Google hat mit Gemini 4 Argon ein neues KI-Modell für anspruchsvolle Aufgaben in der Softwareentwicklung, Wissensarbeit und Cybersicherheit vorgestellt. Zum Start erhalten jedoch nur ausgewählte, vertrauenswürdige Cyberabwehr-Teams über das Fairwind-Programm Zugang.
Eine zentrale Neuerung ist die maximale Länge der Antworten. Nach Angaben von Google kann Argon bis zu eine Million Output-Token in einem Durchlauf erzeugen. Das sind deutlich mehr als die bisherige Grenze von 64.000 Token. Dadurch soll das Modell umfangreiche Programmcodes, lange Aktenbestände, Videos oder mehrstufige Recherchen besser zusammenhängend bearbeiten können.
Google begründet den vorsichtigen Start vor allem mit den Fähigkeiten des Modells im Bereich Cybersicherheit. Argon soll kritische Schwachstellen selbstständig finden, prüfen und bei der Behebung helfen können. Vertrauenswürdige Verteidiger sollen Zugriff ohne die sonst üblichen Cyber-Schutzvorkehrungen erhalten. Vor einer breiten Freigabe will Google weitere Tests durchführen.
Wie CNBC berichtet, nimmt Google außerdem an einem freiwilligen Verfahren der US-Regierung für den Zugang zu Modellen vor ihrer Veröffentlichung teil. Tulsee Doshi, bei Google für Gemini-Modelle zuständig, erklärt gegenüber CNBC, der gestaffelte Zugang solle Abwehrteams frühzeitig unterstützen und zugleich mehr Sicherheit über die Schutzmaßnahmen schaffen.
Leistungstests und interne Anwendungen
Google präsentiert Argon als Modell für weit mehr als Sicherheitsaufgaben. Beim Test DeepSWE v1.1, der langwierige Aufgaben in der Softwareentwicklung misst, habe das Modell 77,9 Prozent erreicht. Zudem führe Argon laut Google den Vals Index an. Dieser bewertet Aufgaben aus Bereichen wie Finanzen, Programmierung, Recht und Steuern.
Für Geschäftsautomatisierung nennt Google 51,3 Prozent bei Zapier AutomationBench. Beim Test LVBench für das Verständnis langer Videos soll Argon 91,7 Prozent erreicht haben. Solche Benchmarks geben Hinweise auf technische Fähigkeiten. Sie ersetzen aber keine Prüfung, wie zuverlässig ein Modell in einer konkreten Arbeitsumgebung arbeitet.
Google setzt Argon nach eigenen Angaben bereits intern für Programmierung, Recherche und Textarbeit ein. Agenten des Modells hätten in den Rechenzentren des Konzerns Speicheroptimierungen erkannt und umgesetzt. Nach dem Rollout seien dadurch mehr als 300 Tebibyte Speicher frei geworden.
Auch in der Quantenforschung kam das Modell laut Google zum Einsatz. Bei einer Optimierungsaufgabe habe Argon einen veröffentlichten Vergleichswert innerhalb weniger Minuten um 40 Prozent übertroffen. Bei dem Open-Source-Videodecoder libgav1 sollen Argon-Agenten zudem 32.000 Zeilen SIMD-Code in einer Rust-Version ersetzt haben. Google berichtet von einer 2,7-mal höheren Geschwindigkeit gegenüber der bisherigen Rust-Fassung bei gleichem Videoergebnis.
Schutzmaßnahmen bleiben im Fokus
Vor einer breiteren Einführung arbeitet Google nach eigenen Angaben an Schutzmechanismen in mehreren Bereichen. Dazu zählen die Abwehr von Missbrauch für Cyberangriffe sowie für chemische, biologische, radiologische und nukleare Risiken. Das Unternehmen nennt außerdem einen verbesserten Schutz gegen indirekte Prompt-Injection-Angriffe. Dabei versuchen versteckte Anweisungen in Dokumenten oder anderen Inhalten, das Verhalten eines KI-Systems umzulenken.
Google will zudem Denkprozesse und Aktionen des Modells überwachen, um ein Eingreifen zu ermöglichen, wenn ein Agent über den erteilten Auftrag hinausgeht. Das Unternehmen betont, dass diese Vorkehrungen vor der allgemeinen Verfügbarkeit weiter verbessert werden.
Nach der ersten Testphase soll Gemini 4 Argon für zahlende API-Kunden und Abonnenten von Google AI Ultra starten. Der Einführungspreis liegt bei 2 US-Dollar pro Million Input-Token und 10 US-Dollar pro Million Output-Token. Später sollen 4 beziehungsweise 20 US-Dollar fällig werden. Zwischengespeicherte Input-Token sollen 95 Prozent günstiger sein als reguläre Eingaben.
Quellen
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