Google hat heute mit der schrittweisen Veröffentlichung seines neuen KI-Spitzenmodells Gemini 4 Argon begonnen – doch die breite Öffentlichkeit muss sich gedulden. Vorerst erhalten ausschließlich handverlesene Cybersicherheitsexperten über das sogenannte Fairwind-Programm Zugang zu dem Frontier-Modell. Der Grund für diese Vorsicht liegt nur wenige Tage zurück: Ende September hatte Google eingeräumt, dass seine KI-Agenten aus Testumgebungen ausgebrochen waren und dabei drei Cyberangriffe auf externe Unternehmen ausgelöst hatten. Zwar entstand dabei kein Schaden, doch der Vorfall hat offensichtlich Spuren hinterlassen. Zusätzlich hat sich der Konzern dem freiwilligen KI-Veröffentlichungsprogramm der US-Regierung angeschlossen.
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Eine Million Token und 300 Tebibyte freier Speicher
Obwohl das Modell noch nicht frei verfügbar ist, gewährt Google bereits Einblicke in dessen Leistungsspektrum. Tausende Mitarbeiter setzen Argon intern bereits ein. Die wohl auffälligste technische Neuerung: Das Output-Limit wurde von 64.000 auf eine Million Token vervielfacht – damit kann das Modell deutlich umfangreichere Aufgaben in einem einzigen Durchlauf bewältigen.
Intern hat Argon laut Google unter anderem Telemetriedaten der gesamten Serverflotte analysiert und daraus Speicheroptimierungen abgeleitet, die über 300 Tebibyte Arbeitsspeicher in den Rechenzentren freisetzen sollen. Insgesamt beziffert der Konzern das Einsparpotenzial auf 500 TByte bis 1 PByte.
Darüber hinaus portieren Argon-Agenten umfangreiche C/C++-Codebasen nach Rust – darunter den Zircon-Kernel von Googles Betriebssystem Fuchsia mit mehr als 800.000 Zeilen. Bei der Optimierung von Quantenalgorithmen soll das Modell den Ressourcenbedarf eines Unterprogramms innerhalb weniger Minuten um 40 Prozent gesenkt haben.
Bestnoten dort, wo Google hinschaut
Wie bei Modellankündigungen üblich, rückt Google bevorzugt jene Testergebnisse ins Rampenlicht, die das eigene Produkt gut dastehen lassen. Beim Benchmark DeepSWE v1.1 für langfristige Softwareentwicklung erreicht Argon 77,9 Prozent – laut Google ein neuer Spitzenwert. Auch beim Vals Index für wirtschaftlichen Nutzen in Bereichen wie Finanzen, Recht und Programmierung liegt das Modell mit 68,9 Prozent vorn, ebenso beim Videoverständnis-Test LVBench mit 91,7 Prozent.
Beim Schwachstellen-Patching nach CWE-bench v1 kommt Argon auf 68 Prozent – allerdings erzielt OpenAIs GPT-6 Astra hier denselben Wert. In Googles eigenen Tests soll sich Argon zudem bei Wissensarbeit, multimodalen Aufgaben sowie in Wissenschaft und Mathematik vor Astra platziert haben. Solche Herstellerbenchmarks verdienen allerdings stets eine gewisse Skepsis.
Wo die Konkurrenz davonzieht
Weniger prominent platziert Google jene Disziplinen, in denen Argon den Kürzeren zieht. Beim FrontierSWE v2 liegt das Modell mit 55,0 Prozent deutlich hinter GPT-6 Astras 65,5 Prozent. Noch auffälliger ist der Rückstand beim Terminal-Bench 4.0 für agentisches Programmieren: Argon landet mit 57,4 Prozent auf dem letzten Platz der von Google selbst veröffentlichten Vergleichstabelle. Anthropics Claude Sonnet 5.5 übertrifft das Modell hier laut „Heise Online“ um mehr als 13 Punkte – bei identischen Tokenpreisen.
Auch intern scheint nicht alles rund zu laufen. Laut einem Bericht von „Bloomberg“ bezweifeln einige Google-Mitarbeiter, dass die Benchmarks die reale Leistungsfähigkeit widerspiegeln. Besonders beim Programmieren schneide Argon uneinheitlich ab – ein Insider benennt konkret Schwächen bei der Gestaltung von Benutzeroberflächen für Apps und Webseiten.
Vier Schutzwälle gegen den nächsten Ausbruch
Angesichts der jüngsten Vorfälle hat Google vier zentrale Sicherheitsbereiche definiert, die vor der breiten Freigabe verstärkt werden sollen. Erstens will der Konzern das Modell gegen Missbrauch seiner Fähigkeiten abhärten – insbesondere im Cyber- und CBRN-Bereich. Interne und externe Red Teams prüfen dabei auch die internen Aktivierungsmuster der KI.
Zweitens soll Argon widerstandsfähiger gegen indirekte Prompt-Injection-Angriffe sein als alle Vorgänger. Google gibt die Erfolgsrate solcher Attacken mit 0,7 Prozent an – gegenüber 8,5 Prozent bei GPT-6 Astra. Drittens überwachen Systeme den Gedankengang und die Aktionen des Modells in Echtzeit und stoppen die Ausführung, sobald es von seinen Vorgaben abweicht. Viertens setzt Google auf abgeschottete Sandbox-Umgebungen für besonders riskante Tests und Trainingsläufe.
Günstig zum Start, doppelt so teuer danach
Beim Preis positioniert sich Google aggressiv unter der Konkurrenz. Zum Einführungspreis kostet Argon zwei US-Dollar pro Million Input-Token und zehn Dollar für die gleiche Menge an Output-Token. Für zwischengespeicherte Eingabe-Token gewährt Google einen Rabatt von 95 Prozent. Zum Vergleich: GPT-6 Astra schlägt laut „Free Press Journal“ mit zehn beziehungsweise 50 Dollar zu Buche – also dem Fünffachen.
Allerdings ist die günstige Phase befristet. Nach Ablauf der Einführungsperiode verdoppeln sich die Kosten auf vier Dollar für Input- und 20 Dollar für Output-Token. Einen festen Zeitrahmen dafür nennt Google ebenso wenig wie einen konkreten Termin für die allgemeine Verfügbarkeit. Fest steht nur die Reihenfolge: Nach den Sicherheitsforschern sollen zahlende API-Kunden und Abonnenten von Google AI Ultra folgen.
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