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Gemini 4 Argon: Googles neues Spitzenmodell

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Google macht heute sein neuestes Spitzenmodell Gemini 4 Argon weltweit für Entwickler und Unternehmen über die API in AI Studio und der Gemini-Plattform verfügbar. Abonnenten von Google AI Ultra können es in Google Antigravity nutzen, während Abonnenten von Google AI Ultra und Pro es in der Gemini-App und im KI-Modus der Suche verwenden können.

Argon wurde für die gründliche Bearbeitung komplexer Aufgaben aus der realen Welt in den Bereichen Coding, Finanzen, Recht, Cybersicherheit und Wissenschaft entwickelt. Seine Tiefe und Präzision bei mehrstufigen Aufgaben lassen es in Benchmarks andere Spitzenmodelle übertreffen: Es belegt Platz 1 im Vals Index, der die Leistung in zentralen Wirtschaftsbereichen wie Finanzen, Coding, juristischer Arbeit und Steuerfragen misst. Das Modell wird zu einem Einführungspreis von 2 US-Dollar pro einer Million Eingabe-Token und 10 US-Dollar pro einer Million Ausgabe-Token angeboten, wobei zwischengespeicherte Eingabe-Token um 95 % reduziert sind.

Teams bei Google, Unternehmen und die Forschungsgemeinschaft haben Argon bereits für bedeutende Ingenieursarbeiten genutzt. Innerhalb von Google halfen Softwareingenieure, die Argon in Antigravity einsetzten, Teams dabei, die Zahl agentischer Code-Einreichungen um mehr als 35 % zu steigern und Code-Rollbacks um fast ein Drittel zu reduzieren. In einem Fall half Argon dem Chrome-Team, die zentrale Verarbeitung von Webseiten von einem Altordner mit rund 6 Millionen Zeilen Browsercode zu trennen, wodurch eine architektonische Umstrukturierung, die Monate gedauert hätte, in wenigen Wochen abgeschlossen wurde.

Forscher haben Argon auch auf wissenschaftliche Software angewendet. Mit Argon in Antigravity machten Google-Forscher das Open-Source-Paket für Quantenchemie xTB bei der Vorhersage von Molekülstrukturen bis zu 2,3-mal schneller. Google berichtete außerdem von einer Beschleunigung der End-to-End-Inferenz seiner offenen Gemma-Modelle um den Faktor 2,85 auf einer A100-GPU, ohne Qualitätseinbußen.

Quelle: Google DeepMind Blog · Zusammengefasst von HeadlinesBriefing