Multimodales Modell
Auch: Multimodal Model, Large Multimodal Model, multimodale KI
Ein multimodales Modell ist ein KI-Modell, das mehrere Datenarten wie Text, Bild, Audio und Video in einem einzigen Modell verarbeitet, etwa ein Foto zusammen mit einer Frage. Es übersetzt alle Eingaben in dieselbe Art von Bausteinen und kann so über Formate hinweg antworten.
Fester Bestandteil der Praxis mit stabiler Bedeutung.
Multimodales Lernen ist ein altes Forschungsfeld. Für Sprachmodelle machte OpenAI den Begriff mit dem GPT-4 Technical Report (März 2023) bekannt, der GPT-4 als „large multimodal model“ für Bild- und Texteingaben vorstellte. Google präsentierte Gemini im Dezember 2023 als „natively multimodal“.
Ø der letzten 12 Monate, alle Schreibweisen. Veränderung: letzte 3 Monate zum Vorjahr. Stand 11/2026.
Der Begriff beschreibt eine überprüfbare Eigenschaft: Welche Eingaben und Ausgaben ein Modell beherrscht, steht in jeder Modelldokumentation. Marketing-Lärm entsteht, wenn „multimodal“ als Qualitätsversprechen klingt, obwohl ein Modell vielleicht nur Bilder lesen, aber keine erzeugen kann.
Kunden können heute mit einem Foto statt mit Suchbegriffen suchen: Ihre Produkte müssen auf Bildern erkennbar und auf Ihrer Website als Text eindeutig benannt sein, denn auch die Bildsuche endet in Textanfragen an den Suchindex.
- Fotografieren Sie drei Ihrer Produkte so, wie ein Kunde es täte, im Einsatz, schräg, mit Typenschild. Fragen Sie Google Lens oder den KI-Modus: „Was ist das und wo bekomme ich Ersatz?“ Prüfen Sie, ob Ihre Website in der Antwort auftaucht.
- Prüfen Sie Ihre Produktseiten: Stehen Typenbezeichnung, Maße und Einsatzzweck als Text auf der Seite? Haben die Bilder aussagekräftige Alternativtexte? Der Alt-Text-Generator hilft beim Nachziehen.
- Suchen Sie intern einen Ablauf, in dem heute Bilder oder PDFs abgetippt werden, etwa Lieferscheine, Schadensfotos oder Visitenkarten. Das ist ein naheliegender erster Test für ein multimodales Modell.
Frühe Sprachmodelle verstanden nur Text. Ein multimodales Modell verarbeitet dagegen mehrere Arten von Eingaben, im Fachjargon Modalitäten: Text, Bilder, gesprochene Sprache, teils auch Video. Sie fotografieren ein defektes Ventil und fragen „Welches Ersatzteil brauche ich?“, und ein einziges Modell versteht beides zusammen.
Für Unternehmen ist das aus zwei Gründen relevant. Die KI-Suche wird visueller, weil Kunden mit der Kamera suchen statt mit Fachbegriffen. Und im eigenen Haus lassen sich Aufgaben automatisieren, bei denen bisher jemand Bilder, Scans oder Sprachnachrichten abtippen musste.
Von getrennten Spezialisten zum Allrounder
Früher arbeiteten für solche Aufgaben mehrere Programme hintereinander: eine Texterkennung für Scans, ein Bildklassifikator für Fotos, eine Spracherkennung für Audio. Jede Übergabe kostete Information. Multimodale Modelle verarbeiten alle Eingaben in einem gemeinsamen System und können Zusammenhänge zwischen Bild und Frage herstellen.
| Datum | Station |
|---|---|
| März 2023 | OpenAI beschreibt GPT-4 als „large multimodal model“, das Bilder und Text annimmt und Text ausgibt. |
| 6. Dezember 2023 | Google stellt Gemini vor, nach eigenen Worten „natively multimodal“, also von Beginn an mit verschiedenen Modalitäten trainiert. |
| 13. Mai 2024 | OpenAIs GPT-4o nimmt laut OpenAI „any combination of text, audio, image, and video“ an und gibt Text, Audio und Bild aus. |
| 7. April 2025 | Google bringt die Bildsuche mit Lens in den KI-Modus, zunächst für Labs-Nutzer in den USA. |
Wichtig für die Einordnung: Multimodal heißt nicht automatisch „alles in alles“. Viele Modelle lesen Bilder, erzeugen aber nur Text. Welche Ein- und Ausgaben ein Modell beherrscht, steht in der Dokumentation des Anbieters und sollte vor jedem Projekt geprüft werden.
Wie ein Modell ein Foto liest
Ein Sprachmodell rechnet mit Token, kleinen Textbausteinen. Damit es Bilder verarbeiten kann, werden auch sie in Bausteine übersetzt. Ein verbreiteter Ansatz geht auf das Google-Paper „An Image is Worth 16x16 Words“ (Oktober 2020) zurück: Das Bild wird in ein Raster kleiner Kacheln zerlegt, jede Kachel wird zu einem Vektor, der wie ein Wort behandelt wird. Bildbausteine und Textbausteine stehen dann in derselben Eingabe nebeneinander.
Daraus folgen drei praktische Eigenschaften:
- Bilder kosten Token. Bei der API-Nutzung zählt jedes Bild wie ein Stück Text und belegt Platz im Kontextfenster.
- Details können verloren gehen. Sehr kleine Schrift, feine Typenschilder oder viele gleichartige Objekte sind fehleranfällig, weil das Bild in grobe Kacheln zerlegt wird.
- Das Modell kann sich irren wie bei Text. Es beschreibt mit großer Sicherheit Dinge, die nicht im Bild sind. Mehr dazu unter KI-Halluzination.
Für die Praxis heißt das: Testen Sie ein multimodales Modell immer mit Ihren eigenen, typischen Bildern, nicht mit Hochglanz-Beispielen aus der Präsentation des Anbieters. Ein verwackeltes Baustellenfoto oder ein schräg fotografiertes Typenschild zeigt schneller, wo die Grenzen liegen, als jede Produktbeschreibung. Halten Sie fest, welche Angaben das Modell sicher erkennt und wo es rät, und entscheiden Sie erst dann, ob ein Ablauf ohne menschliche Kontrolle laufen darf.
Was das für die KI-Suche bedeutet
Google beschreibt den Ablauf im KI-Modus genau: Mit den multimodalen Fähigkeiten von Gemini erfasse der KI-Modus „the entire scene in an image“, Lens erkenne die einzelnen Objekte, und dann stelle das System per Query Fan-out mehrere Suchanfragen zum Bild und zu den Objekten (Google-Blog, April 2025). Die Bildsuche endet also in Textanfragen an den Suchindex.
Beispiel: das Foto vom Ventil
Ein erfundener Fall: Ein Haustechniker fotografiert ein undichtes Magnetventil und fragt: „Welches Ersatzteil passt?“ Das Modell erkennt Bauform, Anschlüsse und, wenn lesbar, Hersteller und Typ auf dem Schild. Daraus entstehen Suchanfragen wie „Magnetventil 1/2 Zoll 24 V Ersatz“. Gefunden wird der Händler, dessen Produktseite diese Angaben als Text führt und das Produkt auf Fotos erkennbar zeigt. Ein Shop mit nur einem Katalogbild und der Artikelnummer bleibt unsichtbar.
Die Kernaussage: Multimodale Suche macht Text nicht überflüssig, sondern verschiebt den Einstieg. Wer gefunden werden will, braucht erkennbare Bilder und eindeutige Texte. Google selbst empfiehlt, Textinhalte „gegebenenfalls mit hochwertigen Bildern und Videos“ zu ergänzen.
Was Sie konkret tun können
- Produktfotos aus Kundensicht. Neben dem Freisteller auch Bilder im Einbauzustand, mit sichtbarem Typenschild und aus mehreren Winkeln.
- Eindeutige Texte neben jedem Bild. Typbezeichnung, Maße, Material, Einsatzzweck. Alternativtexte, die beschreiben, was zu sehen ist.
- Keine Fakten nur im Bild. Preistabellen, Datenblätter und Infografiken zusätzlich als Text oder HTML-Tabelle anbieten.
- Videos mit Transkript. Gesprochene Inhalte als Text auf der Seite bereitstellen.
- Intern ausprobieren. Multimodale Modelle lesen Rechnungen, Formulare und Fotos. Prüfen Sie Datenschutz und Verträge, bevor Kundendaten hochgeladen werden.
Wie Menschen mit Kamera und Stimme suchen, beschreiben die Einträge Multimodale Suche und Google Lens. Wie der KI-Modus Quellen auswählt, erklärt der Beitrag Google AI Mode und AI Overviews: So wird Ihre Website zitiert.
- OpenAI: GPT-4 Technical Report (arXiv, März 2023)
- Google-Blog: Introducing Gemini: Google’s most capable AI model yet (6. Dezember 2023)
- OpenAI: Hello GPT-4o (13. Mai 2024)
- Google-Blog: AI Mode in Google Search adds multimodal search (7. April 2025)
- Dosovitskiy et al. (Google): An Image is Worth 16x16 Words (arXiv, Oktober 2020)
Was ChatGPT, Perplexity und der Google KI-Modus zu „Multimodales Modell“ sagen
Wir haben allen drei KI-Suchen dieselbe Frage gestellt: „Was ist Multimodales Modell im Zusammenhang mit KI-Suche und Online-Marketing? Bitte kurz in 3 bis 5 Sätzen erklären.“ (Abfrage am 08.11.2026, Standort Deutschland) und die Antworten gegen die belegten Fakten in diesem Eintrag geprüft.
Korrekt und verständlich, inklusive der Folge für die Suche. Unerwähnt bleibt, dass nicht jedes multimodale Modell alle Formate auch ausgeben kann und dass die Bildsuche am Ende in Textanfragen mündet, Text also wichtig bleibt.
Auszug aus der Antwort
Ein multimodales Modell ist eine KI, die verschiedene Informationsarten gleichzeitig verarbeiten und miteinander verknüpfen kann – beispielsweise Texte, Bilder, Videos und Audio.
Treffend, mit einem praxisnahen Beispiel und konkreten Maßnahmen wie Alt-Texten, Transkripten und strukturierten Produktdaten. Die Quellen sind überwiegend Marketing-Blogs, die Herkunft des Begriffs fehlt.
Auszug aus der Antwort
In der KI-Suche ermöglicht es beispielsweise, ein Produktfoto mit einer gesprochenen oder geschriebenen Frage zu kombinieren und passende Ergebnisse zu liefern.
Die Definition stimmt. Die Folgerung, SEO müsse sich stärker auf Bilder und Videos ausrichten, greift zu kurz: Google beschreibt selbst, dass der KI-Modus aus einem Bild Textanfragen bildet, und empfiehlt Bilder als Ergänzung zum Text, nicht als Ersatz.
Auszug aus der Antwort
Für das Online-Marketing bedeutet das: Suchmaschinen verstehen visuelle und audiovisuelle Inhalte viel präziser, weshalb SEO und Ads künftig stärker auf Bilder, Videos und den Nutzungskontext ausgerichtet werden müssen.
Unser Fazit: Die Definition sitzt bei allen drei. Was fehlt, ist der Mechanismus: Auch die Bildsuche im KI-Modus übersetzt das Foto in Textanfragen, deshalb bleiben eindeutige Produkttexte so wichtig wie gute Bilder. Primärquellen von OpenAI oder Google zitiert keine Antwort.
Die Antworten von KI-Suchen ändern sich laufend. Wir wiederholen den Faktencheck regelmäßig. Sie möchten wissen, welche Quellen die KI zu Ihren Themen zitiert? Testen Sie den kostenlosen KI-Quellen-Check.
Häufige Fragen zu Multimodales Modell
Ist ChatGPT ein multimodales Modell?
Muss ich meine Website für multimodale KI anpassen?
Was ist der Unterschied zwischen multimodalem Modell und multimodaler Suche?
Darf ich Kundenfotos oder Rechnungen in ein multimodales Modell hochladen?
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Zurück zum KI-Such-RadarZuletzt aktualisiert: 08.11.2026 · Autor: Stephan Zabel
