Ich habe ein paar Stunden damit verbracht, mit Google DeepMinds neuem Gemini 2.5 Pro zu spielen in KI-Studio, und ich möchte meine Erkenntnisse mit Ihnen teilen. Als jemand, der tief in der KI-Branche und den Automatisierungstechniken mit Latenode steckt, bin ich von neuen Technologien begeistert, aber auch skeptisch. Ist das nur Hype oder kann es unsere Arbeitsabläufe tatsächlich intelligenter und effektiver machen?
Gemini 2.5 Pro fühlt sich wie mehr an als nur ein inkrementelles KI-Modell-Update; es deutet auf eine Verlagerung hin zu leistungsfähigeren, differenzierteren KI-Assistenten hin.
Was fiel sofort auf?
Google DeepMind sieht Gemini 2.5 Pro als Fortschritt in fortgeschrittenem Denken, komplexer Planung und – was für uns Entwickler entscheidend ist – in der Tool-Nutzung und den Agentenfunktionen. Folgendes ist mir aufgefallen:
Die Begründung: Es fühlte sich schärfer an. Ich habe ihm einige Logikaufgaben gegeben – Dinge, die normalerweise Modelle zum Stolpern bringen oder zu allgemeinen Antworten führen. Gemini 2.5 Pro schien komplizierte Anweisungen besser zu befolgen und mehrstufige Anfragen aufzuschlüsseln als OpenAI o3 Mini.
Gemini übertrifft andere Modelle bei weitem in GPQA Diamant, ein Maßstab für die Überprüfung wissenschaftlicher Argumentation und Die letzte Prüfung der Menschheit, ein Benchmark zum Testen allgemeiner Denkfähigkeiten und Kenntnisse in mehreren Domänen.
Umgang mit langen Eingaben: Das 1 Million große Kontextfenster ist nicht einfach nur eine größere Zahl. Ich habe ihm einen umfangreichen, 50-seitigen PDF-Bericht voller Tabellen und Fachjargon vorgelegt. Seine Fähigkeit, spezifische Datenpunkte zu extrahieren und wichtige Abschnitte zusammenzufassen, ohne den Überblick zu verlieren, war deutlich besser als bei früheren Modellen, mit denen ich gearbeitet habe.
At MRCR, ein Benchmark zum Testen des Verständnisses und der Handhabung langer Kontexte, zeigt Gemini 2.5 Pro ein beeindruckendes Ergebnis: 91.5 % Genauigkeit beim Testen der Leistung mit 128 Kontexten und 83.1 % beim Testen mit 1 Mio. Kontexten. Das liegt weit vor OpenAI o3 Mini (36.3 %) und GPT-4.5 (48.8 %).
Anweisungen folgen: Dies ist der Schlüssel für Eingabeaufforderungen und KI-Automatisierung auf Latenode. Sie benötigen eine KI, die zuverlässig Ihre Anweisungen umsetzt. Gemini 2.5 Pro zeigte vielversprechende Anzeichen dafür, Nuancen in Eingabeaufforderungen zu verstehen, insbesondere bei der Definition von Ausgabeformaten oder spezifischen Aufgaben innerhalb einer größeren Anfrage. Es fühlt sich eher so an, als würde man einem fähigen Junior-Teammitglied Anweisungen geben.
Erweiterte Codierung: Gemäß SWE-Bench verifiziert, dem Branchen-Benchmark für agentenbasierte Code-Evaluierungen, erreichte Gemini 2.5 Pro mit einem benutzerdefinierten Agenten-Setup eine Punktzahl von 63.8 %. Damit liegt es deutlich vor OpenAI-Modellen, aber immer noch hinter dem König der Code-Entwicklung – Claude 3.7 Sonnet (70.3 %). Das ist ein ehrenwerter Vorteil, aber er ist nutzlos, wenn es um KI-Automatisierung auf Latenode mit JS-Code-Integration geht, da es eine einwandfreier, vortrainierter Javascript-KI-Assistent.
Erstellen Sie unbegrenzte Integrationen mit Verzweigung, mehreren Triggern, die in einen Knoten gelangen, verwenden Sie Low-Code oder schreiben Sie Ihren eigenen Code mit AI Copilot.
Auf Herz und Nieren geprüft: Tests in der Praxis
Genug der Theorie. Ich wollte sehen, wie es sich bei Aufgaben bewährt, die für meine tägliche Arbeit an Artikeln, Dateien usw. relevant sind.
Komplexe Dokumentenverarbeitung: Ich habe ein Beispiel eines gescannten Vertrags hochgeladen und Gemini 2.5 Pro gebeten, bestimmte Klauseln zu Zahlungsbedingungen, Kündigungsbedingungen und Haftungsgrenzen zu identifizieren und sie dann in Markdown mit Formatierungen zu versehen, wo dies relevant ist.
Es bewältigte den etwas unübersichtlichen Scan überraschend gut und strukturierte die Ausgabe genau wie gewünscht. Es fand sogar die passenden Stellen für Formatierungen wie Fettdruck, strukturierte Listen usw. Dies ist enorm wichtig für die Automatisierung der Vertragsprüfung oder die Datenextraktion aus Rechnungen. Das Modell erreicht 81.7 % im MMMU, einem Branchenstandard für visuelles Denken, verglichen mit 74.4 % bei GPT-4.5 und 75 % bei Claude 3.7 Sonnet.
Mehrstufige PlanungsabfrageIch habe eine Anweisung entworfen: „Identifizieren Sie anhand dieses Kundenberichts die drei häufigsten Beschwerden. Erläutern Sie anschließend einen Problempunkt, mit dem ein Kunde konfrontiert war, und schlagen Sie anschließend eine mögliche interne Prozessverbesserung vor.“ Gemini 3 Pro übernahm die Abfolge – Analyse, Vorschlag, dann Entwurf. Dies zeigt das Potenzial für anspruchsvollere Agentenfunktionen, bei denen die KI eine Reihe zusammenhängender Aufgaben übernimmt.
Kreatives Schreiben mit Kontext: Gemini 2.5 Pro lieferte Rohdaten basierend auf einer Suchanfrage zu kreativen Schreibtechniken und beauftragte Gemini XNUMX Pro, einen individuellen Blogbeitrag zu erstellen, der auf verschiedene Arten angehender Autoren zugeschnitten ist. Es griff subtile Hinweise in der Eingabeaufforderung auf – wie Ton, Absicht und Zielgruppe – und erstellte klar definierte Inhaltspfade für Romanautoren, Dichter und Drehbuchautoren.
Handelt es sich hierbei wirklich um „KI der nächsten Generation“?
Begriffe wie „KI der nächsten Generation“ werden häufig verwendet. Gemini 2.5 Pro fühlt sich jedoch in einigen Punkten anders an:
Auf dem Weg zu intelligenteren Agenten: Die verbesserte Toolnutzung und die Planungsfunktionen bilden die Grundlage für die Entwicklung von KI-Agenten, die mit anderer Software interagieren können (z. B. das Auslösen von Aktionen in Ihrem CRM über Latenode basierend auf einer E-Mail-Analyse).
Multimodales Potenzial: Obwohl meine Tests textorientiert waren, ist die zugrunde liegende Architektur multimodal. Die Möglichkeit, Bilder, Audio- oder Videodateien einzuspeisen und verschiedene Datentypen zu verarbeiten, eröffnet unglaubliche Möglichkeiten für die Geschäftsautomatisierung (denken Sie an die Analyse von Produktfotos, die Zusammenfassung von Besprechungstranskriptionen, die Verarbeitung von Dokumenten und Datenbanken).
Umgang mit Komplexität: Die Kombination aus logischem Denken, umfassendem Kontext und besserer Befolgung von Anweisungen bedeutet, dass wir uns nun komplexeren, weniger strukturierten Automatisierungsherausforderungen widmen können, die zuvor zu brüchig oder unzuverlässig waren. Das passt perfekt zu Latenode, da es im Gegensatz zur Konkurrenz Szenarien mit mehreren Zweigen, mehrere Auslöser und sogar Unterszenarien unterstützt.
Erstellen Sie unbegrenzte Integrationen mit Verzweigung, mehreren Triggern, die in einen Knoten gelangen, verwenden Sie Low-Code oder schreiben Sie Ihren eigenen Code mit AI Copilot.
Geschäftsanwendungsfälle: Wo Gemini 2.5 Pro passt
Wie hilft das Unternehmen über die technischen Daten hinaus? Ich sehe unmittelbare Anwendungsgebiete:
Marketing: Hyperpersonalisierung der Öffentlichkeitsarbeit, umfassende Analyse der Inhalte der Konkurrenz, Entwurf verschiedener Varianten des Anzeigentextes.
Interne Operationen: Lange Berichte/Meetings zusammenfassen, Daten aus internen Dokumenten extrahieren, Anfragen intelligent weiterleiten.
Content Creation: Entwürfe erstellen, Inhalte formatübergreifend neu verwenden, auf Konsistenz und Genauigkeit prüfen.
Schulung/Onboarding: Erstellen personalisierter Lernpfade, Beantworten komplexer Mitarbeiterfragen auf der Grundlage interner Wissensdatenbanken.
Dashboards und Berichte: Analysieren von unstrukturiertem Feedback (Supporttickets, Bewertungen), um Erkenntnisse für Dashboards zu gewinnen.
2 grundlegende KI-Automatisierungsvorlagen mit Gemini-Integration
Um es noch einfacher zu machen, finden Sie hier einige fertige, einfache Vorlagenideen, die Sie erstellen könnten (oder vielleicht sehen wir ihre erweiterten Versionen in der Latenode-Bibliothek bald!). Keine Codierung oder API-Verbindung erforderlich!
Was sie tut,: Lassen Sie Gemini Ihre E-Mails für Sie verwalten!
Wer verwendet es: Marketingteams, Produktmanager, praktisch jeder, der einen aktiven E-Mail-Posteingang hat.
Wie es hilft: Spart Zeit durch das Verfassen höflicher, relevanter Antworten ohne menschlichen Aufwand.
Was es tut: Integrieren Sie Gemini in Ihr Slack, um Fragen zu beantworten, Dinge zu erklären oder zu chatten!
Wer verwendet es: Pädagogen, Startup-Gründer, Support-Teams, Autoren, Entwickler, die Community-Bots betreiben.
Wie es hilft: Bietet sofortige, intelligente Antworten auf alle Ihre Fragen direkt in Ihrem Slack-Chat.
Drei Möglichkeiten, mit Gemini auf Latenode zu beginnen
Fühlen Sie sich inspiriert oder vielleicht etwas überfordert? So können Sie sich einarbeiten, egal auf welchem Niveau Sie sich befinden:
Wenn Sie bereits in Latenode bauen: Sie kennen das Prozedere! Nehmen Sie die Gemini-API von AI Studio und verbinden Sie sie mit Latenode über HTTP-Anfrage. Wir arbeiten derzeit an einer direkten Plug-and-Play-Integration mit Gemini 2.5 Pro auf Latenode. Sie benötigen weder API-Schlüssel noch Zugangsdaten – Latenode kümmert sich um alles. Sie finden es im Gemini AI Integration-Knoten direkt auf Latenode. Integrieren Sie es in bestehende Workflows, in denen Sie andere LLMs (wie ChatGPT oder Claude) verwenden.
Wenn Sie neugierig sind, aber neu in der KI-Automatisierung: Am besten lernt man durchs Tun! Beginnen Sie mit einem einfachen, vorgefertigten Vorlagenkonzept. Probieren Sie eines der von uns aufgelisteten KI-Automatisierungstools und -Agenten aus HIER.
Wenn Sie gerade erst etwas über KI und Automatisierung lernen: Willkommen! Es ist ein guter Zeitpunkt, sich umzuschauen. Latenode wurde genau für Sie entwickelt – Sie können verschiedene Apps verbinden und Aufgaben über eine visuelle Oberfläche automatisieren, ganz ohne Programmierkenntnisse. Stellen Sie es sich wie digitale Legosteine für Geschäftsprozesse vor. Fangen Sie klein an: Warum Latenode, und dann gehe zu Apps und Integrationenum zu sehen, was Sie bauen können!
Abschließende Gedanken: Spannung gepaart mit Realismus
Gemini 2.5 Pro ist wirklich spannend. Es zeigt spürbare Fortschritte in Bereichen, die für die Entwicklung anspruchsvollerer und zuverlässigerer KI-Anwendungen in der Geschäftsautomatisierung entscheidend sind. Seine verbesserte Argumentation, Planung und Fähigkeit, komplexe Anweisungen zu verarbeiten, machen es zu einer leistungsstarken neuen Komponente für unsere Latenode-Toolkits.
Ist es perfekt? Natürlich nicht. Alle KI-Modelle haben ihre Grenzen, und verantwortungsvolle Entwicklung und Tests (KI-Sicherheit) bleiben entscheidend. Aber basierend auf meinen ersten Tests ist es ein bedeutender Fortschritt und definitiv eine Überlegung wert für alle, die KI in ihren Arbeitsabläufen ernsthaft nutzen möchten. Schließlich übertrifft die Google-Modellfamilie mit dem Gemini 2.5 Pro-Modell offiziell die Modelle von OpenAI!
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