Gemini und Gemma: Was ist der Unterschied?

Das Problem

Sie lesen «Google Gemma» in einer Meldung und denken an Gemini. Oder Ihr IT-Dienstleister schlägt vor, ein Gemma-Modell lokal zu betreiben, und Sie fragen sich, ob das «dasselbe wie Gemini, nur irgendwie anders» ist. Beide Namen sind ähnlich, stammen vom selben Unternehmen und werden oft im selben Atemzug genannt.

Dennoch sind es verschiedene Angebote mit verschiedenen Zielgruppen. Wer sie verwechselt, sucht an der falschen Stelle, erwartet Funktionen, die nicht vorhanden sind, oder unterschätzt den Aufwand, den ein selbst betriebenes Modell mit sich bringt.

Diese Seite erklärt den Unterschied in einfachen Worten, vergleicht beide Angebote und zeigt, wann welches sinnvoll ist. Modelle, Namen und Bedingungen ändern sich (Stand Oktober 2026); verbindlich sind die Seiten von Google.

So lösen Sie es mit KI – Schritt für Schritt

1. Frage klären: Wollen Sie einen fertigen Assistenten für Mitarbeitende (Gemini-App) oder eine Technik, die Ihre IT selbst einbindet oder lokal betreibt (Gemma)? Das ist der wichtigste Unterschied.
2. Datenfrage stellen: Welche Daten sollen verarbeitet werden? Wenn sie den Betrieb nicht verlassen sollen, kommt ein selbst betriebenes Modell eher in Frage als ein Dienst.
3. Technik prüfen: Ein Gemma-Modell braucht passende Hardware und Software, etwa einen leistungsfähigen Computer oder Server. Fragen Sie Ihre IT, ob das möglich ist.
4. Leistung prüfen: Gemma-Modelle sind meist kleiner und für viele Aufgaben ausreichend, bei sehr anspruchsvollen Aufgaben können grosse Dienste besser sein. Testen Sie mit eigenen Beispielen. Siehe Gemma-Modelle einordnen.
5. Bedingungen lesen: Beide Angebote haben Nutzungsbedingungen. Für Gemma gelten eigene Lizenzbedingungen von Google. Lesen Sie, was für gewerbliche Nutzung gilt.
6. Aufwand abschätzen: Wer ein Modell selbst betreibt, übernimmt Installation, Aktualisierung, Sicherheit und Support.
7. Entscheiden und testen: Vergleichen Sie beide Wege mit erfundenen Beispielen. Dokumentieren Sie Kosten, Aufwand und Qualität.

Vorlage zum Kopieren

Wir sind [Betrieb, Branche, Grösse] und prüfen, ob für [Aufgabe] ein Dienst wie die Gemini-App oder ein Gemma-Modell auf eigener Hardware besser passt.
Unsere IT: [z. B. externer Dienstleister, kein eigener Server].
Unsere Daten: [z. B. Kundenkorrespondenz, teils vertraulich].
Erstelle eine Gegenüberstellung mit den Zeilen «Einrichtung», «Betrieb und Wartung», «Datenschutz», «Qualität bei unserer Aufgabe», «Kosten (grobe Kategorien, keine Zahlen erfinden)», «Risiken».
Nenne am Ende drei Fragen, die wir Google und unserem IT-Dienstleister stellen sollten.

Passen Sie Aufgabe und Voraussetzungen an. Die Gegenüberstellung ist eine Gesprächsgrundlage.

Worauf Sie achten müssen

• Verwechslungsgefahr: Wer nach «Gemma» in der Gemini-App sucht, findet es dort nicht als Auswahl. Es sind getrennte Angebote.
• Lizenz: Gemma ist nicht dasselbe wie klassische Open-Source-Software. Google stellt eigene Nutzungsbedingungen. Lesen Sie sie vor einem gewerblichen Einsatz. Siehe Open Source oder Open Weight.
• Sicherheit und Betrieb: Ein selbst betriebenes Modell ist nicht automatisch sicher. Updates, Zugriffe und Schutz gehören zu Ihrer Verantwortung.
• Qualität: Kleine Modelle haben Grenzen bei komplexen Aufgaben, langen Texten und Fachwissen. Testen Sie mit Ihren Beispielen.
• Datenschutz bei Diensten: Für Gemini gelten die Bedingungen Ihres Zugangs. Klären Sie, ob Personendaten zulässig sind.
• Bezugsquellen: Laden Sie Modelle nur aus vertrauenswürdigen Quellen. Siehe Offene Modelle sicher beziehen.

Wann welcher Weg? Für die meisten Büroaufgaben wie Texte, Zusammenfassungen und Übersetzungen genügt ein Dienst, dessen Bedingungen Sie geprüft haben. Ein eigenes Modell lohnt sich vor allem, wenn Daten den Betrieb nicht verlassen dürfen, wenn Sie Kosten bei sehr vielen Anfragen planbar halten wollen oder wenn eine Fachperson im Haus den Betrieb übernimmt. Bedenken Sie, dass ein solcher Betrieb laufende Arbeit bedeutet: Updates einspielen, Zugriffe verwalten, Fehler beheben und Qualität prüfen. Für viele kleine Betriebe ist deshalb zuerst der Dienst die bessere Wahl, und ein lokales Modell kommt später als gezielte Ergänzung hinzu.

Ein Beispiel aus der Praxis

Ein Beispiel: Eine Anwaltskanzlei in Zürich möchte Entwürfe für Standardbriefe automatisch vorbereiten lassen, ohne dass Mandantendaten die Kanzlei verlassen.

Vorher: Die Partner nutzen ein Gratisangebot im Browser und sind unsicher, ob das zulässig ist. Der IT-Dienstleister erwähnt Gemma und sorgt für Verwirrung.

Nachher: Mit der Gegenüberstellung wird klar: Für Standardbriefe ohne Mandantendaten genügt ein Dienst mit geprüften Bedingungen. Für Aufgaben mit Personendaten testet der Dienstleister ein lokales Modell mit erfundenen Beispielen und prüft Lizenz und Aufwand. Das Ergebnis wird dokumentiert, die Verantwortung für Prüfung und Freigabe liegt bei den Anwältinnen.

So hilft Ihnen Alpasana

Wenn Sie lokale KI und offene Modelle kennenlernen möchten, bietet absofort Kurse zu KI und IT für konkrete Arbeitsaufgaben. Laut Beschreibung gehören dazu lokale KI mit Ollama und Open-Source-Modellen, Qualitätsprüfung, betriebliche KI-Richtlinien sowie Praxisaufgaben und ein KI-Lerncoach.

Die Kurse sind online und im eigenen Tempo möglich. Eine Installation in Ihrer Umgebung übernehmen sie nicht.

Häufige Fragen

Ist Gemma einfach eine kleinere Version von Gemini?

Google beschreibt Gemma als Modelle, die mit ähnlicher Forschung und Technik entstanden sind wie Gemini, aber als eigenes Angebot zum Herunterladen. Es ist kein «Gemini light» in der App.

Kann ich Gemma einfach im Browser nutzen?

Nicht als Standard in der Gemini-App. Es gibt aber Programme und Plattformen, über die man Gemma-Modelle nutzen kann. Siehe Ollama und Modellunterschiede.

Welches ist datenschutzfreundlicher?

Das hängt von Betrieb, Vertrag und Konfiguration ab. Lokal betriebene Modelle erlauben mehr Kontrolle, verlangen aber Verantwortung. Lassen Sie Personendaten fachlich prüfen.

Brauche ich dafür eine starke Hardware?

Für grössere Modelle ja, für kleine Modelle reicht teils ein normaler Computer. Siehe KI-Modell auf einem normalen Laptop.