Gemini 4 Argon: Was Googles neues Spitzenmodell kann

Was Gemini 4 Argon ist

Google hat Argon am 30. September 2026 vorgestellt und zunächst nur an ausgewählte Sicherheitsteams im sogenannten Fairwind-Programm gegeben. Seit dem 13. Oktober können alle zahlenden Kundinnen und Kunden es nutzen. Laut Logan Kilpatrick, der bei Google für Google AI Studio und die Gemini API zuständig ist, haben vorher über 100.000 Menschen bei Google das Modell einen Monat lang im Alltag getestet.

Google nennt drei Schwerpunkte:

• Softwareentwicklung: Code über viele Dateien hinweg verstehen, ändern und testen
• Wissensarbeit: Recherche und Entwürfe mit Finanz-, Rechts- und Steuerdokumenten
• IT-Sicherheit: Schwachstellen im Code finden und beheben

Die größte technische Neuerung: Eine einzelne Antwort darf bis zu eine Million Tokens lang sein, vorher lag die Grenze bei rund 64.000. Eingabe und Ausgabe teilen sich dabei ein Fenster von einer Million Tokens. Das braucht kaum jemand für einen Brief. Es zählt bei Aufgaben, an denen ein Modell Stunden arbeitet: große Code-Umbauten, Auswertungen ganzer Aktenordner, Berichte aus vielen Quellen.

Der Wissensstand des Modells reicht bis März 2026. Argon versteht Text, Bilder, Audio und Video, antwortet aber nur mit Text. Laut Google antwortet es direkter als die Vorgänger, hält sich besser an Stilvorgaben, wiederholt sich seltener und meldet bei langen Aufgaben zwischendurch, wie weit es ist.

Wo du Argon nutzen kannst und was es kostet

In der Gemini-App kommen zwei Neuerungen dazu. Ein Schalter wechselt zwischen Chat und Aufgaben: Im Aufgabenmodus arbeitet Gemini laut Google weiter, auch wenn du nicht am Rechner sitzt. Außerdem lässt sich Gemini jetzt mit mehr als 40 Apps verbinden, darunter Adobe, Shopify, OpenTable und Instacart. Das passt zum Gemini-Agenten für Unternehmen, den Google am 8. Oktober vorgestellt hat. Einschränkungen nach Ländern oder Sprachen nennt Google nicht.

Für die API hat Google die Preise pro Million Tokens veröffentlicht. Ein Token ist ein Wortteil. Bis 30. November 2026 gilt ein Einführungspreis:

Batch heißt: Du schickst viele Anfragen gesammelt und bekommst die Ergebnisse mit Verzögerung, dafür zum halben Preis. Ein Rechenbeispiel: 1.000 Kundenanfragen pro Monat, jede mit rund 3.000 Tokens Eingabe (Anfrage plus Regeln und Beispiele) und 1.000 Tokens Antwortentwurf. Das sind 16 US-Dollar im Monat zum Einführungspreis und 32 US-Dollar ab Dezember. Teurer als das Modell ist meist die Zeit, den Ablauf einzurichten und die Ergebnisse zu prüfen. Was die Arbeit heute von Hand kostet, zeigt dir unser Rechner.

Was die Benchmarks zeigen und was nicht

Benchmarks sind standardisierte Tests, bei denen Modelle dieselben Aufgaben lösen. Google hat Argon in 19 Tests mit GPT-6 Astra von OpenAI und Claude Opus 5.5 und Claude Fable 5.1 von Anthropic verglichen. Eine Auswahl:

Am deutlichsten liegt Argon bei Wissensarbeit und sehr langen Texten vorn. Bei einigen schweren Programmieraufgaben schneiden Claude Opus 5.5 und GPT-6 Astra besser ab. Die Zahlen stammen von Google selbst, unabhängige Tests kommen gerade erst.

Beispiele aus der Softwareentwicklung

Google setzt Argon seit Wochen intern ein. Mit Argon im Entwicklerwerkzeug Antigravity reichten Teams laut Google über 35 % mehr Code ein, den Agenten geschrieben haben. Gleichzeitig mussten fast ein Drittel weniger Änderungen nach dem Einspielen zurückgenommen werden.

• Chrome umbauen: Der Code von Chromium umfasst rund 40 Millionen Zeilen. Argon half dem Chrome-Team, einen alten Ordner mit etwa 6 Millionen Zeilen aufzuteilen und Hunderte Dateien umzubauen. Laut Google dauerte das Wochen statt Monate. Webseiten sollen dadurch künftig ohne Neuladen zwischen Tabs, Seitenleisten und schwebenden Fenstern wandern können.
• Python-Code über Nacht beschleunigen: Das Team hinter Googles Agent Development Kit, einem Baukasten für KI-Agenten, gab Argon seine Regeln und ein Ziel in einem Absatz. Argon arbeitete allein über Nacht. Ergebnis: 40 % weniger Vorbereitungszeit bei langen Sitzungen und 21 % schnellerer Start.
• Chemie-Software: Das freie Programm xTB berechnet die räumliche Form von Molekülen, etwa für die Suche nach Wirkstoffen. Mit Argon wurde es laut Google bis zu 2,3-mal schneller. Die Änderungen sind in das offizielle Projekt eingeflossen.
• Eigene Modelle schneller machen: Googles offenes Modell Gemma lief nach wenigen Tagen Arbeit mit Argon 2,85-mal so schnell, von rund 37.900 auf über 108.000 Tokens pro Sekunde, ohne schlechtere Ergebnisse. Sonst dauert so etwas laut Google Monate.

3D-Szenen und Spiele

Viele Vorführungen zeigen, wie Argon aus einer kurzen Anweisung ganze 3D-Welten baut. Dafür verteilt es die Arbeit auf Unteragenten, also mehrere spezialisierte KI-Helfer, die parallel an Teilaufgaben arbeiten und sich gegenseitig prüfen. Für einen Betrieb ist das Ergebnis selten direkt nützlich. Es zeigt aber, wie viele Einzelschritte das Modell inzwischen selbstständig verbindet.

Beispiele aus Büro und Fachabteilungen

Für kleine und mittlere Unternehmen am nächsten dran ist eine Vorführung in der Gemini-App: Argon bekommt einen unsortierten Ordner mit Projektunterlagen und macht daraus mit einer gespeicherten Vorlage ein Angebot als Präsentation. Gemini schreibt die Begleit-Mail, verschickt sie und legt eine geplante Aufgabe an, die künftige Kundenanfragen genauso bearbeitet.

Weitere Beispiele aus Googles Vorstellung:

• Möbel nachrüsten: Aus einer Skizze mit Maßen und einem Foto des Sofas entwirft Argon in der Gemini-App für den Mac neue Sofabeine und erzeugt eine Datei für den 3D-Drucker in der passenden Größe.
• Lernwerkzeug aus offenen Daten: Argon führt Daten aus drei offenen Projekten zu einem 3D-Modell des menschlichen Körpers zusammen, in dem man Schichten abtragen und Muskeln, Organe und Knochen ansehen kann.
• Archive auswerten: Aus rund 50 GB Laserscans, Lageplänen, Bauzeichnungen und Archivmaterial rekonstruiert Argon die historischen Bauten im Chaco Canyon in den USA als begehbares 3D-Modell.
• Patente und Fachartikel: Bei Isomorphic Labs, einer Schwesterfirma von Google, die Medikamente mit KI entwickelt, fasst Argon lange PDFs und Patente zusammen. Laut Google dauert das Stunden statt Wochen.

Dazu kommen Aussagen von Firmen aus Googles Testprogramm. Es sind Werbeaussagen der Unternehmen, sinngemäß übersetzt:

Beispiele aus IT-Sicherheit, Forschung und Robotik

• IT-Sicherheit: Die Sicherheitsfirma Wiz prüft mit Argon kostenlos kritische Infrastruktur. Laut Google fand Argon dabei eine Lücke in Daten einer US-Bundesbehörde und bei einem Gesundheitsdienstleister einen Fehler, über den ein Generalschlüssel zugänglich war. Damit waren Hunderttausende Patientenakten gefährdet. Beide Lücken wurden geschlossen. Das Fairwind-Programm für Sicherheitsteams wächst um Hunderte weitere Partner.
• Quantencomputer: Argon hat ein internes Programm zur Fehlerkorrektur bei Quantencomputern so umgeschrieben, dass es fast doppelt so viel schafft. Eine von Argon geschriebene und mathematisch geprüfte Rechenroutine braucht über 100-mal weniger Aufwand als eine veröffentlichte Vergleichslösung.
• Kernfusion: Ein Team von Google hat mit Professor Matt Landreman von der University of Maryland eine neue Klasse von Gegenbeispielen zu einer Vermutung von 1967 gefunden, die bei der Berechnung von Magnetfeldern in Fusionsreaktoren eine Rolle spielt.
• Seltene Krankheiten: Gamow Labs hat mit Argon anonymisierte Genome von Neugeborenen mit seltenen Lungenerkrankungen untersucht. In einem Fall fand Argon eine Veränderung im Erbgut, die die übliche Software jahrelang übersehen hatte.
• Enzyme: In wenigen Stunden hat Argon fünf neue Enzyme entworfen, die bestimmte chemische Verbindungen spalten. Laborversuche haben bestätigt, dass sie wirken. Solche Enzyme werden etwa beim Recycling und in der Arzneimittelherstellung gebraucht.
• Robotik: Argon hat ein Video angesehen, in dem ein Mensch Säckchen auf ein Brett wirft, und daraus selbstständig eine Simulation programmiert. Auf einen humanoiden Roboter von Apptronik übertragen, traf dieser sieben Mal hintereinander. Was sonst Wochen an Handarbeit braucht, dauerte laut Google wenige Stunden.

Google bietet außerdem 10.000 Forschenden die höchste Nutzungsstufe von Antigravity sechs Monate lang kostenlos an, nach Bewerbung und Auswahl.

Was das für kleine und mittlere Unternehmen bedeutet

Für die meisten Betriebe ist Argon kein Grund, sofort umzusteigen. Für einfache Aufgaben wie Mails sortieren oder Daten aus Rechnungen lesen reichen schnellere und günstigere Modelle meist aus. Interessant wird Argon dort, wo eine Aufgabe viele Schritte und viel Material hat:

• Steuerkanzlei: einen Ordner mit Belegen, Verträgen und Bescheiden durchgehen und eine Zusammenfassung mit offenen Fragen vorbereiten
• Makler: lange Vertragswerke vergleichen und Abweichungen markieren
• E-Commerce: Produktdaten aus mehreren Quellen abgleichen und Beschreibungen in einem Durchgang erstellen
• Agentur oder Dienstleister: aus Projektunterlagen ein Angebot vorbereiten, wie in Googles Vorführung, aber mit Freigabe durch eine Person vor dem Versand

Fast alle Beispiele oben stammen von Google selbst oder von großen Unternehmen mit eigenen Entwicklungsteams. Auf einen Betrieb mit zehn oder fünfzig Leuten lassen sie sich nicht direkt übertragen.

Bei der Sicherheit nennt Google Fortschritte, die für den Alltag zählen. Argon soll vor Schritten, die sich nicht rückgängig machen lassen, eine Bestätigung von einem Menschen einholen. In Tests versuchte es nur noch in 2 % der Fälle, eine Aufgabe über unerlaubte Abkürzungen zu lösen. Versteckte Anweisungen in Webseiten oder E-Mails, mit denen Angreifer einen Agenten umlenken wollen, hatten in Googles Test nur in 0,7 % der Fälle Erfolg. Die Modellbeschreibung nennt aber auch Halluzinationen, also erfundene Angaben, und gelegentliche Abbrüche bei langen Aufgaben.

So testest du Argon für deine Abläufe

1. Einen Ablauf auswählen: eine Aufgabe, die regelmäßig vorkommt und bei der dein jetziges Werkzeug an Grenzen stößt.
2. Zehn echte Fälle sammeln, mit dem Ergebnis, das du dir wünschst. Personenbezogene Daten vorher entfernen oder einen Vertrag mit Auftragsverarbeitung nutzen.
3. Argon und dein bisheriges Modell dieselben Fälle bearbeiten lassen, in der Gemini-App mit Pro-Abo oder im Google AI Studio.
4. Ergebnisse vergleichen: Wie viele Fälle wären ohne Nacharbeit brauchbar gewesen? Was kostet ein Fall?

Bis 30. November gilt der Einführungspreis. Ein Test im Oktober oder November kostet also nur die Hälfte. Wenn du wissen willst, welcher Ablauf sich bei dir zuerst lohnt, schauen wir ihn im kostenlosen Automatisierungs-Check gemeinsam an.

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