Google meldet sich an der Spitze zurück
Am 30. September 2026 hat Google Gemini 4 Argon vorgestellt. Das Modell ist für lange, mehrstufige Aufgaben gebaut und zielt auf drei Felder: Software-Entwicklung, Wissensarbeit in Unternehmen und Cyberabwehr. Es ist Googles erstes neues Frontier-Modell seit Monaten und tritt direkt gegen GPT-6 Astra und Claude Opus an.
Auffällig ist die Ausgabelänge. Argon kann bis zu 1 Million Tokens in einer Antwort erzeugen, beim Vorgänger lag die Grenze bei 64.000. Für Aufgaben wie die Migration großer Codebasen oder sehr lange Berichte ist das relevant.
Die Benchmarks
- DeepSWE v1.1 (reale Software-Aufgaben): 77,9 %
- AutomationBench: 51,3 %, laut Google Platz eins
- CWE-bench v1 (Schwachstellen beheben): 68 %, gleichauf mit dem bisher besten Modell
- LVBench (lange Videos verstehen): 91,7 %
- Führend im Vals Index für Finanzen, Recht, Steuern und Coding sowie bei der Abwehr von Prompt Injection im Gray-Swan-Test
Google nennt auch Praxisbeispiele aus dem eigenen Haus: Argon hat C- und C++-Code mit mehr als 800.000 Zeilen nach Rust migriert und einen Video-Decoder um den Faktor 2,7 beschleunigt. Wie immer gilt: Das sind Herstellerangaben, die eigenen Aufgaben können anders ausfallen.
Preise
Zum Start gilt ein Einführungspreis von 2 US-Dollar pro Million Eingabe-Tokens und 10 US-Dollar pro Million Ausgabe-Tokens. Danach steigt er auf 4 und 20 US-Dollar. Zwischengespeicherte Eingaben kosten 95 % weniger.
Zum Vergleich: GPT-6.1 Sol kostet ebenfalls 2 und 10 US-Dollar, GPT-6 Astra 10 und 50 US-Dollar. Argon positioniert sich damit preislich unter Astra, will aber in dessen Liga spielen. Wie lange der Einführungspreis gilt, sagt Google nicht. Wer jetzt kalkuliert, sollte mit dem regulären Preis rechnen.
Wer Argon nutzen kann
Hier liegt der Haken. Zuerst bekommen ausgewählte Sicherheitsteams Zugang, über das Fairwind-Programm. Für sie läuft Argon ohne die üblichen Sperren bei Cyber-Themen, damit sie Schwachstellen finden und schließen können. Danach sollen zahlende API-Kunden und Abonnenten von Google AI Ultra folgen, einen Termin gibt es nicht.
Zum Start war Argon weder in Vertex AI noch in der Gemini CLI verfügbar. Modell-ID, Regionen und Kontingente für Google Cloud fehlen. Europa war beim Startprogramm nicht dabei. Für Unternehmen, die Daten in der EU verarbeiten müssen, ist Argon damit vorerst nur ein Ausblick.
Was Unternehmen jetzt tun können
- Testaufgaben festlegen: Zehn bis zwanzig echte Aufgaben aus dem eigenen Alltag, mit denen sich Argon gegen das aktuelle Modell vergleichen lässt, sobald es verfügbar ist.
- Verfügbarkeit in der EU abwarten: Erst wenn Argon in einer EU-Region auf Vertex AI läuft, ist es für viele Datenschutz-Konzepte überhaupt eine Option.
- Mehrere Anbieter offenhalten: Der Wettbewerb zwischen Google, OpenAI und Anthropic ist so eng, dass sich ein fester Anbieterwechsel selten lohnt. Eine Architektur, die das Modell austauschbar hält, zahlt sich aus.
Fazit
Gemini 4 Argon bringt Google zurück an die Spitze, zumindest auf dem Papier. Für die Praxis in Deutschland zählt aber die Verfügbarkeit in der EU, und die fehlt noch. Wer Google Cloud nutzt, sollte die Testaufgaben jetzt vorbereiten und das Modell prüfen, sobald es in Vertex AI auftaucht.