Gemini Diffusion

Veröffentlichung

Mai 2025

Knowledge Cutoff

Unbekannt

Parameter

Unbekannt

Modellfamilie

Gemini Diffusion

Proprietär

Zum Modell

Gemini Diffusion Modell-Übersicht

Gemini Diffusion ist das erste Diffusion LLM von Google. Als Diffusion-Modell generiert Gemini den Output nicht autoregressiv (also Wort für Wort), sondern iteriert über einen zufälligen Output und verfeinert diesen so lange, bis eine bestimmte Qualität erreicht wurde. Den Ansatz kennen wir bereits von Text-to-Image Modellen wie Stable Diffusion. Dieser Ansatz ermöglicht es Gemini Diffusion eine vergleichbare Qualität zu Gemini 2.0 Flash-Lite zu erreichen, bei fast 10-facher Geschwindigkeit (in Token pro Sekunde).

Playground Blog

Features

Tools

Websuche, Bildgenerierung, Computer Use und MCP-Server.

Multimodalität

Das Modell kann Text, Bilder, Audio und PDFs als Input verarbeiten.

Finetuning

Finetuning des Modells ist aktuell nicht möglich.

Details zum Modell

Max. Input

Unbekannt

Max. Output

Unbekannt

Trainingsdaten

Unbekannt

Parameter

Unbekannt

Input Preis

Unbekannt

Output Preis

Unbekannt

Vokabular

Unbekannt

Dateigröße

Unbekannt

Gemini Diffusion Benchmark Scores

Im KI-Kontext bezeichnet Performance die Leistungsfähigkeit eines Modells in Bereichen wie Sprachverständnis, Logik oder Programmierung – gemessen anhand standardisierter Benchmarks zur objektiven Vergleichbarkeit.

Gemini Diffusion Benchmark Übersicht

Überblick über die Leistungsfähigkeit des Modells in verschiedenen Benchmark-Tests.
Serie	Programmierung (min 0 / max 100)	Wissenschaft (min 0 / max 100)	Logik & Schlussfolgerung (min 0 / max 100)
Google DeepMind Gemini Diffusion	26.9	40.4	23.3

Überblick über die Leistungsfähigkeit des Modells in verschiedenen Benchmark-Tests.

Ergebnisse in Benchmarks

Benchmark auswählen

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark American Invitational Mathematics Examination 2025. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Grok-4 Heavy	100 %
GPT-5	99,6 %
Grok-4	98,8 %
Claude 3.7 Sonnet	54,8 %
Kimi K2 (0905)	49,5 %
Gemini Diffusion	23,3 %
GPT-4o (2024-11-20)	5,8 %

Vergleich von LLMs im Benchmark American Invitational Mathematics Examination 2025. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark - Diamond Subset. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GPT-5 Pro	88,4 %
GPT-5	87,3 %
Gemini 2.5 Pro	86,4 %
DeepSeek-R1-0120	71,5 %
GPT-5 nano	71,2 %
Gemini Diffusion	40,4 %

Vergleich von LLMs im Benchmark Graduate-Level Google-Proof Q&A Benchmark - Diamond Subset. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark LiveCodeBench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
GLM-4.6	82,8 %
Grok-4 Heavy	79,4 %
Grok-4	79,3 %
Qwen3 30B A3B Instruct 2507	43,2 %
Gemini 2.5 Flash-Lite	34,3 %
Gemini Diffusion	30,9 %
Gemma 3	29,7 %
GPT-4o (2024-11-20)	29,5 %

Vergleich von LLMs im Benchmark LiveCodeBench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

Darstellung der Rohdaten für den Benchmark SWE-bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.
Modell	Score
Claude Sonnet 4.5	77,2 %
GPT-5 Pro	74,9 %
GPT-5	74,9 %
Gemini 2.5 Flash	48,9 %
Gemini 2.5 Flash-Lite	27,6 %
Gemini Diffusion	22,9 %
GPT-4o (2024-11-20)	21,62 %

Vergleich von LLMs im Benchmark SWE-bench. Der niedrigste Score im Benchmark ist 0 % und der höchste Score ist 100 %.

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Technologie & Daten

Technische Spezifikationen

Architektur	Diffusion-basiert
Input Kontextlänge	Unbekannt
Output Kontextlänge	Unbekannt
Tokenizer	Unbekannt

Besonderheiten

Derzeit sind keine besonderen Features für dieses Modell bekannt.

Vorteile & Nachteile

Vorteile

Extrem hoher Throughput
Diffusion-Modelle arbeiten deutlich schneller, als klassische Transformer-LLMs. Bereits in der Beta-Version ist Gemini Diffusion fast 10x schneller als Gemini 2.0 Flash-Lite.
Überraschend gute Benchmark-Scores
Bereits die erste Version von Gemini Diffusion erreicht in internen Benchmarks von Google Scores, die sich mit Gemini 2.0 Flash-Lite vergleichen lassen.
Experimenteller Ansatz fördert Wettbewerb
Das Testen alternativer Ansätze zum Transformer-Modell erhöht den Wettbewerb unter den KI-Entwicklern und wirkt sich positiv auf die Benutzer aus.

Nachteile

Experimentelles Modell mit noch unbekannten Schwächen
Da Gemini Diffusion nach Mercury von Inception Labs erst das zweite veröffentlichte Diffusion Sprachmodell ist, wurde noch nicht erforscht, welche Schwächen Diffusion Textmodelle haben.
Modell kann nicht mit SOTA-Modellen mithalten
So beeindruckend, wie die Benchmark-Ergebnisse sind, klafft noch eine große Lücke zwischen Gemini Diffusino und den aktuellen State-of-the-Art LLMs.

Vergleiche Gemini Diffusion mit anderen LLMs

Vergleiche Gemini Diffusion mit anderen Sprachmodellen anhand wichtiger Metriken wie Kontextgröße, Parameteranzahl, Preisen und Benchmark-Leistung.

Entwickler	Modell⇅	Lizenz⇅	Parameter ⇅	Input-Tokens ⇅	Output-Tokens ⇅	Input-Preis ⇅	Output-Preis ⇅	GPQA
Z.ai	GLM-4.6	MIT	355 Mrd.	200k	128k	$0.60	$2.00	82,8 %
xAI	Grok-4 Heavy	Proprietär	Unbekannt	256k	256k	$3.00	$15.00	79,4 %
xAI	Grok 4	Proprietär	Unbekannt	256k	256k	$3.00	$15.00	79,3 %
Google DeepMind	Gemini 2.5 Pro	Proprietär	Unbekannt	1,05 Mio.	65,54k	$1.25	$10.00	74,2 %
Alibaba	Qwen3	Apache 2.0	235 Mrd.	262,14k	81,92k	$0.13	$0.60	74,1 %
DeepSeek AI	Deepseek-R1	MIT	671 Mrd.	163,84k	163,84k	$0.50	$2.15	73,3 %
Z.ai	GLM-4.5	MIT	355 Mrd.	131,07k	131,07k	$0.60	$2.20	72,9 %
Z.ai	GLM-4.5 Air	MIT	106 Mrd.	131,07k	131,07k	$0.20	$1.10	70,7 %
Google DeepMind	Gemini 2.5 Pro	Proprietär	Unbekannt	1,05 Mio.	65,54k	$0.30	$2.50	59,3 %
Google DeepMind	Unbekannt	Unbekannt	Unbekannt	unbekannt	unbekannt	unbekannt	unbekannt	30,9 %

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Provider & APIs

Du kannst Google DeepMind Gemini Diffusion über die API folgender Anbieter nutzen.

Das Modell ist derzeit bei keinen Anbietern verfügbar.