Google I/O 2026: Gemini 3.5, Spark und Antigravity 2.0

Die Google I/O 2026 ist gelaufen, und Google hat geliefert. Vor der Keynote stand die Frage im Raum, ob Google nach Anthropics Ramp-Vorsprung bei der Business-Adoption und GPT-5.5 im Feld noch mithalten kann. Die Antwort lautet: ja, mit drei zeitgleichen Vorstößen auf der Modell-, Endkunden- und Developer-Ebene. Ein neues Modell, ein 24/7-Agent für den Alltag, eine ausgebaute Dev-Suite und ein neuer Pricing-Tier. Wer im DACH-Raum mit KI arbeitet, sollte sich vor allem vier Dinge ansehen.

Gemini 3.5 Flash: das neue Arbeitspferd

Erwartet hatten viele Gemini 4.0. Bekommen haben wir Gemini 3.5 Flash. Das klingt nach Versionssprung-Diät, ist in der Substanz aber bemerkenswert: Flash schlägt laut Google das eigene Pro-Modell Gemini 3.1 in fast allen Benchmarks der Coding- und Agent-Suite (Terminal-Bench 2.1 bei 76,2 Prozent, MCP Atlas bei 83,6 Prozent, CharXiv Reasoning bei 84,2 Prozent) und läuft dabei viermal schneller als andere Frontier-Modelle.

Das Modell hat ein Kontextfenster von 1 Million Token, akzeptiert Text, Bild, Audio und Video als Input und gibt Text aus. Verfügbar ist es über die Gemini API, Google AI Studio, Antigravity, die Gemini-App und AI Mode in der Google-Suche.

Preislich kostet Flash 3.5 1,50 Dollar pro Million Input-Token und 9 Dollar pro Million Output-Token im Standard-Tier (LLM-Stats). Das ist deutlich teurer als das alte Flash, aber laut Simon Willison ist genau das die Botschaft: Google nimmt das neue Flash bewusst aus dem Niedrigpreis-Segment, weil es das Modell für alles einsetzen will. Wer billiger braucht, bleibt vorerst beim alten Flash.

Praktisch heißt das für DACH-Teams: Wer bisher Gemini 3.1 Pro im Produkt hatte, kann auf Flash 3.5 wechseln und gleichzeitig sparen (Pro war teurer). Wer Sonnet 4.6 von Anthropic nutzt, sollte vergleichen. Erste Benchmark-Analysen zeigen Flash 3.5 in der Größenordnung von Claude Sonnet 4.6 bei deutlich niedrigerem Preis. Das ist relevant, wenn das Pricing für die eigene Anwendung der limitierende Faktor ist.

Gemini Omni Flash: das World Model

Neben Flash 3.5 hat Google ein zweites Modell vorgestellt: Gemini Omni Flash. Das ist kein klassisches Sprachmodell, sondern ein Welt-Modell zur Simulation physischer Umgebungen. Anwendungsfälle sind Video-Generierung (eine Art Nano-Banana für Video, wie Latent Space es nannte), Robotik-Training und perspektivisch agentenfähige Simulationen.

Für die meisten Business-Teams ist Omni erstmal kein Tagesthema. Wer mit Robotik, AR/VR-Inhalten oder Synthetic-Data-Pipelines arbeitet, sollte aber die Roadmap im Blick behalten. Google positioniert sich hier gegen OpenAI Sora und das angekündigte Veo 4 und liefert mit Omni eine Schnittstelle, die laut Ankündigung auch für interaktive Anwendungen gedacht ist, nicht nur für offline-Rendering.

Gemini Spark: der 24/7-Agent für den Alltag

Der Star der Endkunden-Ankündigung ist Gemini Spark. Spark ist ein generalistischer Agent in der Gemini-App, basiert auf Gemini 3.5 und nutzt das Antigravity-Framework im Hintergrund. Anders als Claude oder ChatGPT, die auf konkrete Konversationen reagieren, läuft Spark dauerhaft in der Cloud, auch wenn das Laptop zu ist oder das Handy schläft.

Was Spark interessant macht, ist die tiefe Workspace-Integration. Der Agent kann Gmail, Docs, Slides und weitere Workspace-Tools lesen und bearbeiten. Beispiele, die Google in der Keynote gezeigt hat: Spark scannt monatlich die Kreditkartenabrechnung und meldet neue oder versteckte Abos. Spark fasst Meeting-Notizen aus verschiedenen Quellen zusammen. Spark verfolgt die Schul-Updates der Kinder über mehrere Mail-Threads hinweg. Nutzer können Spark neue Routinen beibringen und Trigger setzen, etwa "jeden Freitag um 17 Uhr".

Dazu kommen neue MCP-Verbindungen zu Canva, OpenTable und Instacart, weitere Partner sollen folgen. Spark ist Googles Antwort auf OpenAI Personal Finance (gestartet am 18.05.) und Claude for Business mit Memory Sources. Innerhalb eines Monats haben jetzt alle drei Big-Tech-Anbieter ihren Personal-Agent für den Alltag im Markt.

Verfügbar ist Spark zunächst nur in den USA: ab dieser Woche für Trusted Tester, ab nächster Woche in Beta für Abonnenten des neuen Google AI Ultra. Für DACH-Teams heißt das: Spark ist kurzfristig nicht produktiv einsetzbar, aber die Architektur (cloud-basierter Agent mit Workspace-Lese-Schreibrechten) sollte ins Compliance-Briefing.

Antigravity 2.0: die Dev-Suite

Auf der Developer-Seite legt Google mit Antigravity 2.0 nach. Was bisher ein Plugin-artiges Werkzeug war, ist jetzt eine eigenständige Desktop-App, dazu kommen eine CLI (in Go geschrieben) und ein SDK zum Bauen eigener Agenten.

Was hier auffällt:

Multi-Agent-Orchestrierung ist das Herzstück. In der Manager View lassen sich bis zu fünf parallele Agenten in eigenen Workspaces auf unterschiedliche Aufgaben ansetzen. Das ist konzeptionell ähnlich zu Claude Codes neuem Agent View oder Cursor Background Agents, aber Antigravity baut das Orchestrierungs-UI sichtbar in den Vordergrund.

Voice-Commands sind nativ eingebaut. Statt zu tippen, kann man Agenten direkt ansprechen. Das ist zunächst eine Geste in Richtung Accessibility und Power-User-Convenience, aber ich vermute, dass dieser Modus mittelfristig der Hebel wird, der Antigravity vom IDE-Look löst.

Browser-Sub-Agent. Antigravity kann autonom Chrome öffnen, durch die eigene Anwendung navigieren, Screenshots machen, Buttons klicken, Formulare ausfüllen und UI-Spezifikationen verifizieren. Das ist eine Funktion, die Claude Code in dieser Form nicht hat. Wer Frontend-Tests gegen die eigene UI fahren will, ohne Playwright manuell zu konfigurieren, hat hier einen direkten Mehrwert.

Daran hängt allerdings eine Frage, die in der Keynote nicht angesprochen wurde: Steht diese Chrome-Automatisierungsschnittstelle nur Google selbst zur Verfügung, oder können auch Anthropic, OpenAI, Cursor und andere Anbieter ihre Agenten genauso tief an Chrome ankoppeln? Bei einem Browser-Marktanteil von knapp zwei Dritteln weltweit ist das nicht egal. Wenn nur Antigravity die privilegierte Schnittstelle nutzen darf, hebelt Google seine Plattform-Macht aus, um sich im Agent-Tooling-Markt einen strukturellen Vorteil zu verschaffen. Sauber wäre eine dokumentierte API, die jeder Agent-Anbieter aufrufen kann, am besten unter denselben Bedingungen wie Google selbst. Bisher ist dazu nichts veröffentlicht. Wettbewerbsbehörden in EU und USA dürften das mit Interesse beobachten.

Technisch ist Antigravity 2.0 ein stark modifizierter VS-Code-Fork, der komplett um autonome Agenten herum gebaut wurde. Bemerkenswert: Antigravity unterstützt nicht nur Googles eigene Modelle, sondern auch Claude Sonnet 4.6, Claude Opus 4.6 und GPT-OSS 120B, ohne dass dafür separate Abos nötig sind. Das ist die ungewöhnlichste Entscheidung der Keynote, weil sie Antigravity zur neutralen Multi-Modell-IDE positioniert statt zur Gemini-Plattform.

Ergänzend hat Google Managed Agents in der Gemini API gelauncht. Entwickler können eigene Agenten ohne eigene Infrastruktur betreiben, mit Memory, Tool-Calling und Workflow-Management aus der API. Das ist die direkte Antwort auf Anthropics Managed Agents (April 2026) und schließt eine Lücke, die Google bisher hatte.

Außerdem schlägt Google mit WebMCP einen neuen Web-Standard vor, der browserseitigen Agenten erlaubt, strukturierte Tools (JavaScript-Funktionen, HTML-Formulare) zuverlässig aufzurufen. Das ist eine spannende Ergänzung zu MCP auf Server-Seite und könnte sich, wenn andere Browser mitziehen, zum Standard für agent-fähiges Web entwickeln.

Das neue AI-Ultra-Pricing: 100 Dollar als neue Linie

Der bisher teuerste Tier in Googles AI-Abos hieß AI Ultra und kostete 250 Dollar pro Monat. Mit der I/O hat Google das Pricing umgebaut. Es gibt jetzt ein neues AI Ultra für 100 Dollar pro Monat, das alte Top-Abo bleibt erhalten, sinkt aber von 250 auf 200 Dollar und heißt weiterhin AI Ultra. Verwirrend, aber gewollt.

Das neue 100-Dollar-Abo richtet sich laut Google an Entwickler, Tech-Leads, Knowledge Worker und ambitionierte Creator. Enthalten sind: 5x höhere Nutzungslimits in der Gemini-App im Vergleich zu Pro, 20 TB Cloud-Storage, ein YouTube-Premium-Abo, priorisierter Zugang zu Antigravity und Gemini 3.5 Flash. Wichtig: Spark ist nur über AI Ultra zugänglich, nicht über Pro.

Im Konkurrenzvergleich zielt der neue Tier direkt auf Claude Max (100 bis 200 Dollar) und ChatGPT Pro (200 Dollar). Wer schon im Google-Ökosystem lebt (Gmail, Drive, Docs, YouTube), bekommt für 100 Dollar einen ähnlich umfassenden Agent-Zugang wie bei Anthropic oder OpenAI, plus Storage und Streaming. Wer eher OpenAI- oder Anthropic-zentriert arbeitet, hat keinen unmittelbaren Wechselgrund.

Bemerkenswert ist auch der Wechsel des Abrechnungsmodells: Google geht von täglichen Prompt-Limits zu einem Compute-basierten Modell. Wie viel man verbrauchen darf, hängt jetzt von der Komplexität der Anfrage, der Länge des Chats und der genutzten Features ab. Ein einfacher Text-Prompt zählt weniger als ein langer Video-Auftrag. Das ist näher an dem, was Anthropic mit dem Credit-Split ab Juni einführt, und macht die Anbieter vergleichbarer.

Was nicht kam: Gemini 4.0

Die größte Erwartung vor der Keynote war ein Gemini 4.0. Es kam nicht. Stattdessen Flash 3.5 plus Omni plus Spark plus Antigravity 2.0. Mehrere Beobachter (unter anderem Simon Willison) deuten das als bewussten Schwerpunktwechsel: Google verkauft jetzt Anwendung statt Modell. Die Stunden der Modell-Releases als Hauptattraktion sind vorbei. Das passt zur Branchenlage. Nach Anthropics Ramp-Vorsprung in der Business-Adoption ist klar, dass die Schlacht nicht mehr auf der Benchmark-Tabelle entschieden wird, sondern in dem, was Endkunden und Devs konkret tun können.

Was das für DACH-Teams heißt

Was sich in den nächsten Wochen lohnt:

Wer Gemini 3.1 Pro im Produkt verwendet, sollte Flash 3.5 als Drop-in-Replacement testen. Schneller, oft besser, teils günstiger. Bei sensiblen Anwendungen vorher Benchmarks auf eigene Datenstücke fahren, weil Googles Zahlen optimistisch sind.

Wer mit Claude Code, Codex oder Cursor arbeitet, sollte sich Antigravity 2.0 mindestens anschauen. Vor allem der Browser-Sub-Agent ist ein Feature, das in der Konkurrenz fehlt. Die Multi-Modell-Unterstützung macht es einfach, ohne Vendor-Lock zu testen.

Wer Workspace im Unternehmen einsetzt, sollte vor dem Spark-Rollout in Europa intern klären, wer in welchem Umfang einem cloud-basierten Agent Lese-Schreibrechte auf Mails und Dokumente gibt. Die DSGVO-Diskussion ist hier vorhersehbar, die Antwort sollte das Compliance-Team haben, bevor die ersten Mitarbeiter sich Spark privat zulegen und es im Job mitbenutzen.

Google ist mit dieser I/O nicht zurück an der Spitze, aber im Spiel. Das war vor 24 Stunden noch eine offene Frage.