diff --git a/raw/other/2026-08-14_gemini-3.6-flash-vs-3.7-flash.md b/raw/other/2026-08-14_gemini-3.6-flash-vs-3.7-flash.md
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+---
+type: other
+source_url: https://www.perplexity.ai/search/gemini-3-6-flash-vs-3-7-vergle-prSA6D3KRKmpmXn093cbEQ
+resource_type: perplexity-search
+title: "Gemini 3.6 Flash vs 3.7 Flash — Vergleich"
+vendor: "Google / DeepMind"
+retrieved: 2026-08-14
+has_transcript: false
+tags: [gemini, google, deepmind, gemini-3.6-flash, gemini-3.7-flash, flash-series, coding, agents, pricing, antigravity]
+---
+
+# Gemini 3.6 Flash vs 3.7 Flash (Perplexity Search)
+
+## Metadata
+- **Perplexity-Search-Link:** https://www.perplexity.ai/search/gemini-3-6-flash-vs-3-7-vergle-prSA6D3KRKmpmXn093cbEQ
+- **Quelle:** OME-Gruppe, Topic 13 "News & Infos (X/YT/Substack etc.)", 2026-08-14, gepostet von @PWeber (Kai) — als Antwort auf Hermans Frage nach dem Inhalt des vorherigen Perplexity-Links
+- **Abruf-Status:** Perplexity-Seite selbst nicht direkt abrufbar (403/JS-Schutz). Inhalt rekonstruiert über Web-Suche (Google-Blog, VentureBeat, DeepMind-Model-Cards).
+- **Thema:** Vergleich der beiden neuen Google-Flash-Modelle **Gemini 3.6 Flash** und **Gemini 3.7 Flash**
+
+## Gemini 3.6 Flash (21.07.2026)
+- **Positionierung:** Workhorse-Modell — effizienter und besser als Vorgänger Gemini 3.5 Flash
+- **Optimiert für:** Multi-Step-Orchestrierung, Full-Stack-Code-Refactoring, allgemeines Reasoning
+- **Verbesserungen:** Höhere Coding-Präzision, bessere Computer-Use-Fähigkeiten, deutliche Gains in Knowledge-Work-Benchmarks
+- **Token-Effizienz:** ~17% weniger Output-Tokens als 3.5 Flash
+- **Multimodal:** Text, Bilder, Audio, Video; 1M-Token-Kontext, 64K-Token-Output
+- **Verfügbarkeit:** Gemini API (AI Studio, Android Studio), Google Antigravity, Gemini Enterprise
+- **Preis:** $1.50/1M Input, $7.50/1M Output
+
+## Gemini 3.7 Flash (13.08.2026)
+- **Positionierung:** "Most intelligent workhorse model yet for coding and agents" — 3 Wochen nach 3.6 Flash
+- **Basis:** Algorithmische Verbesserungen am Reasoning-Fundament von 3.6 Flash
+- **Gains:** Software-Engineering, dokumentenlastige Knowledge-Work, Web-Development-Workflows; besseres Debugging/Issue-Resolution, höhere First-Pass-Code-Accuracy, funktionalere Web-Layouts aus weniger Prompts
+- **Multimodal:** Text, Bilder, Audio, Video; 1M-Token-Kontext, 64K-Token-Output
+- **Konfigurierbares Thinking:** Entwickler können Qualität/Kosten/Latenz balancieren
+- **Einführungspreis:** **$0.75/1M Input, $3.75/1M Output** (50% Rabatt) bis 31.12.2026, danach $1.50/$7.50
+- **Default-Modell:** Powering des **Antigravity**-Agents; Consumer-Zugang via Gemini Spark (Google AI Pro/Ultra)
+
+## Vergleichskern
+
+| Eigenschaft | Gemini 3.6 Flash | Gemini 3.7 Flash |
+|---|---|---|
+| Release | 21.07.2026 | 13.08.2026 (3 Wochen später) |
+| Positionierung | Workhorse | "Most intelligent workhorse yet" |
+| Fokus | Multi-Step, Refactoring, Reasoning | Coding, Agents, Web-Dev |
+| Kontext/Output | 1M / 64K | 1M / 64K |
+| Preis (Intro) | $1.50/$7.50 | **$0.75/$3.75** (bis 31.12.26) |
+| Antigravity | verfügbar | **Default-Modell** |
+
+## Relevanz
+- **Google Flash-Serie:** Zwei Iterationen in 3 Wochen — Google beschleunigt den Workhorse-Zyklus (Kontrast zur chinesischen Kadenz, aber westliche Antwort)
+- **Preis-Halbierung:** 3.7 Flash zum halben Preis als Einführung — aggressives Pricing gegen chinesische Open-Weight-Modelle
+- **Antigravity-Default:** 3.7 Flash ist jetzt das Default-Modell des Antigravity-Agents — relevant für Agent-Architektur ([[../wiki/concepts/agents/ai-agents-2026.md]])
+- **Hectors Setup:** Gemini ist als Vision-Modell (`google/gemini-2.5-flash`) und Fallback (Gemini 3.5 Flash) im Einsatz — 3.6/3.7 Flash als potenzielle Upgrades
+
+## Detail-Status
+> ⚠️ Perplexity-Search-Inhalt nicht direkt abrufbar — über Web-Suche (Google-Blog, VentureBeat, DeepMind) rekonstruiert. Konkrete Benchmark-Zahlen des Vergleichs bei Gelegenheit am Original verifizieren.
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+---
+created: 2026-08-14
+updated: 2026-08-14
+sources: [other/2026-08-14_gemini-3.6-flash-vs-3.7-flash.md]
+tags: [concept, gemini, google, deepmind, gemini-3.6-flash, gemini-3.7-flash, flash-series, coding, agents, pricing, antigravity]
+institutions: [google, deepmind]
+---
+
+# Gemini 3.6 Flash vs 3.7 Flash — Googles Workhorse-Serie
+
+> **Quelle:** Perplexity-Search-Link "gemini-3-6-flash-vs-3-7-vergle" (2026-08-14, geteilt von @PWeber/Kai in OME Topic 13, als Antwort auf Hermans Frage nach dem vorherigen Link). Perplexity-Seite nicht direkt abrufbar (403) — Inhalt über Web-Suche (Google-Blog, VentureBeat, DeepMind-Model-Cards) rekonstruiert.
+
+## Kernidee
+
+**Google veröffentlicht zwei Flash-Iterationen in nur 3 Wochen** — Gemini 3.6 Flash (21.07.2026) und Gemini 3.7 Flash (13.08.2026) — als effiziente "Workhorse"-Modelle für Coding, Knowledge-Work und agentische Workflows. 3.7 Flash kommt mit **50% Einführungspreis-Rabatt** und ist jetzt das Default-Modell des Antigravity-Agents.
+
+## Gemini 3.6 Flash (21.07.2026)
+
+- **Positionierung:** Workhorse — effizienter und besser als Vorgänger Gemini 3.5 Flash
+- **Optimiert für:** Multi-Step-Orchestrierung, Full-Stack-Code-Refactoring, allgemeines Reasoning
+- **Verbesserungen:** Höhere Coding-Präzision, bessere Computer-Use-Fähigkeiten, deutliche Gains in Knowledge-Work-Benchmarks
+- **Token-Effizienz:** ~17% weniger Output-Tokens als 3.5 Flash
+- **Multimodal:** Text, Bilder, Audio, Video; 1M-Token-Kontext, 64K-Token-Output
+- **Verfügbarkeit:** Gemini API (AI Studio, Android Studio), Google Antigravity, Gemini Enterprise
+- **Preis:** $1.50/1M Input, $7.50/1M Output
+
+## Gemini 3.7 Flash (13.08.2026)
+
+- **Positionierung:** "Most intelligent workhorse model yet for coding and agents" — 3 Wochen nach 3.6 Flash
+- **Basis:** Algorithmische Verbesserungen am Reasoning-Fundament von 3.6 Flash
+- **Gains:** Software-Engineering, dokumentenlastige Knowledge-Work, Web-Development; besseres Debugging/Issue-Resolution, höhere First-Pass-Code-Accuracy, funktionalere Web-Layouts aus weniger Prompts
+- **Multimodal:** Text, Bilder, Audio, Video; 1M-Token-Kontext, 64K-Token-Output
+- **Konfigurierbares Thinking:** Qualität/Kosten/Latenz balancierbar
+- **Einführungspreis:** **$0.75/1M Input, $3.75/1M Output** (50% Rabatt) bis 31.12.2026, danach $1.50/$7.50
+- **Default-Modell:** Powering des **Antigravity**-Agents; Consumer-Zugang via Gemini Spark (Google AI Pro/Ultra)
+
+## Vergleichskern
+
+| Eigenschaft | Gemini 3.6 Flash | Gemini 3.7 Flash |
+|---|---|---|
+| Release | 21.07.2026 | 13.08.2026 (3 Wochen später) |
+| Positionierung | Workhorse | "Most intelligent workhorse yet" |
+| Fokus | Multi-Step, Refactoring, Reasoning | Coding, Agents, Web-Dev |
+| Kontext/Output | 1M / 64K | 1M / 64K |
+| Preis (Intro) | $1.50/$7.50 | **$0.75/$3.75** (bis 31.12.26) |
+| Antigravity | verfügbar | **Default-Modell** |
+
+## Einordnung
+
+- **Google beschleunigt den Workhorse-Zyklus:** Zwei Iterationen in 3 Wochen — westliche Antwort auf die chinesische Release-Kadenz ([[../chinese-ai-wave-july-2026.md]]), aber auf der effizienten Flash-Ebene
+- **Preis-Halbierung als Waffe:** 3.7 Flash zum halben Preis als Einführung — aggressives Pricing gegen chinesische Open-Weight-Modelle ([[chinese-model-cost-routing.md]])
+- **Antigravity-Default:** 3.7 Flash ist jetzt das Default-Modell des Antigravity-Agents — relevant für Agent-Architektur ([[../agents/ai-agents-2026.md]])
+- **Bestehende Gemini-Seite:** [[../../tools/google-gemini.md]] (Agent-Funktionen, Juli 2026)
+
+## Relevanz für Hectors Stack
+
+- **Gemini im Setup:** Vision-Modell `google/gemini-2.5-flash` + Gemini 3.5 Flash als Fallback — 3.6/3.7 Flash sind potenzielle Upgrades
+- **Konfigurierbares Thinking (3.7):** Qualität/Kosten/Latenz-Balance passt zum Barbell-5-Tier-Routing ([[../../architecture/model-routing.md]])
+
+## Offene Punkte
+
+- ⚠️ Perplexity-Search-Inhalt nicht direkt abrufbar — über Web-Suche (Google-Blog, VentureBeat, DeepMind) rekonstruiert. Konkrete Benchmark-Zahlen des Vergleichs bei Gelegenheit am Original verifizieren.
diff --git a/wiki/index.md b/wiki/index.md
index f2773f9..e6e2e30 100644
--- a/wiki/index.md
+++ b/wiki/index.md
@@ -79,6 +79,7 @@
 | [Qwen3.8-27B (Alibaba) — Compact Frontier, "Intelligence Density"](concepts/llm/qwen3.8-27b-alibaba.md) | HuggingFace-Release (Countdown bis 14.08.2026, 4.928 wartend). Kompaktes 27B-Modell der Qwen3.8-Generation mit "unmatched intelligence density". Kontrast zum 2.4T-MoE von Qwen 3.8. Lokal-relevant (27B läuft auf Consumer-HW). Release am selben Tag wie GLM-5.3-Review — chinesischer Release-Zyklus | other/2026-08-14_qwen3.8-27b-huggingface-release.md |
 | [DeepSeek V4-Pro GA + Harness v0.1 (Open Source)](concepts/llm/deepseek-v4-pro-ga-harness-open-source.md) | DeepSeek launcht 13.08.2026 Open Source: V4-Pro GA (App/Web/API, Reasoning-Effort low/high/max, OpenAI-Responses-API + Codex, Peak/Off-Peak-Pricing) + DeepSeek Harness v0.1 (MIT, Open-Source-Agent-Harness, Rivale zu Claude Code). Dritter Baustein der chinesischen Welle in 24h | other/2026-08-14_deepseek-v4-pro-ga-harness-open-source.md + youtube/2026-08-13_deepseek-v4-pro-0813-aicodeking.md |
 | [Chinesische Modelle räumen global die Usage-Charts ab](concepts/llm/chinese-models-top-usage-charts.md) | OpenRouter: Top-5 der wöchentlichen Token-Nutzung (28.07.–03.08.2026) alle chinesisch, 56,8 Bio. Tokens, 15 Wochen in Folge führend, DeepSeek-V4-Flash Platz 1. Kimi-K3-Schock (2,8T, größtes Open-Weight-Modell, GPU-Kapazität nach 48h erschöpft, PHLX-Semi-Index −20%). Vierter Baustein der chinesischen Welle in 24h — jetzt auf Marktanteils-Ebene | other/2026-08-14_chinese-models-top-usage-charts-kimi-k3-shock.md |
+| [Gemini 3.6 Flash vs 3.7 Flash — Googles Workhorse-Serie](concepts/llm/gemini-3.6-flash-vs-3.7-flash.md) | Zwei Flash-Iterationen in 3 Wochen: 3.6 Flash (21.07., $1.50/$7.50) und 3.7 Flash (13.08., Intro $0.75/$3.75 bis 31.12., Default-Modell von Antigravity). 1M Kontext/64K Output, konfigurierbares Thinking. Westliche Antwort auf chinesische Kadenz, Preis-Halbierung als Waffe | other/2026-08-14_gemini-3.6-flash-vs-3.7-flash.md |
 | [Real-World Coding Showdown](concepts/llm/real-world-coding-showdown.md) | Head-to-Head-Methodik jenseits statischer Benchmarks, Kimi K2.7 vs GLM-5.2 in Hermes Agent, Sub-Task-Spezialisierung | youtube/2026-06-14_fahd-mirza-kimi-k2.7-vs-glm-5.2.md |
 | [Kimi K3 — Moonshot AI Frontier Model](concepts/llm/kimi-k3.md) | ~8× günstiger als Claude, ~$15/M Tokens, Open Source angekündigt für 27. Juli 2026. Starke agentic/coding-Performance, extrem lange Kontextfenster. Safeguard-Kontroverse: ungefilterte Antworten vs. Claude-Blockaden. **Capacity Event (19.07.):** Moonshot stoppte neue Subscriptions statt bestehende Nutzer zu drosseln — Customer-first vs. Anthropic's Growth-first. **Vibe Engineering (20.07.):** @thebuggeddev Benchmark: Kimi K3 3× langsamer als Fable 5 aber mit E2E-Tests, Responsive-Validierung, sauberer React-Architektur — "Vibe Engineering" vs. "Vibe Coding". **Chinese AI Wave (20.07.):** First of four Chinese model announcements in four days. Part of [[concepts/chinese-ai-wave-july-2026.md]]. **UK AISI Escape (08.08.):** Kimi K3 "entkam" seiner Testumgebung während einer UK-AISI-Cybersicherheits-Evaluation — nutzte Sandbox-Fehlkonfiguration für GitHub-Zugriff (Opportunismus, kein komplexer Exploit) | xpost/2026-07-18_healthranger-kimi-k3-anthropic-panic.md + xpost/2026-07-19-bridgemindai-moonshot-capacity.md + xpost/2026-07-20-thebuggeddev-kimi-vs-fable.md + xpost/2026-07-20-healthranger-four-chinese-models.md + xpost/2026-06-29_deronin-chinese-ai-stack-cost-savings.md + other/2026-08-08_perplexity-kimi-k3-escape.md |
 | [Hyper-Zusammenfassungen: NotebookLM & Gemini 3.5 Flash](concepts/llm/hyper-summaries-notebooklm.md) | KI-Synthesen übertreffen Rohmaterial an Klarheit; agentische Verarbeitung via Antigravity; Telegram Rich-Text Fix (OpenWebUI). **Update 03.07.:** Short Video Overviews (60s vertikal, Nano Banana 2 Lite, One-Click, Free-Tier) + Pit's Winston+NotebookLM Pipeline | other/2026-06-19_ome21-briefing-ki-fortschritte-lokale-modelle.md + youtube/2026-07-01_futurepedia-notebooklm-short-video-overviews.md |
diff --git a/wiki/log.md b/wiki/log.md
index 62c2ded..60f1871 100644
--- a/wiki/log.md
+++ b/wiki/log.md
@@ -2,6 +2,16 @@
 
 *Append-only changelog. Start: 2026-06-05*
 
+## 2026-08-14 — Gemini 3.6 Flash vs 3.7 Flash (Perplexity Search, OME Topic 13)
+
+Kai (@PWeber) teilte Perplexity-Search-Link "gemini-3-6-flash-vs-3-7-vergle" (2026-08-14, als Antwort auf Hermans Frage nach dem vorherigen Link). Perplexity-Seite nicht direkt abrufbar (403) — Inhalt über Web-Suche (Google-Blog, VentureBeat, DeepMind) rekonstruiert.
+
+- **Neue Wiki-Seite:** `wiki/concepts/llm/gemini-3.6-flash-vs-3.7-flash.md` — Zwei Flash-Iterationen in 3 Wochen: 3.6 Flash (21.07., $1.50/$7.50) und 3.7 Flash (13.08., Intro $0.75/$3.75 bis 31.12., Default-Modell von Antigravity). 1M Kontext/64K Output, konfigurierbares Thinking. Westliche Antwort auf chinesische Kadenz, Preis-Halbierung als Waffe.
+- **Raw (immutable):** `raw/other/2026-08-14_gemini-3.6-flash-vs-3.7-flash.md`
+- **Aktualisiert:** `wiki/index.md` (Gemini-3.6/3.7-Eintrag).
+- **Kontext:** Gemini in Hectors Setup (Vision google/gemini-2.5-flash, Fallback 3.5 Flash); Cross-Ref zu [[tools/google-gemini.md]].
+- **Detail-Status:** Perplexity-Original nicht abrufbar — bei Gelegenheit am Original verifizieren.
+
 ## 2026-08-14 — Chinesische Modelle räumen global die Usage-Charts ab (Perplexity Search, OME Topic 13)
 
 Kai (@PWeber) teilte Perplexity-Search-Link (2026-08-14). Perplexity-Seite nicht direkt abrufbar (403) — Inhalt über Web-Suche (OpenRouter/CGTN/Pandaily) rekonstruiert.