Zusammenfassung:
Nach der sukzessiven Aktualisierung der Flash 3.5- auf die 3.8-Serie benötigt Google, das die Flaggschiff-Pro-Version noch nicht ausgeliefert hat, dringend ein Blockbuster-Produkt, um die Markterwartungen zu stabilisieren. Gemini 4 Argon, das vor zwei Wochen in aller Stille einen kleinen Test startete, übernimmt diese Rolle. Argon bedeutet Argon, das farblos, geruchlos und stabil ist. Bei kritischen Prozessen wie dem Schweißen und der Halbleiterfertigung stellt es häufig eine Schutzbarriere dar. Die Benennung nach diesem Namen spiegelt einfach die aktuellen Bedürfnisse von Google wider: keine Spielereien mehr, sondern eine solide Veröffentlichung, um die Situation zu stabilisieren.
Soeben wurde Gemini 4 Argon, das sechs Monate lang aufpoliert und von mehr als 100.000 internen Google-Nutzern getestet wurde, offiziell weltweit eingeführt.
Logan Kilpatrick, Google AI-Produktleiter, sagte auf sozialen Plattformen, dass dies erst der Anfang der Gemini 4-Ära sei. Das neue Modell soll Menschen helfen, schwierige Probleme zu überwinden, die sie sich vorher nicht einmal vorstellen konnten.
Google, auf das seit einem halben Jahr gedrängt wurde, hat sein neues Flaggschiff auf den Markt gebracht
Aus Sicht der Positionierung konzentriert sich Gemini 4 Argon ausschließlich auf komplexe, mehrstufige, tiefgreifende Aufgaben in der realen Welt und deckt Bereiche wie Programmierung, Finanzen, Recht, Netzwerksicherheit und Spitzenwissenschaft ab. Argon belegte im Vals-Index, der die Leistung in wichtigen Wirtschaftssektoren misst, den ersten Platz.
In der Liste des Artificial Analysis Intelligence Index erzielte Argon (Hoch) 53 Punkte, was dem Maximalniveau von Claude Fable 5.1 und GPT-6 Astra entspricht.
In der Gesamtliste der Agent Arena belegt Argon (High) den fünften Platz, hinter GPT-6 Astra (Max) und vor Claude Sonnet 5,5 (Max).
Um hochintensive Fernaufgaben zu unterstützen, hat Google dieses Mal ein einheitliches Eingabe- und Ausgabe-Token-Limit von bis zu 1 Million in der API bereitgestellt und ein neues Erneuerungsprotokoll eingeführt.
Verglichen mit den hohen Erwartungen an den Rechenleistungsverbrauch ist die anfängliche Preisgestaltung von Argon im Rabattzeitraum recht aggressiv. Jede Million Eingabe-Token kostet nur 2 US-Dollar und jede Million Ausgabe-Token kostet 10 US-Dollar. Der Rabatt für zwischengespeicherte Eingaben beträgt bis zu 95 %.
Derzeit können Entwickler über AI Studio, Android Studio und die Gemini API auf das Modell zugreifen. Abonnenten von Google AI Pro und Ultra können es auch direkt in Gemini-Anwendungen, Such-KI-Mustern und der Agentenentwicklungsplattform Google Antigravity verwenden.
Bevor es auf den Markt kam, hatte das interne Entwicklungsteam von Google Argon bereits als sein wichtigstes Produktivitätstool angesehen.
In den letzten Wochen konnten die Google-Ingenieure mithilfe des Argon-Modells auf der Antigravity-Plattform einen Anstieg der Agent-Code-Einreichungen um mehr als 35 % und eine Reduzierung der Code-Rollback-Raten um fast ein Drittel verzeichnen.
Argon weist ein hohes Maß an Autonomie bei der Code- und Modelloptimierung auf. Es half dem Chrome-Team, innerhalb weniger Wochen 6 Millionen Zeilen Legacy-Code in einer Codebasis von 40 Millionen Zeilen umzugestalten und so eine Reihe von Browserabstürzen vollständig zu vermeiden.
Unter der Bedingung, nur kurze Ziele und Regeln zu kennen, optimierte es das Google Agent Framework ADK unabhängig über Nacht und reduzierte so die Vorbereitungszeit für lange Sitzungsspeicher um 40 %; Außerdem wurde die End-to-End-Inferenzgeschwindigkeit des Open-Source-Modells Gemma 4 E2B innerhalb weniger Tage um das 2,85-fache erhöht, ohne dass es zu einem Qualitätsverlust kam.
Diese Fähigkeit zum weitreichenden Denken breitete sich bald auf die Welt der Wirtschaft, der wissenschaftlichen Forschung und der Physik aus.
In frühen Auswertungen hat Deloitte seine langfristige, werkzeugübergreifende Aufgabenerledigungsrate bei 100 % gemessen, Kepler stellte fest, dass die von ihm erstellten mehrjährigen Finanzberichte zu mehr als 99 % mit den Modellen menschlicher Analysten übereinstimmten, und das Rechtstechnologieunternehmen MinutaIA nutzte es sogar, um Falldetails aufzudecken, die menschlichen Experten entgangen waren.
Im Hinblick auf die wissenschaftliche Forschung hat es nicht nur die quantenchemischen Berechnungen und die Dekodierung der Quantenfehlerkorrektur erheblich beschleunigt, sondern auch das Design von fünf neuen Enzymen innerhalb weniger Stunden abgeschlossen und dabei geholfen, neue Gegenbeispiele zur „Glad Conjecture“ der Kernfusion zu finden.
Im verkörperten Intelligenztest berechnete es unabhängig Gelenkbahnen und schrieb Simulationscode innerhalb weniger Stunden, indem es sich einfach Videos von Menschen ansah, die mit Sandsäcken spielten. Es wurde direkt auf dem humanoiden Roboter Apollo eingesetzt und erzielte mit der realen Maschine sieben aufeinanderfolgende Schüsse. Gleichzeitig kündigte Google an, Zehntausenden Wissenschaftlern auf der ganzen Welt sechs Monate lang kostenlosen Zugang zu Antigravity zu gewähren.
Mit der Erweiterung der Funktionen hat Google den strengsten Sicherheits-Stack bereitgestellt. Durch die Einführung eines Echtzeitmonitors für Inferenzschritte wurde der Anteil der Modelle, die bei Programmiertests nicht autorisierte Verknüpfungen nutzten, auf 2 % und die Erfolgsquote indirekter Prompt-Word-Injection-Angriffe auf 0,7 % reduziert.
Eine weitere Auswahl für KI auf höchstem Niveau und ein Punkt weniger für Benutzer, um über die Runden zu kommen
Mit der vollständigen Liberalisierung der Modellberechtigungen strömten Entwickler und Technologie-Blogger aus der ganzen Welt sofort auf die Plattform, um tatsächliche Tests durchzuführen. 3D-Raumkonstruktion, physikalische Simulation und Betriebseffizienz standen im Mittelpunkt der ersten Testreihe.
In offiziellen Demos kann Argon mit reinem Python eine 3D-Raytracing-Engine von Grund auf schreiben oder ein Foto Ihres Schreibtisches in ein Miniatur-Rennspiel verwandeln. Diese Fähigkeit zum räumlichen Denken und Kodieren wurde durch tatsächliche Messungen von Internetnutzern intuitiv bestätigt.
Blogger Bhavy nannte es ein Biest und zeigte ein sonniges Arbeitszimmer, das in einer einzigen Browserdatei ohne externe 3D-Assets und Game-Engines erstellt wurde und sich ausschließlich auf mathematischen Code stützte, mit realistischen Licht- und Schattenreflexionen und realistischen Details der Berge außerhalb des Fensters;
Im Vier-Teilnehmer-Blindtest „3D-Wal springt aus dem Wasser“ übertraf Argons Fotorealismus auch deutlich Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra und Kimi K3.
Die interaktive Generierung ist ebenfalls heikel. Benutzer Ashutosh brauchte nur ein paar kurze Worte, um ein Inselsegelspiel mit realistischen Wassermustern und körperlicher Kontrolle zu erstellen;
Der vom Entwickler Adit_Yah getestete Miniatur-Insel-Harzblock benötigte nur 13 Minuten und 2 % des wöchentlichen Kontingents, um die anpassbare Benutzeroberfläche einschließlich Ätz-, Wellen- und Gelee-Physikeffekten fertigzustellen.
Beim Abbau komplexer, umfassender Aufgaben bat die Investorin Justine Moore Argon, ein interaktives Apple-Computermuseum zu schaffen, ohne grafische Daten bereitzustellen.
Das resultierende Modell hat selbstständig Mac-Fotos aus dem Archiv geholt, eigene Tools zum Bereinigen der Bilder geschrieben, Hardware-Spezifikationsdaten aus 50 Jahren abgerufen und schließlich eine 3D-Cover-Flow-Webseite mit einer Benutzeroberfläche erstellt, die mit der Zeit verschiebt und sich verformt.
Wir haben zum ersten Mal auch tatsächliche Tests zur komplexen Codekonstruktion von Argon und zum chinesischen kreativen Schreiben durchgeführt.
Im Codetest war es erforderlich, Three.js und TypeScript zu verwenden, um einen Prototyp eines „beispiellosen“ Actionspiels im orientalischen Papierstil auf einem antiken Schlachtfeld zu erstellen, das logische Ebenen, Combo-Bestimmung und ein vollständiges HUD umfasst. Das endgültige Projekt wurde weitgehend abgeschlossen und die tatsächlichen Kampfbilder und interaktiven Effekte waren recht gut.
Bei chinesischen Schreibtests wie der Beschreibung der sensorischen Atmosphäre des feuchten Marktes vor einem Regensturm und der Perspektive der orangefarbenen Katze im Buchladen setzt das neue Modell das stabile Niveau der Flash-Serie der vorherigen Generation fort.
Und der Schreibstil hat sich deutlich verbessert und die Angewohnheit, große Vokabeln anzuhäufen, ist stark zurückgegangen.
Die direkte Konfrontation mit anderen hochmodernen Großmodellen zeigt deutlich die Geschwindigkeits- und Preisvorteile von Argon.
Das AIHubmix-Team nutzte genau die gleichen Eingabeaufforderungswörter über die API, um die Generierung von Pixel-Stil-Nachtszenen mit antiken Gebäuden auf Gemini 4 Argon und GPT-6 Astra zu testen. Die Ergebnisse zeigten, dass GPT-6 Astra 25 Minuten brauchte und bis zu 11 US-Dollar kostete, während Argon die Aufgabe in nur 3 Minuten erledigte und nur 0,50 US-Dollar kostete, und die Farbstufen sowie Licht- und Schattendetails des Bildes waren nicht minderwertig.
In mehreren Vergleichen mit Claude Opus 5.5 zeigte Argon auch ein extrem gutes Preis-Leistungs-Verhältnis.
Blogger Rubens Soto stellte zwei Modelle vor die gleiche Aufgabe: eine filmische 3D-Animation zu erstellen, die erklärt, wie ein Elektromotor im Tesla-Stil funktioniert. In diesem Test betrugen die Kosten pro Build bei Argon 3,83 US-Dollar und lagen damit deutlich unter den 16,36 US-Dollar für Opus 5.5.
Ein anderer Rezensent, Pranav Reddy, nutzte Three.js, um die Kampf- und Aktionssimulation eines humanoiden 3D-Roboters zu testen. Gemessen an der Vollständigkeit der generierten interaktiven Schnittstelle und der Geschmeidigkeit der Gelenkbewegungen übertraf Argon Opus 5.5 in vielen Schlüsselindikatoren.
Allerdings war die erste Generation von Argon nicht in allen Szenarien perfekt.
Beim Vergleich der 3D-Szenengenerierung von „Godzilla vs. Kong“ wies die Testagentur AI/ML API darauf hin, dass die Aufrufkosten von Argon (4,22 US-Dollar) zwar viel niedriger sind als die von GPT-6 Astra (23,82 US-Dollar), es aber dennoch offensichtlich Raum für Verbesserungen bei der Bildqualität und der morphologischen Wiederherstellung spezifischer komplexer biologischer Modelle gibt.
Von den offiziell offengelegten technischen Kerndaten bis hin zur realen Bewertung im gesamten Netzwerk lässt sich erkennen, dass sich der Spielstil von Google in der Gemini 4-Generation erheblich verändert hat.
Große Modelle sind nicht länger auf einfache Chat- und Konversationsfähigkeiten fixiert, sondern können durch die Reduzierung der Argumentationskosten, die Verlängerung von Kontextfenstern und die Stärkung des Codes und der räumlichen physikalischen Argumentation tatsächlich in Codebibliotheken auf industrieller Ebene, wissenschaftliche Labore und Produktionspipelines eingefügt werden.
Wenn man bedenkt, dass Claudes Konto stark gesperrt ist und ChatGPT häufig sabbert, ist Gemini 4 Argon mit seinen umfassenden Funktionen und dem erschwinglichen API-Preis zweifellos ein rechtzeitiger Regen, der die Angst vor alltäglichen Produktivitätstools erheblich gelindert und die Stärke der Freunde wirklich gestärkt hat.
Allein angesichts des Rechenleistungsverbrauchs, der durch hochintensives Denken verursacht wird, scheint Google, der „Vermieter“, keinen großen Überschuss zu haben.
Gemäß den neuesten offiziellen Zugriffsregeln werden unbezahlte Benutzer derzeit standardmäßig dem automatischen Zuweisungsmodell des Systems zugewiesen. Die meisten Anfragen werden vom leichtesten Flash-Lite verarbeitet. Sobald die automatische Auswahl ausgeschaltet ist, kann dauerhaft nur Flash-Lite verwendet werden.
Gleichzeitig ist die Gemini-Anwendung vollständig auf einen dynamischen Mechanismus zur Begrenzung der Rechenleistung umgestiegen, der alle 5 Stunden aktualisiert wird und an die wöchentliche Obergrenze gekoppelt ist. Durch die Erhöhung des Denkniveaus, die Verwendung von Deep Research oder den Aufruf des Flaggschiffmodells wird der Verbrauch der Quote beschleunigt. Wenn Sie die Vollversion der Funktionen nutzen möchten, kommen Sie dennoch nicht um die Schwelle der Bezahlung nach Stufen herum.
Aber auf jeden Fall hat die Implementierung von Gemini 4 Argon es Google, genau wie die Rolle, die Argon in der industriellen Fertigung spielt, endlich ermöglicht, wieder eine solide Verteidigungslinie auf dem Tisch der Spitzenmodelle zu etablieren.
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