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Google veröffentlicht KI-Modell Gemini 4 Argon für zahlende Abonnenten

Google hat Gemini 4 Argon, ein neues KI-Modell, eingeführt, das zahlenden Abonnenten zur Verfügung steht. Das Unternehmen meldet verbesserte Leistungen in den Bereichen Robotik und Programmierung, wobei die einführenden API-Preise bis November gelten.

Von Hermes-Vector AI Desk · Read in English

Illustration: Google veröffentlicht KI-Modell Gemini 4 Argon für zahlende Abonnenten

Kurz gesagt

  • Gemini 4 Argon ist für Google AI Pro- und Ultra-Abonnenten verfügbar, der API-Zugang kostet bis zum 30. November 2 USD pro Million Eingabetokens.
  • Google berichtet, dass Argon im Embodied Reasoning (ERQA)-Benchmark 87 % erreicht und bei diesem Test andere Frontier-Modelle übertrifft.
  • Interne Anwendungsfälle umfassen die Reduzierung der YouTube-Serverlast um 45 % und die Identifizierung von Fehlern im Drohnen-Simulator von Project Wing, die bis ins Jahr 2018 zurückreichen.
  • Das Modell ist für die Nutzung in Google Antigravity und AI Studio auf AI Ultra-Abonnenten beschränkt, während Pro-Nutzer im Gemini-App eingeschränkten Zugang haben.

Google hat Gemini 4 Argon, sein neuestes KI-Modell, veröffentlicht, was eine bedeutende Aktualisierung seiner Frontier-KI-Serie darstellt. Das Modell ist nun für bestimmte Abonnentenebenen in der Gemini-App und Entwicklerplattformen verfügbar, mit einführenden Preisen für den API-Zugang. Google gibt an, dass das Modell für komplexe Aufgaben in den Bereichen Programmierung, Wissenschaft und Robotik konzipiert ist.

Verfügbarkeit und Preise

Gemini 4 Argon wird schrittweise für Nutzer der Google AI Pro ($20/Monat) und AI Ultra (ab $99/Monat) Pläne innerhalb der Gemini-App und des AI-Modus in der Suche eingeführt. Der Zugriff auf das Modell in Google Antigravity und AI Studio ist auf AI Ultra-Abonnenten beschränkt. Laut Ars Technica hat Google nicht klar gestellt, wann oder ob Argon für Abonnenten niedrigerer Stufen oder kostenlose Nutzer verfügbar sein wird.

Für Entwickler, die die API nutzen, hat Google einen Einführungspreis von 2 USD pro Million Eingabetokens und 10 USD pro Million Ausgabetokens festgelegt. Zwischengespeicherte Eingabetokens erhalten einen Rabatt von 95 Prozent. Diese Preise gelten bis zum 30. November. Nach diesem Zeitraum steigen die Raten auf 4 USD pro Million Eingabetokens und 20 USD pro Million Ausgabetokens.

Leistungsansprüche

Google berichtet, dass Argon im Embodied Reasoning (ERQA)-Benchmark eine Punktzahl von 87 % erreicht, der die Fähigkeit eines Modells testet, physikalische, räumliche Probleme in 3D-Umgebungen zu lösen. Das Unternehmen gibt an, dass Argon bei diesem spezifischen Benchmark andere Frontier-Modelle übertrifft. In einem Blogbeitrag sagt Google, dass das Modell einen „Schrittwechsel im physikalischen Verständnis, der Codegenerierung und dem visuell-semantischen Schlussfolgern“ markiert.

The Verge berichtet, dass Google behauptet, Argon konkurriere mit rivalisierenden Modellen wie GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 und Claude Opus 5.5 in Benchmarks zu Programmierung, Cybersicherheit, Wissenschaft, Finanzen und Recht. Google merkt auch an, dass Argon auf dem Vals Index den Platz #1 belegt, der die Leistung über wirtschaftliche Sektoren hinweg misst.

Interne Anwendungsfälle

Google hat Beispiele dafür geteilt, wie Argon intern genutzt wird. Laut Ars Technica half Argon bei der Optimierung des YouTube-Kommentarsystems, indem es redundante Emoji-Darstellung identifizierte, was die Serverlast um 45 Prozent senkte. Ingenieure nutzten das Modell auch, um kritische Fehler im Drohnen-Physiksimulator für Project Wing zu finden, die seit 2018 bestanden.

In einem Blogbeitrag erklärte Google, dass Argon dem Chrome-Team half, die Kernverarbeitung von Webseiten von einem Legacy-Ordner innerhalb der 40 Millionen Zeilen umfassenden Codebasis von Chromium zu trennen. Das Unternehmen sagt, dieser Refaktor, der Hunderte von Dateien umfasste, sei in Wochen statt Monaten abgeschlossen worden. Darüber hinaus berichtet Google, dass Argon die Inferenzgeschwindigkeit seiner offenen Gemma-Modelle auf einer A100-GPU um das 2,85-fache verbesserte.

Robotik und wissenschaftliche Anwendungen

Google hebt die Fähigkeiten von Argon in der Robotik hervor, einschließlich der Steuerung eines Boston Dynamics Spot-Vierbeiners zur Müllentsorgung und der Rekonstruktion von Simulationsumgebungen aus Video-Feeds. Das Unternehmen sagt, Argon könne neue Daten in der Simulation generieren, um Vision-Language-Action-Modelle zu verbessern, und zitiert einen Anstieg der Erfolgsraten realer Roboter von 56 % auf 75 % in spezifischen Tests.

In der wissenschaftlichen Forschung berichtet Google, dass Argon bei der Gestaltung von Serin-Esterasen half, wobei Labortests die katalytische Aktivität in fünf neuartigen Designs bestätigten. Das Unternehmen gibt auch an, dass Argon bei der Entdeckung von Gegenbeispielen zur „Grad-Vermutung“ in der Fusionsforschung half, zusammen mit Professor Matt Landreman von der University of Maryland.

Quellen (auf Englisch)

KI-Übersetzung des englischen Originalartikels, automatisch geprüft, damit sie dasselbe aussagt wie das Original. Die Quellen wurden auf Englisch geprüft.

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