Multimodale KI: Sehen, Hören, Verstehen

Im Dezember 2025 veröffentlichte Hugging Face einen Überblick über Vision-Language-Modelle mit dem Titel »Better, faster, stronger«. Die Botschaft: Multimodale KI ist nicht mehr experimentell, sie ist der neue Standard. Modelle, die nur Text verarbeiten, wirken plötzlich antiquiert. Die Zukunft gehört Systemen, die sehen, hören, lesen und verstehen können, alles gleichzeitig, alles integriert.

Die Zahlen bestätigen den Trend. Laut Grand View Research war der Markt für multimodale KI 2024 noch 1,73 Milliarden Dollar wert. Bis 2030 soll er auf 10,89 Milliarden Dollar wachsen, eine jährliche Wachstumsrate von fast 37 Prozent. Gartner prognostiziert, dass 2027 bereits 40 Prozent aller generativen KI-Lösungen multimodal sein werden, gegenüber nur 1 Prozent 2023.

Was multimodal bedeutet

Ein multimodales Modell verarbeitet nicht nur eine Art von Input, sondern mehrere gleichzeitig: Text, Bilder, Audio, Video, manchmal auch strukturierte Daten wie Tabellen oder Code. Das Entscheidende ist die Integration: Die verschiedenen Modalitäten werden nicht separat analysiert und dann kombiniert, sondern von Anfang an gemeinsam verstanden.

Konkret bedeutet das: Man kann einem multimodalen Modell ein Foto eines Maschinenfehlers zeigen, dazu eine Audioaufnahme des ungewöhnlichen Geräuschs, und fragen: »Was ist hier defekt und wie repariere ich es?« Das Modell sieht die Rostspuren auf dem Foto, hört das Schleifen im Audio, und kombiniert beides zu einer Diagnose, die keines der Signale allein ermöglicht hätte.

Oder in der Kundenbetreuung: Ein Nutzer schickt einen Screenshot einer Fehlermeldung und beschreibt per Sprache, was passiert ist. Das Modell interpretiert den visuellen Inhalt, versteht den gesprochenen Kontext, und schlägt eine Lösung vor, die beides berücksichtigt.

Die Spitzenreiter 2025

Google Gemini 3, veröffentlicht im November 2025, gilt derzeit als das leistungsfähigste multimodale Modell. Es wurde von Grund auf als »nativ multimodal« konzipiert: Text, Bilder, Audio, Video und PDFs werden nahtlos verarbeitet. Das Kontextfenster von einer Million Tokens erlaubt die Analyse ganzer Bücher oder stundenlanger Videos. Auf dem MMMU-Pro-Benchmark für multimodales akademisches Verständnis erreicht Gemini 3 81 Prozent, auf ScreenSpot-Pro für UI-Verständnis 72,7 Prozent, ein enormer Sprung gegenüber dem Vorgänger mit 11,4 Prozent.

OpenAIs GPT-5.2, die Antwort auf Gemini 3, führt beim MMMU-Benchmark mit 85,4 Prozent. Die Fehlerrate bei Chart-Reasoning und UI-Verständnis wurde im Vergleich zum Vorgänger halbiert. Allerdings generiert GPT-5.2 selbst keine Bilder, dafür greift OpenAI weiterhin auf DALL-E zurück.

Anthropics Claude Opus 4.5 liegt bei der reinen Bildanalyse mit 77,8 Prozent auf MMMU hinter den Konkurrenten, punktet aber bei der praktischen Interpretation von Code-Screenshots und technischen Diagrammen. Die Stärke liegt weniger in der kreativen Bildgenerierung als in der akkuraten Analyse.

Im Open-Source-Bereich hat Alibabas Qwen3-VL neue Maßstäbe gesetzt. Das Modell bietet starkes multimodales Reasoning und agentische Fähigkeiten. Microsofts Phi-4 Multimodal integriert Vision, Audio und Text in einem einzigen Framework mit nur 5,6 Milliarden Parametern, klein genug für Edge-Deployment.

Audio als neue Frontier

Lange Zeit war Multimodalität vor allem eine Sache von Text und Bild. 2025 hat sich Audio als dritte Säule etabliert. OpenAI veröffentlichte neue Speech-to-Text- und Text-to-Speech-Modelle, die durch Reinforcement Learning dramatisch genauer wurden. ElevenLabs' Scribe bietet Transkription in 99 Sprachen mit Sprechererkennung und Emotionsmarkierung.

Ein Forschungsdurchbruch namens FocalCodec, präsentiert auf NeurIPS 2025, komprimiert Sprache in ultrakompakte Tokens, die sowohl Klang als auch Bedeutung bewahren. Das ermöglicht es großen Sprachmodellen, Audio effizienter zu verarbeiten. Die Forscher formulieren es so: »Wir bewegen uns auf KI-Systeme zu, die Klang mit derselben Konfidenz verstehen wie Text.«

Die Implikationen sind weitreichend. Callcenter-Systeme können jetzt nicht nur verstehen, was ein Kunde sagt, sondern auch wie: Frustration in der Stimme, Unsicherheit in der Wortwahl, Dringlichkeit im Tempo. Medizinische Systeme können Atemgeräusche analysieren und mit visueller Bildgebung kombinieren. Sicherheitssysteme können Audio und Video gemeinsam auswerten, um Anomalien zu erkennen.

Kleiner und schneller

Ein paralleler Trend: Multimodale Modelle werden kleiner, ohne an Leistung zu verlieren. Googles Gemma3-1B ist eines der kleinsten multimodalen Modelle mit einem Kontextfenster von 32.000 Tokens und Unterstützung für über 140 Sprachen. Forschung zeigt, dass kleine Vision-Language-Modelle mit 2 bis 4 Milliarden Parametern bei richtiger Trainingsmethodik mit 7-Milliarden-Parameter-Modellen konkurrieren können.

Das ermöglicht Edge-Deployment: Multimodale KI direkt auf dem Gerät, ohne Cloud-Verbindung. Fertigungsunternehmen setzen Phi-4 auf Produktionslinien ein, wo Kameras Defekte erkennen und Mikrofone Maschinengeräusche überwachen, alles lokal verarbeitet. AR-Brillen und IoT-Geräte können multimodale Intelligenz nutzen, auch ohne permanente Internetverbindung.

Die praktischen Grenzen

Trotz der Fortschritte gibt es Einschränkungen. Die meisten multimodalen Modelle sind besser im Verstehen als im Generieren. Gemini 3 kann Videos analysieren, aber keine Videos erstellen. GPT-5.2 versteht Bilder, generiert sie aber mit einem separaten Modell. Die vollständige Integration von Verständnis und Generierung über alle Modalitäten ist noch nicht erreicht.

Auch die Qualität variiert je nach Modalität. Die Bildanalyse ist bei den meisten Modellen ausgereift, Audioanalyse weniger. Videoverständnis, besonders bei langen Videos mit komplexen Handlungen, bleibt schwierig. Und die Kombination aller Modalitäten in einem komplexen Szenario funktioniert nicht immer zuverlässig.

Für Unternehmen bedeutet das: Multimodale KI ist bereit für den Einsatz, aber die Anwendungsfälle müssen sorgfältig gewählt werden. Einfache Kombinationen, Screenshot plus Text, Bild plus Frage, funktionieren gut. Komplexe Szenarien mit Audio, Video und Text gleichzeitig erfordern mehr Testing und Absicherung.

Die Richtung ist klar: KI bewegt sich von Spezialisten, die eine Sache gut können, zu Generalisten, die die Welt so wahrnehmen, wie Menschen es tun, mit allen Sinnen gleichzeitig. 2025 ist das Jahr, in dem diese Vision Realität wurde, nicht perfekt, aber funktional. Und das ist erst der Anfang.