Wenn Google, Anthropic & OpenAI gleichzeitig Gas geben
Stell dir vor, du hast gerade alles im Griff. Dein Stack läuft. Deine Agenten funktionieren. Deine Prompts sind getunt, deine API-Kosten kalkuliert, dein Team eingespielt. Du lehnst dich zurück, gönnst dir einen wohlverdienten Kaffee und dann passiert das Unfassbare.
Innerhalb von 13 Tagen veröffentlichen Google, Anthropic und OpenAI neue KI-Modelle. Nicht die üblichen Point-Updates, die man still und leise in den Release Notes begräbt. Keine „minor performance improvements„. Wir reden hier von Modellen, die sich selbst als Plattformen verstehen, als autonome Reasoning-Engines, die deinen gesamten Workflow neu definieren wollen.
Willkommen im KI-Februar 2026, dem dichtesten, brutalsten und aufregendsten Modell-Monat seit Jahren. Wenn du jetzt nicht aufpasst, arbeitest du in drei Monaten noch mit Technologie von gestern. Also: Kaffee abstellen, Aufmerksamkeit einschalten.
Was gerade wirklich passiert und warum es wichtiger ist als du denkst
Lass uns kurz einen Schritt zurücktreten, bevor wir in die technischen Details einsteigen. Denn was im Februar 2026 passiert ist, ist nicht einfach ein Kapitel im ewigen „Wer hat die bessere Benchmark“-Wettbewerb. Es ist eine fundamentale Verschiebung dessen, was KI-Modelle überhaupt sind.
Bis vor Kurzem war die Frage: Wer antwortet am klügsten? Heute lautet die Frage: Wer handelt am autonomsten? Alle drei Releases, Google Gemini 3.1 Pro, Anthropic Claude Sonnet 4.6 und OpenAI GPT-5.3-Codex, sind keine Chat-Interfaces mehr. Sie sind Agenten-Betriebssysteme. Sie planen, sie reagieren auf Tools, sie komprimieren Kontext, sie entwickeln Software über mehrere Tage hinweg. Der Shift von „LLM als Assistent“ zu „LLM als Operator“ vollzieht sich gerade in Echtzeit und du solltest dabei sein.
Google Gemini 3.1 Pro: Der Meister der Komplexität
Veröffentlicht am 18. Februar 2026.
Google ist der letzte der drei – aber nicht der schwächste. Im Gegenteil: Mit Gemini 3.1 Pro liefert Google ein Modell ab, das offensiv für die härtesten Aufgaben positioniert wird. Nicht „gut in allem“. Sondern: gebaut für das, wo andere scheitern.
Das technische Herzstück ist das, was Google „Core Reasoning“ nennt, eine fundamentale Steigerung der logischen Schlussfolgerungsfähigkeit des Modells. Der härteste verfügbare Beweis dafür: Auf dem ARC-AGI-2-Benchmark, dem vielleicht anspruchsvollsten allgemeinen Reasoning-Test, den es derzeit gibt, erreicht Gemini 3.1 Pro einen verifizierten Score von 77,1%. Laut Google entspricht das mehr als einer Verdopplung der Reasoning-Performance gegenüber dem Vorgänger Gemini 3 Pro. Das ist nicht inkrementell, das ist ein Generationssprung.
Aber Benchmarks sind nur die halbe Wahrheit. Was Gemini 3.1 Pro für Entwickler und Agenten-Architekturen wirklich interessant macht, ist die native Multimodalität. Das Modell verarbeitet Text, Audio, Bild und Video nicht als Nachgedanken, sondern als gleichwertige Eingangskanäle im selben Prompt. Kombiniert mit einem Context Window von bis zu 1 Million Token und einem Output von bis zu 64.000 Token ergibt sich ein Modell, das für große, heterogene Datenpipelines geschaffen wurde.
Für alle, die mit Agenten und Automatisierungen arbeiten, ob in n8n, Make, Vertex AI oder eigenen Stacks, gibt es noch eine Details, die du kennen musst: den dedizierten API-Endpunkt gemini-3.1-pro-preview-customtools. Google hat hier eine maßgeschneiderte Infrastruktur gebaut, die das Aufrufen von Custom Tools wie view_file oder search_code priorisiert und zuverlässiger macht als der Standard-Endpunkt. Wer autonome Workflows baut, sollte genau hier ansetzen.
Das Rollout erfolgt gleichzeitig in Consumer-Produkten (Gemini App, NotebookLM) und auf Developer-Plattformen (AI Studio, Vertex AI, Gemini CLI, Android Studio). Google macht keine halben Sachen beim Go-to-Market.
Unsere Einordnung: Gemini 3.1 Pro ist das Modell für alle, die mit großen, komplexen, multimodalen Datenstacks arbeiten. PDF-Analysen, Video-Auswertungen, agentengesteuerte API-Workflows über Custom Tools – hier ist Gemini 3.1 Pro momentan kaum zu schlagen. Wenn deine Aufgaben breit, datenintensiv und heterogen sind, teste dieses Modell sofort.
Anthropic Claude Sonnet 4.6: Das neue Standard-Arbeitstier
Während Google spektakuläre Benchmarks präsentiert, macht Anthropic etwas Wichtigeres: Sie bauen das zuverlässigste Produktiv-Modell des Monats. Claude Sonnet 4.6 ist nicht der lauteste Release, aber es könnte der wichtigste für deinen täglichen Workflow sein.
Anthropic hat es zum neuen Default-Modell für alle Free- und Pro-Nutzer auf claude.ai gemacht. Das ist ein Statement. Kein „Premium-only“-Gimmick, kein langsames Rollout für ausgewählte Tester. Sonnet 4.6 ist ab sofort das Modell, das Millionen von Nutzern täglich erleben und das spricht für das Vertrauen, das Anthropic in diese Version hat.
Das „Full Upgrade“ umfasst laut Anthropic Verbesserungen in vier Kernbereichen: Coding, Computer Use, Long-Context-Reasoning und Agent Planning. Alles Bereiche, die in der Praxis zählen.
Die technischen Highlights im Detail:
1 Million Token Context Window (Beta): Claude zieht nach und verbindet das mit einer smarten Lösung für das Problem, das bei langen Kontexten entsteht: das Vergessen älterer Informationen. Die neue Context Compaction-Funktion (Beta) fasst ältere Kontextabschnitte automatisch zusammen, sobald man sich den Token-Grenzen nähert. Das klingt simpel, ist aber ein echter Gamechanger für mehrtägige Agenten-Sessions und lange Entwickler-Chats. Kein manuelles Context-Management mehr. Kein unerwartetes „Vergessen“ von frühen Anweisungen. Das Modell kümmert sich selbst darum.
Adaptive Thinking & Extended Thinking: Zwei neue Modi, die Claude vor der Antwort länger über komplexe Probleme nachdenken lassen. Wer schon mit Chain-of-Thought-Prompting gearbeitet hat, kennt die Idee, hier ist sie tief ins Modell integriert und in der Praxis deutlich zugänglicher.
Code Execution, Memory & programmatisches Tool Calling – jetzt Generally Available: Das ist der entscheidende Reifegrad-Marker. Diese Features waren lange in Beta, teils instabil, teils eingeschränkt. Mit der GA-Markierung ist Claude Sonnet 4.6 vom Textwerkzeug zum vollwertigen Developer-Tool gereift. Coding-Workflows, Datei-Operationen, persistentes Gedächtnis über Sessions, alles produktionsreif.
Und dann ist da noch das Thema Kosten: Die Preise bleiben exakt auf dem Niveau von Sonnet 4.5. 3 USD Input und 15 USD Output pro Million Token. Für ein Modell mit diesem Funktionsumfang ist das ein äußerst kompetitives Preis-Leistungs-Verhältnis, besonders wenn man es für lange, intensiv genutzte Agenten-Sessions einsetzt.
Unsere Einordnung: Claude Sonnet 4.6 ist das Modell, das du im täglichen Einsatz willst. Es ist nicht das lauteste, aber das verlässlichste. Wenn du täglich im Code arbeitest, mehrstündige Agenten-Sessions fährst oder mit langen Dokumenten und Kontext-Stacks arbeitest – und das alles ohne explodierende API-Kosten –, dann ist Sonnet 4.6 aktuell dein bestes Werkzeug.
OpenAI GPT-5.3-Codex: Der Coding-Terminator
Veröffentlicht am 5. Februar 2026 (Codex) und 12. Februar 2026 (Codex-Spark).
OpenAI macht im Februar das Unerwartete: Sie geben den Allrounder-Ansatz auf. Zumindest für diesen Release. GPT-5.3-Codex ist kein Modell, das in allem gut ist. Es ist ein Modell, das bei einer Sache das Beste auf dem Markt sein will und diese Sache ist autonomes Coding.
OpenAI beschreibt GPT-5.3-Codex als das bisher fähigste „agentic coding model“, ein Modell, das nicht nur Code schreibt, sondern nahezu alles tut, was Entwickler und erfahrene Profis am Computer machen. Die Formulierung klingt nach Marketing, aber das Versprechen dahinter ist real: Das Modell soll laut OpenAI in der Lage sein, „hochfunktionale, komplexe Games und Apps von Grund auf über den Zeitraum von Tagen“ zu entwickeln. Vollautomatisch.
Dazu kommt: GPT-5.3-Codex ist 25% schneller als sein Vorgänger in internen Tests. Und – hier wird es wirklich interessant – das Modell hat laut OpenAI Teile seiner eigenen Entwicklung und seines Deployments mitgestaltet. Das ist nicht nur eine Marketingaussage. Das ist ein Proof-of-Concept für rekursive KI-Entwicklung in der Praxis.
Nur eine Woche später, am 12. Februar, legt OpenAI nach: GPT-5.3-Codex-Spark kommt als leichtgewichtige Variante speziell für Echtzeit-Coding-Aufgaben. Was Codex-Spark besonders macht, ist nicht das Modell selbst, sondern die Hardware dahinter. Codex-Spark läuft auf einem dedizierten Chip von Cerebras, einem der schnellsten Inference-Chips der Welt. Das ist die erste tief integrierte Hardware-Software-Partnerschaft dieser Art für OpenAI.
Das Signal dahinter ist eindeutig: Geschwindigkeit bei autonomem Coding ist ein Infrastruktur-Problem. Und das kann man nicht allein mit Modelloptimierungen lösen. Man braucht Custom Silicon. OpenAI hat das verstanden – und handelt.
Parallel dazu vollzieht OpenAI einen klaren Generationswechsel: GPT-4o, GPT-4.1 und o4-mini wurden zum 13. Februar aus ChatGPT und der API zurückgezogen. Die alte Generation ist Geschichte.
Unser Einordnung: GPT-5.3-Codex ist die radikalste Option des Monats. Wer Software vollautomatisch entwickeln lassen will, Agentic-Coding-Pipelines aufbaut oder Teile der eigenen Infrastruktur vom Modell selbst aufbauen lassen möchte, findet hier aktuell kein besseres Werkzeug. Die Integration in bestehende Stacks ist derzeit noch die komplexeste der drei, aber für den Use Case, für den Codex gebaut wurde, gibt es keine vergleichbare Alternative.
Die drei Modelle auf einen Blick
| Kriterium | Google Gemini 3.1 Pro | Anthropic Claude Sonnet 4.6 | OpenAI GPT-5.3-Codex |
|---|---|---|---|
| Release | 18. Feb. 2026 | 15. Feb. 2026 | 5. / 12. Feb. 2026 |
| Context Window | 1 Mio. Token | 1 Mio. Token (Beta) | k. A. |
| Multimodalität | Nativ (Text, Bild, Audio, Video) | Text & Code + Computer Use | Primär Code & Dev-Tasks |
| Killer-Feature | ARC-AGI-2 Score 77,1%, Custom-Tools-Endpunkt | Context Compaction, Code Execution GA | Cerebras-Chip, selbst mitentwickelt |
| Preis (API) | Preview (AI Studio free tier) | 3 USD / 15 USD pro 1M Token | k. A. (Codex-Plattform) |
| Ideal für | Multimodale Analysen, autonome API-Agenten | Coding-Workflows, lange Agenten-Sessions | Vollautomatische Software-Entwicklung |
Das Fazit: Was der Februar 2026 wirklich bedeutet
Drei Modelle, drei Philosophien, ein Monat. Was bedeutet das konkret für dich, für dein Team, für deine Entscheidungen?
Erstens: Das Chat-Zeitalter ist vorbei. Alle drei Releases machen eines glasklar, wir befinden uns nicht mehr in der Ära des „intelligenten Chatbots„. Wir sind in der Ära des autonomen Operators. Modelle, die planen, die über mehrere Schritte handeln, die Tools aufrufen, die Kontext über Tage halten, die Code deployten. Wer das noch nicht in seine Architektur-Überlegungen eingebaut hat, fängt jetzt besser an.
Zweitens: Spezialisierung schlägt Generalismus, aber nicht immer. GPT-5.3-Codex zeigt, was passiert, wenn man alles auf eine Karte setzt. Das Ergebnis ist ein Werkzeug, das in seinem Kernbereich ungeschlagen ist, aber auch eines, das für andere Aufgaben nicht optimiert wurde. Gemini 3.1 Pro und Claude Sonnet 4.6 bleiben breiter einsetzbar. Die Frage ist nicht: „Welches ist das beste Modell?“ Die Frage ist: „Welches Modell ist das beste für meinen spezifischen Workflow?“
Drittens: Hardware wird Teil der KI-Strategie. Die Cerebras-Integration von OpenAI ist ein Weckruf. Inference-Geschwindigkeit ist nicht mehr nur ein API-Parameter, sie ist ein Infrastruktur-Entscheidung. Wer autonome, agentenbasierte Workflows in Echtzeit betreibt, wird sich in Zukunft mehr Gedanken darüber machen müssen, auf welchem Silicon sein Modell läuft.
Viertens: Anthropic spielt das Long Game und das könnte das klügste Spiel sein. Context Compaction, stabile API-Preise, GA-Features statt ewiger Betam Anthropic baut auf Zuverlässigkeit und Produktionsreife. In einer Welt, in der viele Teams KI in echte Produktionssysteme integrieren wollen, ist das kein kleiner Vorteil.
Unsere Empfehlung: Hör auf, diese Modelle mit Demo-Prompts zu testen. Nimm einen echten, realen, komplexen Workflow aus deinem Alltag, eine Agenten-Pipeline, ein Coding-Task, eine multimodale Analyse und jage denselben Task durch alle drei APIs. Miss Latenz. Vergleiche Kosten. Beobachte Tool-Zuverlässigkeit und Kontext-Konsistenz. Lass nicht Benchmarks entscheiden, sondern dein echter Anwendungsfall.
Der Februar 2026 hat die Messlatte erhöht. Die eigentliche Frage ist jetzt nicht mehr, was diese Modelle können. Die Frage ist, was du damit machst.
Welches der drei Modelle testest du als erstes und für welchen Use Case? Schreibe uns und wenn du willst, dass wir einzelne Modelle noch tiefer durchleuchten, sag es uns. Abonniere den Newsletter. Der nächste Modell-Monat kommt bestimmt.
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