, da geht es Präsentationen, da sind Fotos dabei, die Agenda ist dabei, die einzelnen Präsentationen von unterschiedlichen Leuten, die was präsentiert haben und alles in unterschiedlichen Ständen, wie gesagt, unterschiedliche Dateiformate. Es ist eine Agenda dabei, das heißt, wenn man sich die mal nimmt, dann kann man natürlich schon – Also ich als Mensch, wenn ich in so einen Ordner reingehe und da gibt es eine Agenda, mache ich die mal als erstes auf, zu gucken, was ist denn hier Phase. Aber genau, diese beiden Ordner habe ich mal Gemini gegeben und ChatGPT. Und da fängst du nämlich schon an. Wir arbeiten in der Google Cloud. Was bedeutet, ich konnte einfach in der Ordnerübersicht mir ein Fenster öffnen mit Gemini und da war schon vorgegeben: Soll ich dir diesen Ordner zusammenfassen? Und dann habe ich gesagt: Ja, mache mal bitte. Ich habe also nur auf den Button geklickt und dann hat er mir eine Zusammenfassung gegeben. Während ich bei ChatGPT musste ich es runterladen und einzelne Dateien hochladen. Also auch eine Zip-Datei hätte nicht funktioniert. Wir haben unser Google Drive nicht freigegeben für ChatGPT. Das heißt also runterladen, hochladen. In der Art. Das ist ja schon mal irgendwie super nervig. Das Handling war, wenn man in der Google Cloud ist, auf jeden Fall deutlich leichter mit Gemini. Und dann die Ergebnisse: Gemini hat tatsächlich eine Zusammenfassung gemacht, nicht auf Basis einzelner Dateien, also hat nicht gesagt, in der Präsentation steht das und das drin und in der Agenda steht das und das drin, sondern hat einen globalen Überblick gegeben, was da an Inhalten drin ist. Und auch gut, ich dachte, ja stimmt, darüber haben wir besprochen, also mehr so auf einer Metaebene zusammengefasst, welche Inhalte es in diesem Ordner gibt. Und ChatGPT war deutlich tiefer und hat jedes Dokument zusammengefasst. Also oben immer drüber geschrieben, das ist jetzt Präsentation XY und die Inhalte der Präsentation sind folgende. Mit demselben Prompt, ich habe dann geguckt, also fasse mir den Ordner zusammen, glaube ich, habe ich gesagt. Ja, fand ich interessant. Das eine ist, glaube ich, für den – Gemini, ist für den schnellen Überblick, was ist hier im Ordner drin? Worum geht es? Gerade bei uns, wenn man in neue Kundenprojekte reinkommt zum Beispiel und dann einfach mal sich so eine Zusammenfassung von einem Kundenordner geben lässt, ist auf jeden Fall schon sinnvoll. Und ChatGPT war aber detaillierter. Da konnte man dann auch mit Einzelnen – Wenn ich jetzt hätte wissen wollen, okay, wo finde ich denn jetzt diese Passage zur Strategieentwicklung, zum Beispiel, dann hätte ich das bei ChatGPT direkt gefunden. Ich hätte wahrscheinlich Gemini auch fragen können, in welcher Datei finde ich das, und hätte da eine Antwort bekommen. Aber das fand schon mal interessant. Ich hätte gedacht, dass Gemini da ausführlicher ist und ChatGPT vielleicht eher in der Zusammenfassung ist, aber ja, so war es. Aber beide Ergebnisse waren gut. Ich würde jetzt keinen sagen, der hat das besser oder schlecht da gemacht, weil der Prompt auch so generisch war.

Ich dachte auch, gerade bei dem Prompt ist natürlich auch Interpretationsspielraum bei dem Intent, den man hat. Da dachte ich auch so an SEO-und Suchanfragen, also googel nach Nudeln, googel nach Pasta. Das eine sind Rezepte, das andere sind Restaurants, wo man unterstellen könnte, dass es sich die gleiche Sache handelt. Und so ähnlich ist es ja wahrscheinlich hier auch. Also kann man vielleicht Gemini unterstellen, dass es Nutzerintent besser versteht aufgrund der Daten, die Google hat. Das ist auch reine Spekulation. Da ist natürlich die Frage, wenn man dann noch präziser wird, wie sich die beiden dann entwickeln und was die dann machen. Aber für so eine Zusammenfassung, glaube ich, spiegelt das gerade vielleicht wieder, wie die zwei Systeme von den meisten Menschen benutzt werden. Ich glaube, den Rückschluss kann man vielleicht ziehen, dass ein ChatGPT dann doch vielleicht ein bisschen noch technischer agiert wird und Gemini dann aufgrund der Integration auch bei Google dann vielleicht ein bisschen die seichteren Fragen bekommt und dann entsprechend deswegen die Ergebnisse auch so bewertet.

Ja, ich glaube auch, dass – dadurch das es integriert ist im Workspace, hat es, glaube ich, schon den Intent, also meine Suchintention, vorausgesetzt: Die wird sich jetzt hier erst mal einen Überblick generell verschaffen. Während ich bei ChatGPT habe ich ja einzelne Dateien auch extra hochgeladen. Das heißt also, mein Aufwand – Also jede Datei, die ich zur Verfügung gestellt habe, da denkt ChatGPT natürlich auch, die ist wichtig, weil ich sie eben manuell hochgeladen habe, während ich bei so einer Ordnerzusammenfassung im Workspace – Also zum Beispiel hat Gemini ein Dokument total ignoriert. Das war nämlich unser Begrüßungsspiel. Wir hatten für jeden von uns eine KI-Animation mit drei Zitaten, einfach mal so, um reinzukommen in unsere Workshop-Woche, und die hat Gemini zum Beispiel nicht zusammengefasst. Da hat er reingeguckt und hat gesagt: Ah ja, netzstrategen Quatsch, das braucht die jetzt nicht wissen. Und bei ChatGPT war es so: Ah ja, das hat die hochgeladen, das scheint ja wichtig zu sein. Also da gab es Folien und dann gab es Zitate und die Menschen sahen komisch aus. Das war die Zusammenfassung. Aber ja, genau. Ich glaube, das ist dann schon aufgrund der Integration und davon wird die Suchintention abgeleitet. Das stimmt schon. Aber beides war gut. Dass es mal so – Zusammenfassung war, dass jetzt so „Tomato, Tomato”, das kann man beides, glaube ich, benutzen, ohne dass es da irgendwie Qualitätsunterschied Unterschiede gibt.

Ja, absolut. Spannend. Hattest du das mit Gemini vorher schon mal an anderer Stelle versucht, irgendwie im Workspace direkt was ausführen zu lassen?

Im Workspace nicht. In den Dokumente fange ich jetzt an. Ich habe es ja eingangs schon gesagt, dass ich eigentlich eher mit ChatGPT arbeite. Wir haben jetzt Gemini, ich weiß nicht, seit einem Jahr vielleicht auch intensiver im Einsatz und ich glaube, das ist optional eine Zeit lang gewesen, ob man es macht. Wir waren aber relativ früh mit dabei, um auch in der Beratung unterschiedliche Modelle beraten zu können. Das heißt, ich habe schon immer Berührungen mit Gemini gehabt, aber wenn ich wirklich was für mich gemacht habe, habe ich in der Regel ChatGPT benutzt. Das war aber vielleicht auch, weil ich da viele Schulungen gegeben habe und vielleicht war ich einfach ein bisschen sicherer im Prompt und auch die Custom-GPTs fand ich eine lange Zeit besser bei ChatGPT. Und jetzt so die letzten zwei, drei Monate, würde ich sagen, habe ich angefangen, aber auch in den Tools selber und jetzt seit Gemini 3 wirklich ganz, ganz bewusst – da kommen wir gleich noch auf Use Cases –, das innerhalb der Dokumente zu machen, weil der auch Vorschläge gibt. Bei Präsentationen zum Beispiel sagt er eben Folie optimieren oder Text kürzen oder so, das ist dann schon sehr praktisch, das nicht immer hin-und-her kopieren zu müssen und es eben sehr nativ in der Umgebung integriert. Das ist schon ziemlich cool.

Würdest du sagen, Folie optimieren klappt?

Mal so, mal so. Ich habe ein, zwei Ergebnisse. Ich habe auch einen Use Case für heute mit dabei, wo es super geklappt hat, wo ich selber überrascht war und dachte: Krass. Ich rede mir ein, mit vielen Nachdenken wäre ich da auch drauf gekommen. Aber das fand ich schon gut und andere Sachen sind so: Nee, das hat jetzt gar nichts optimiert, das hat Sachen verschlimmbessert. Oder so. Wie ist deine Erfahrung?

Ich hatte tatsächlich auch das Letztere eher. Häufig, ist es natürlich so, wir haben ja auch einen Master, wir haben uns ja auch Gedanken gemacht, wie unsere Folien aussehen und so weiter und ungeachtet dessen wird dann die Optimierung durchgeführt und deswegen kam es bei mir mitunter zu skurrilen Ergebnissen. Was ich aber Was ich aber schon mache oder was ganz gut ist, ist, ich lasse mir Texte noch mal überprüfen, direkt in der Folie dann. Das habe ich früher auch dann in ChatGPT geschmissen. Ist hier ein roter Faden? Ist hier die Story noch drin? Habe ich irgendwie was vergessen? Welche Fragen könnte man da stellen? Das mache ich jetzt alles auch direkt in den Slides und auch mal Übersetzung. Also wenn ich jetzt schon was in Deutsch habe und brauche das dann vielleicht noch mal schnell in Englisch, dann gehe ich das natürlich nicht alles manuell durch, logischerweise, sondern lasse das auch direkt übersetzen. Das funktioniert auch sehr, sehr gut. Also kopiere das auch nicht mehr hin und her. Und generell bei der Nutzung ging es mir ähnlich, dass ich eher mit ChatGPT gearbeitet habe. Ich aber jetzt auch so seit Spätsommer da am switchen bin und dann deutlich mehr mit Gemini schon mache, einfach aufgrund der Integration, aber auch weil die Antworten mir tatsächlich bei vielen schon besser vorkommen und auch bei Texten ChatGPT immer gleich klingt und immer die gleichen Floskeln verwendet und so weiter. Also wenn ich da mal irgendwie was habe bearbeiten lassen, dann war das Ergebnis nicht mehr so individuell wie früher oder vor ein paar Monaten. Früher klingt der so vor zehn Jahren, aber das ist damals noch gar nicht so lange her. Und deswegen, ich bin tatsächlich auch immer so ein Switcher zwischen den Modellen. Also ich war schon mal bei Gemini und bin dann wieder zu ChatGPT und jetzt wieder zurück, so von der Verlagerung.

Ihr habt eine Off-Beziehung, du und Gemini?

Ja, tatsächlich. Eine Situationship, wie man das ja heutzutage nennt.

Ja, ist eine toxische.

Ja, ChatGPT, da gibt es klar. Nein, aber tatsächlich, so wie die Modelle nachlegen, so bin ich tatsächlich jetzt auch immer wieder am Switchen gewesen und deswegen finde ich das jetzt gerade relativ natürlich, aber schon beeindruckend, wie unterschiedlich die Ergebnisse sein können.

Ja, also auf jeden Fall würde ich sagen, dass der Unterschied von Gemini 3 zum Vorgängermodell größer ist als der Sprung auf GPT 5. Davon hatte ich mir, vielleicht auch so Erwartungsmanagement, relativ lange wurde ja auf GPT-5 gewartet, weil das eben dann so den Durchbruch bringen sollte, auch bei den agentischen Workflows und so. Ja, ich war dann eher so ein bisschen so: Ja, schon besser. Und so natürlich das Reasoning-Modell deutlich besser als die Modelle davor und so. Es wird deutlich weniger halluziniert. Das war schon so, aber jetzt, also Gemini 3 ist wirklich noch mal ein großer Sprung. Aber ich fand auch, dass Gemini 2 vorher eben nicht so leistungsstark war wie die GPT. Aber ich kann ja noch mal einen weiteren Use Case nennen. Und zwar habe ich mich mit dem Rentenpaket beschäftigt, das ja gerade in den Nachrichten ist, und mit Haltelinien und keine Ahnung, was will jetzt eigentlich wer und was wird da eigentlich verhandelt und was ist eigentlich ein Rentenniveau? Was sind denn diese 48%, die jetzt überall rum wabbern? Und habe beide gefragt, dass sie mir ein Lernprogramm schreiben zur Rentenreform, die gerade diskutiert wird, und dass sie mir auf Grundlage dessen – ein Lernprogramm dann für einen zwölfjährigen, also nicht einen vierjährigen, aber einen zwölfjährigen, das noch mal erklären und dann noch eine Prüfung hinterher, um meinen Lernfortschritt abzufragen, also dass sie das mal zusammenstellen sollen. Und der genaue Prompt war: „Ich möchte den aktuellen Vorschlag der Bundesregierung zur Rentenreform verstehen.” Also sehr generisch, irgendwas machen die doch gerade da zur Rente. Hau mal rein. Und dann haben die beide losgelegt und haben beide erst mal ziemlich – Der ChatGPT war ein bisschen weiter in der Methodik. Der hat zum Beispiel das Lernprogramm in Modulen – das hatte ich mir gewünscht, hat er zum Beispiel versehen mit Lernziele, Kerninhalte und Mini-Aufgaben. Also sehr pädagogisch, würde ich mal sagen, wie man das aufbauen sollte, während Gemini relativ schnell reingegangen ist. Er hat immer Modul, Einleitungssatz und Unterpunkte. Ich finde, auch da merkt man den Charakter, wenn man das so sagen kann, der beiden Programme. Gemini ist ein bisschen präziser und schneller in den Antworten. Also das Thinking-Modell von ChatGPT hat manchmal Längen, wo ich denke, jetzt müsste eigentlich noch mal eine KI drübergehen und mir das zusammenkürzen, was ChatGPT 5 mir gegeben hat. Aber in dem Fall fand ich es nicht schlecht, weil zu einem Lernprogramm fand ich die Lernziele jetzt nicht blöd. Das fand ich schon mal ganz gut. Und dann die Aufgabe, das für einen zwölfjährigen zu erklären, das hat auf jeden Fall Gemini mindestens mal kreativer gemacht. Die haben nämlich eine Gummibärchen-Analogie, hat Gemini gezogen. Er hat erst mal gesagt: Stell dir vor, alle Kinder in Deutschland haben eine bestimmte Anzahl von Gummibären und müssen jeden Monat einen Gummibär in den Topf legen, damit Omas und Opas auch einen Gummibär haben. Genau, ein bisschen so den Generationendeal da abgegriffen. Und dann haben sie gesagt, ja, sind das dann durchgegangen, die einzelnen Bereiche, also zum Beispiel das Rentenniveau, haben sie gesagt: Ja, stelle dir vor, in Zukunft ist auf jeden Fall gesichert, dass die Omas und Opas immer knapp unter der Hälfte haben, was du in der Tasche hast an Gummibären, also diese 48 % Rentenniveau. Aber auch wenn du jetzt 100 hast und du hast in zehn Jahren 200 Gummibären, bekommen die immer knapp unter der Hälfte, weil ich nämlich finde, dass in der ganzen Diskussion untergeht, dieses Rentenniveau, wenn das weniger hoch wäre, wäre das keine Kürzung der Rente, sondern die kriegen einfach weniger von steigenden Löhnen. Das fand ich, hat Gemini echt ganz gut, also mit dieser Analogie ist natürlich auch manchmal so ein bisschen weit hergeholt und so und ich weiß, ich habe nicht so viel Kontakt zu zwölfjährigen, wie die das so fänden. Aber ich fand es erst mal einen guten Ansatz, während ChatGPT tatsächlich einfach nur versucht hat, mit leichter Sprache, mit einfacher Sprache das zusammenzufassen. Aber haben eben nicht diese Analogie gemacht. Das fand ich bei Gemini schon nicht so schlecht, das so zu tun. Und die Prüfung war fast identisch. Also waren die selben Fragen mit dem passt denselben Antwort. Also es war Multiple choice und die Antworten waren fast immer gleich. Da würde ich wirklich sagen, da gibt es kaum einen Unterschied. Der erste Teil fand ich ChatGPT besser, weil die Lernziele mit dabei waren und das ein bisschen besser strukturiert war. Den mittleren Teil für die Zwölfjährigen fand ich bei Gemini besser und den dritten haben sie beide, beide ziemlich ähnlich voneinander abgeschrieben, könnte man sagen.

Also was – Fazit jetzt für Lehrer. Was sollen die zukünftig verwenden? ChatGpt oder Gemini?

Also ich glaube, wenn man es lernen will, fand ich Gemini besser. Also ich habe bei Gemini noch besser verstanden, worum es geht. Also zum Beispiel auch eben diese 48 % oder diese Halte-Niveau, dass das keine Kürzung ist, wenn es weniger wird. Das fand ich, kam da besser raus. Bei ChatGPT würde ich nehmen, wenn ich so was vorbereiten müsste. Also wenn ich eine Lerneinheit vorbereiten müsste, was wir ja öfter mal machen bei Schulungen, dann würde ich eher ChatGPT nehmen, weil das mehr diese pädagogische Herleitung hat und Aufbereitung. Aber wenn ich das Thema verstehen wollen würde, also Front-End und Back-End so ein bisschen, dann wäre ich eher bei Gemini.

Kam die ChatGPT-Antwort bei dir vielleicht aufgrund deiner sonstigen Tätigkeit so strukturiert? Denke ich jetzt gerade so drüber nach, wenn ich es höre.

Könnte sein, ja. Möglich wäre es. Ich habe es jetzt nicht in einem Custom GPT gemacht. Wo du eben sagtest, dass dir ChatGPT oft zu generisch ist in den Texten. Ich mache kaum noch was eigentlich in den offenen Bereichen, sondern ich habe mittlerweile fast für alles Custom GPTs, wo dann eben auch Tonalitäten hinterlegt sind und so, und dann finde ich das schon auch ziemlich gut, was da rauskommt. Das heißt, das habe ich jetzt im offenen Bereich einfach mit dem 5.1er-Modell gemacht und ich habe natürlich auch angegeben, dass meine Daten nicht zu Trainingszwecken verwendet werden. Mal gucken, wie gut das funktioniert. Aber ja, wäre interessant, wenn das mal jemand den selben Prompt abgibt, ob der dann auch eben mit Lernzielen und so anfängt, also mehr so aus der „Wie-würde-ich-es-machen-Perspektive”.

Kann ich ja nachher vielleicht mal direkt testen.

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