KI: Google stellt Gemini 4 Argon vor
Google hat sein neues KI-Modell Gemini 4 Argon vorgestellt. Argon(öffnet im neuen Fenster) soll vor allem bei Deep-Reasoning-Aufgaben über einen längeren Zeitraum neue Maßstäbe setzen. Dafür hat Google unter anderem das Output-Token-Limit von 64.000 auf 1 Million Token erhöht; das soll die Problemlösung in einem Schritt verbessern.
In zahlreichen KI-Benchmark-Tests lässt Gemini 4 die Konkurrenz von GPT-6 Astra (g+), Claude Fable 5.1 und Claude Opus 5.5 hinter sich. Google betont in seiner Ankündigung unter anderem die Coding-Fähigkeiten des Modells. Argon wurde bereits intern bei Google verwendet und soll Entwickler etwa beim Debugging und der Migration von Code unterstützt haben.
Eine Gruppe von Argon-Agenten hat Google zufolge selbstständig Speicheroptimierungen in Googles Datenzentren identifiziert und durchgeführt. Auf diese Weise sollen über 300 TiB Speicherplatz freigegeben worden sein. Argon-Agenten arbeiten außerdem daran, C/C++-Code in Rust zu migrieren.
Fokus auf Cybersicherheit
Gemini 4 Argon wurde Google zufolge zudem auf Cybersecurity trainiert. Das Modell soll Schwachstellen eigenständig erkennen und patchen können. Für die internen Teams bei Google und vertrauenswürdige Cyberabwehr-Organisationen soll das KI-Modell auch ohne Sicherheitsbegrenzungen veröffentlicht werden.
Grundsätzlich soll Argon Eingaben bezüglich nuklearer, chemischer, biologischer oder Cyber-Angriffe ablehnen. Auch gegen Prompt-Injections soll die KI besonders abgesichert worden sein.
Bis Endnutzer Gemini 4 Argon verwenden können, wird noch eine nicht näher von Google spezifizierte Zeit vergehen. Zunächst soll die KI weiter in internen Tests und in Zusammenarbeit mit Cyberabwehr-Forschern abgesichert werden. Anschließend soll Argon an Entwickler, Unternehmen und private Endnutzer verteilt werden.
Niedrigere Token-Preise zum Start
Zum Start sollen eine Million Input-Token 2 US-Dollar kosten, eine Million Output-Token 10 US-Dollar. Der reguläre Preis wird dann bei jeweils 4 und 20 US-Dollar liegen.
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