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Tempo · Halbjahre

Das Tempo: aus 24 Tagen Abstand wurden 2,6

2022 lagen zwischen zwei fähigkeitsverändernden KI-Releases im Schnitt 24,2 Tage. 2026 sind es 2,6. Im laufenden Halbjahr sind es 0,97 — 15 der 32 Releases im Juli 2026 fielen auf einen Tag, an dem es noch ein weiteres gab.

Die verbreitete Frage ist „wie viele KI-Modelle gibt es inzwischen?“. Das ist die falsche Zahl. Interessant ist der Abstand: wie viel Zeit zwischen zwei Releases lag, die wirklich etwas Neues konnten. Denn dieser Abstand ist das, was Teams als Druck erleben — er bestimmt, wie lange eine Entscheidung über einen Tool-Stack hält.

Gemessen über 245 primärgeprüfte Releases von 27. Januar 2022 bis 6. August 2026 ist der mittlere Abstand im Jahresschnitt von 24,2 auf 2,6 Tage gefallen — und im laufenden Halbjahr auf 0,97.

Kadenz

Mittlerer Abstand pro Halbjahr

Jede Zeile ist ein Halbjahr: wie viele Releases es gab und wie viele Tage im Mittel zwischen zwei aufeinanderfolgenden lagen. Kürzer ist schneller.

HalbjahrReleasesØ AbstandVerhältnis
1. Halbjahr 2022167,0 Tage
2. Halbjahr 20221220,7 Tage
1. Halbjahr 20231512,1 Tage
2. Halbjahr 2023228,9 Tage
1. Halbjahr 2024209,2 Tage
2. Halbjahr 2024325,9 Tage
1. Halbjahr 2025257,3 Tage
2. Halbjahr 2025169,1 Tage
1. Halbjahr 2026633,6 Tage
2. Halbjahr 2026380,97 Tage

Zwei Einschränkungen, die zu dieser Tabelle gehören: Der Wert für das 1. Halbjahr 2022 beruht auf 1 einzigen Abstand und ist damit kein belastbarer Durchschnitt. Und das 2. Halbjahr 2026 ist noch nicht zu Ende; es umfasst bislang nur Juli und die ersten Augusttage. Robuster ist der Blick auf ganze Jahre: 24,2 Tage (2022), 10,2 Tage (2023), 7,2 Tage (2024), 8,0 Tage (2025), 2,6 Tage (2026). Auch dort bleibt der Trend eindeutig — nur 2025 fällt aus der Reihe.

Gegenbewegung

2025 war langsamer als 2024

Der interessanteste Wert der Tabelle ist keine Rekordzahl, sondern eine Ausnahme: 2024 lag der mittlere Abstand bei 7,2 Tagen, 2025 bei 8,0. Ein Jahr lang wurde die Kadenz also langsamer. Wer nur die Gesamtkurve zeigt, verkauft eine glatte Exponentialgeschichte, die die Daten nicht hergeben.

Die plausibelste Lesart: 2025 verschob sich der Wettbewerb von „neues Modell“ auf „gleiches Modell, mehr Reasoning-Zeit und Werkzeuge“ — Arbeit, die nicht als Release sichtbar wird, weil sie kein neues Datum erzeugt. 2026 kippt es zurück, und zwar heftig: die Kadenz von 0,97 Tagen im laufenden Halbjahr bedeutet, dass an den meisten Tagen etwas erscheint und an vielen Tagen mehrere Dinge. Diese Erklärung steckt nicht im Datensatz — sie ist eine Deutung. Prüfbar ist nur die Zahl.

Pausen

Die längsten Stillstände

Das Gegenstück zur Kadenz: Zeiträume, in denen dieser Datensatz keinen einzigen fähigkeitsverändernden Release verzeichnet. 3 der 6 längsten liegen in 2022 — aber 2 liegen im Spätherbst 2025 und über den Jahreswechsel. Ruhe verschwindet also nicht linear; sie tritt bis heute auf, nur kürzer und meist unmittelbar vor einem großen Release.

  • 99 Tage

    4. April 202212. Juli 2022

    Beendet von Midjourney (Open Beta, v3) (Midjourney) · Quelle ↗

  • 67 Tage

    27. Januar 20224. April 2022

    Beendet von PaLM (540B) (Google) · Quelle ↗

  • 57 Tage

    20. Dezember 202315. Februar 2024

    Beendet von Gemini 1.5 Pro (Google DeepMind) · Quelle ↗

  • 49 Tage

    18. November 20256. Januar 2026

    Beendet von LTX-2 (Lightricks) · Quelle ↗

  • 41 Tage

    12. Juli 202222. August 2022

    Beendet von Stable Diffusion 1.4 (public release) (Stability AI / CompVis / RunwayML) · Quelle ↗

  • 36 Tage

    13. Oktober 202518. November 2025

    Beendet von Gemini 3 (Google DeepMind) · Quelle ↗

Spitzen

Die dichtesten Wochen

Rollierendes 7-Tage-Fenster über alle tagesgenauen Releases. Die dichteste Woche des Datensatzes brachte 13 fähigkeitsverändernde Releases aus 9 Häusern — in sieben Tagen fast so viele wie im gesamten Jahr 2022 (14).

  1. 18. Juli 202624. Juli 2026

    13 Releases

    • Qwen-Image-3.0 (Alibaba) ·
    • Qwen3.8-Max (Preview) (Alibaba) ·
    • Gemini 3.6 Flash (Google) ·
    • Gemini 3.5 Flash-Lite (Google) ·
    • Gemini 3.5 Flash Cyber (Google) ·
    • Laguna S 2.1 (poolside) ·
    • Fugu-Cyber (Sakana AI) ·
    • MAI-Image-2.5-Pro (Microsoft AI) ·
    • MAI-Voice-2-Flash (Microsoft AI) ·
    • FLUX 3 (Black Forest Labs) ·
    • Ling-3.0-flash (Ant Group) ·
    • Grok STT 1.0 (xAI) ·
    • Claude Opus 5 (Anthropic)
  2. 28. Mai 20263. Juni 2026

    9 Releases

    • Claude Opus 4.8 (Anthropic) ·
    • Step 3.7 Flash (StepFun) ·
    • MiniMax M3 (MiniMax) ·
    • Grok Imagine Video 1.5 (xAI) ·
    • MAI-Thinking-1 (Microsoft AI) ·
    • MAI-Image-2.5 (Microsoft AI) ·
    • MAI-Voice-2 (Microsoft AI) ·
    • MAI-Code-1-Flash (Microsoft AI) ·
    • Ideogram 4.0 (Ideogram)
  3. 30. Juli 20265. August 2026

    9 Releases

    • Gemini Robotics 2 (mit ER 2 und On-Device 2) (Google DeepMind) ·
    • Seedance 2.5 (Öffentlicher Start) (ByteDance) ·
    • MiniMax H3 (MiniMax) ·
    • DeepSeek-V4-Flash-0731 (DeepSeek) ·
    • Qwen3.8-Max (Allgemeine Verfügbarkeit) (Alibaba) ·
    • Shieldstral 1.0 3B (Mistral AI) ·
    • Muse Code (Beta) & Muse Spark 1.2 (Meta) ·
    • SeedRealtime (ByteDance Seed) ·
    • MiniMax H3 (Open Weights) (MiniMax)
  4. 6. Juli 20269. Juli 2026

    8 Releases

    • Hy3 (Hunyuan) (Tencent (Hunyuan)) ·
    • Muse Image (Meta (Superintelligence Labs)) ·
    • SWE-1.7 (Cognition) (Cognition) ·
    • GPT-Live (GPT-Live-1 / mini) (OpenAI) ·
    • Seedream 5.0 Pro (ByteDance) ·
    • Grok 4.5 (xAI) ·
    • GPT-5.6 (Sol / Terra / Luna) (OpenAI) ·
    • Muse Spark 1.1 (Meta (Superintelligence Labs))
  5. 19. Mai 202620. Mai 2026

    6 Releases

    • Gemini 3.5 Flash (Google) ·
    • Qwen3.7-Max (Alibaba (Qwen)) ·
    • Gemini Omni Flash (Google DeepMind) ·
    • Gemini Spark (Google) ·
    • Stable Audio 3.0 (Stability AI) ·
    • Grok Build 0.1 (xAI)

Ein Release mit nur monatsgenauem Datum ist hier ausgenommen: es lässt sich keiner Woche zuordnen, ohne einen Tag zu erfinden.

Konsequenz

Was ein Abstand von drei Tagen praktisch bedeutet

Bei 24,2 Tagen Abstand konnte ein Team ein Modell evaluieren, eine Entscheidung treffen und sie umsetzen, bevor die nächste Option auf dem Tisch lag. Bei 2,6 Tagen ist die Evaluierung selbst der Engpass: Wer sechs Wochen für einen Auswahlprozess braucht, entscheidet über ein Feld, in dem in dieser Zeit rund 16 neue Releases erschienen sind.

Daraus folgt nicht, schneller zu evaluieren. Es folgt, seltener zu evaluieren und dafür austauschbar zu bauen: Wenn der Modellwechsel eine Konfigurationsänderung ist und nicht ein Projekt, verliert die Kadenz ihren Schrecken. Die Organisationen, die 2026 ruhig wirken, sind selten die, die alles mitverfolgen — es sind die, deren Architektur den Wechsel billig macht.

Und ein zweiter, unbequemerer Punkt: Ein kürzerer Abstand ist kein Maß für Fortschritt. Diese Seite zählt Releases, die etwas Neues konnten — nicht, wie groß der Sprung war. 13 Releases in einer Woche können ein Feld bedeuten, das in alle Richtungen aufbricht, oder eines, in dem viele Häuser gleichzeitig dieselbe kleine Stufe nehmen. Die Kadenz sagt, wie oft sich etwas bewegt. Wie weit, steht auf der Seite über die belegten Premieren.

Methode

Woher die Zahlen kommen

Grundlage ist ein handkuratierter Datensatz fähigkeitsverändernder Releases generativer KI. Aufgenommen wird ein Release nur, wenn es etwas konnte, was vorher kein öffentlich verfügbares Modell konnte — reine Preisänderungen, Rebrands und Punktversionen ohne neue Fähigkeit bleiben draußen. Jedes Datum ist gegen eine Primärquelle geprüft (Ankündigung, Paper oder Release-Notes des Labors); unbestätigte Daten sind als solche markiert statt als Fakt dargestellt. Zwei redaktionelle Marker im Zeitstrahl (Newsletter-Start, snipKI-Gründung) sind keine Releases und zählen in keiner Zahl auf dieser Seite mit. Stand der letzten Verifikation: 6. August 2026.

Die Auswahl ist kuratiert, also unvermeidlich eine Wertung. Sie ist nachprüfbar: jede Zeile hat ein Datum und einen Link. Diese Teilmenge als JSON · vollständige API

Zitieren

Frei nutzbar mit Namensnennung

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Das Tempo: aus 24 Tagen Abstand wurden 2,6 — Die Beschleunigung — KI-Zeitstrahl von snipKI (https://timeline.snipki.de)
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