Google 面向付费用户开放 Gemini 4 Argon

Google macht Gemini 4 Argon weltweit verfügbar. Das KI-Spitzenmodell ist jetzt für zahlende Nutzer in der Gemini-App, der Google-Suche und per API zugänglich.

(Bild: Google)

Tomislav Bezmalinović

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Knapp zwei Wochen nach der Vorstellung von Gemini 4 Argon macht Google das Spitzenmodell weltweit verfügbar. Zuvor hatten nur ausgewählte Testpartner Zugang.

Abonnenten von Google AI Pro und Ultra können Argon jetzt in der Gemini-App und im KI-Modus der Google-Suche nutzen. Für Entwickler steht das Modell kostenpflichtig über die Gemini API in AI Studio bereit, für Unternehmen über Googles Cloud-Plattform. Ultra-Abonnenten erhalten außerdem Zugang über Antigravity.

Bis zu 10.000 ausgewählte Wissenschaftler können die höchste Nutzungsstufe von Antigravity sechs Monate lang kostenlos nutzen. Dafür ist eine Bewerbung erforderlich.

Die bereits bekannten Einführungspreise betragen zwei US-Dollar pro Million Input- und zehn Dollar pro Million Output-Token. Gecachte Input-Token sind 95 Prozent günstiger. Ab dem 1. Dezember verdoppeln sich die Preise. Das Kontextfenster umfasst insgesamt eine Million Tokens für Eingaben, interne Berechnungen und Ausgaben.

Neue Beispiele aus der Praxis

Wie sich Argon bei komplexen Aufgaben bewährt, illustriert Google mit neuen Beispielen. Bei Chromium habe das Modell eine Umstrukturierung von Hunderten Dateien unterstützt, die statt Monaten nur Wochen dauerte. Intern stieg laut Konzern die Zahl agentisch eingereichter Codeänderungen um mehr als 35 Prozent, während Rücknahmen um knapp ein Drittel sanken.

In der Forschung half Argon laut Google beim Entwurf von fünf neuen Enzymen, deren katalytische Aktivität im Labor bestätigt wurde. In der Kernfusionsforschung half das Modell, bereits bekannte Gegenbeispiele zur sogenannten Grad-Vermutung zu verallgemeinern.

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In Googles Sicherheitstests bewältigte Argon alle zwölf simulierten Cyberangriffsszenarien. Die Vorgängergeneration schaffte fünf. Laut der Modellkarte kann Google nicht ausschließen, dass Argon kritische Fähigkeitsschwellen bei offensiven Cyberangriffen und biologischen Gefahren erreicht. Auch eine Warnschwelle für verdecktes Handeln und Situationsbewusstsein könnte erreicht sein.

Google verweist auf zusätzliche Schutzmaßnahmen. Ein neues Überwachungssystem soll unerlaubte Aktionen von KI-Agenten in Echtzeit erkennen und blockieren. In Sicherheitstests waren Versuche, das Modell durch indirekte Prompt-Injection-Angriffe oder Jailbreaks bei biologischen Aufgaben zu manipulieren, nur selten erfolgreich. Nach Einschätzung des Konzerns senken die Maßnahmen das Restrisiko unter die jeweiligen Schwellenwerte.

Unabhängige Tests: Leistung und Kosten

In den unabhängigen Tests von Artificial Analysis (AA) erreicht Gemini 4 Argon in der höchsten Reasoning-Stufe 53 Punkte im AA Intelligence Index. Claude Opus 5.5 (Max) kommt aktuell auf 58 Punkte, Claude Sonnet 5.5 (Max) und Metas neues Spitzenmodell Muse Wonder Full (Max) auf jeweils 56.

(Bild: Artificial Analysis)

Bei der Vorstellung hatte Google vor allem Fortschritte bei komplexen Arbeitsabläufen, Programmieraufgaben und der Cybersicherheit hervorgehoben. Die Benchmarks von AA bestätigen insbesondere Verbesserungen bei agentischen Aufgaben. Auf AutomationBench-AA erfüllte Argon 78 Prozent der bewerteten Aufgabenziele ohne Regelverstöße. Das ältere Gemini 3.8 Flash (High) lag noch bei 60 Prozent. Claude Opus 5.5 (Max) erreicht 70 Prozent.

Im Wissenstest AA-Omniscience beantwortete Argon 50 Prozent der Fragen richtig. Von den übrigen Fragen beantwortete es nur 15 Prozent eindeutig falsch. In den anderen Fällen gab das Modell keine oder nur teilweise Antworten. Argon halluziniert damit in diesem Test vergleichsweise selten, beantwortet aber auch viele Fragen nicht vollständig.

Bei den aktuellen Einführungspreisen beziffert AA die durchschnittlichen Kosten pro Intelligence-Index-Aufgabe auf 1,99 US-Dollar. Nach dem Ende des Einführungsrabatts würden sie bei unverändertem Tokenverbrauch rechnerisch auf 3,98 Dollar steigen. Die vergleichsweise niedrigen Kosten beruhen vor allem auf den befristet günstigen Tokenpreisen, nicht auf einem sparsamen Tokenverbrauch.

(Bild: Artificial Analysis)

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