Google hat am 30. September 2026 mit Gemini 4 Argon sein neues KI-Spitzenmodell vorgestellt. Laut Googles eigenen Zahlen liegt Argon in 13 von 18 veröffentlichten Benchmarks vor OpenAIs GPT-6 Astra, unter anderem beim Programmieren, bei Automatisierungs-Aufgaben und beim Verstehen langer Videos. Der Haken: Wer das Modell selbst ausprobieren will, muss sich noch gedulden, denn aktuell testen nur ausgewählte Cyberabwehr-Teams Argon im Rahmen des sogenannten Fairwind-Programms.
Was ist Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon ist die nächste Generation von Googles Flaggschiff-Modell und folgt auf Gemini 3. Google-CEO Sundar Pichai kündigte das Modell selbst auf X an und beschrieb es als besonders stark bei komplexen Arbeitsabläufen, Cyberabwehr und Softwareentwicklung. Intern setzt Google das Modell laut eigenen Angaben bereits bei Tausenden Mitarbeitenden ein, etwa für Quantenoptimierung, die Optimierung von Speicherressourcen in Rechenzentren oder die Migration großer Codebasen von C++ zu Rust. Bei einem dieser Projekte sollen laut VentureBeat über 300 TiB Speicherplatz in Google-Rechenzentren freigeräumt worden sein.
Technisch fällt vor allem der stark gewachsene Output-Rahmen auf: Argon unterstützt bis zu 1 Million Output-Tokens, vorher lag das Limit bei 64.000 Tokens. Das Kontextfenster für Eingaben bleibt bei 1 Million Token.
Benchmarks: Gemini 4 Argon gegen GPT-6 Astra im Vergleich
Google und unabhängige Analysten wie Artificial Analysis haben Argon gegen GPT-6 Astra und Anthropics Claude Opus 5.5 antreten lassen. Die wichtigsten Werte im Überblick:
| Benchmark | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 (Coding) | 77,9 % | 74,1 % | 74,2 % |
| CWE-Bench v1 (Sicherheitslücken) | 68 % | 68 % (Gleichstand) | – |
| AutomationBench | 51,3 % (Platz 1) | – | 42,5 % |
| LVBench (Videoverständnis) | 91,7 % | 87,5 % | – |
| GraphWalks (Langkontext) | 84,2 % | 71,8 % | – |
| Vals Finance | 65,4 % | 53,5 % | – |
| Terminal-Bench Science | 57,6 % | 68,1 % (Astra vorn) | – |
| FrontierSWE v2 | 55,0 % | 65,5 % (Astra vorn) | – |
Argon gewinnt also nicht überall. Bei einzelnen Coding- und Wissenschafts-Benchmarks wie FrontierSWE v2 oder Terminal-Bench Science liegt GPT-6 Astra weiterhin vorn, laut VentureBeat. Bei Sicherheitslücken-Erkennung über den CWE-Bench liegen beide Modelle gleichauf. OpenAI selbst wirbt bei GPT-6 Astra vor allem mit dem Terminal Bench 4.0, wo das Modell mit 57,9 % deutlich besser abschneidet als der Vorgänger GPT-5.6 Sol (37,3 %).
Preise: Argon startet deutlich günstiger
Bei den Kosten pro Token unterbietet Google den Konkurrenten OpenAI klar. Zum Marktstart gilt für Gemini 4 Argon ein Einführungspreis von 2 US-Dollar pro 1 Million Input-Token und 10 US-Dollar pro 1 Million Output-Token, gecachte Eingaben kosten nur 0,10 US-Dollar pro 1 Million Token. Nach der Einführungsphase steigen die Preise auf 4 bzw. 20 US-Dollar. GPT-6 Astra kostet laut OpenAI 10 US-Dollar pro 1 Million Input-Token und 50 US-Dollar pro 1 Million Output-Token, also etwa das Fünffache von Argons Startpreis.
Verfügbarkeit: Erst Cyberabwehr, dann der Rest
Breit verfügbar ist Gemini 4 Argon noch nicht. Google gibt das Modell zunächst ausgewählten Cyberabwehr-Teams im Rahmen des Fairwind-Programms, teilweise sogar ohne die üblichen Cyber-Guardrails, um gezielt Angriffserkennung und Systemhärtung zu testen. Parallel durchläuft Argon laut 9to5Google eine freiwillige Sicherheitsprüfung durch US-Behörden. Der breitere Zugang für zahlende API-Kunden und Abonnenten von Google AI Ultra soll laut Google „so schnell wie möglich“ folgen, ein festes Datum nennt das Unternehmen bislang nicht.
Mehr zum Thema künstliche Intelligenz bei Google findet sich in unserem Artikel zur Gemini-App für Windows sowie in unserer Anleitung, wie man Wasserzeichen aus Gemini-Antworten entfernt. Wer KI-Inhalte veröffentlicht, sollte zudem einen Blick auf unseren Beitrag zur KI-Kennzeichnungspflicht 2026 werfen.
Fazit
Mit Gemini 4 Argon zeigt Google, dass man bei den reinen Benchmark-Zahlen wieder mit OpenAI mithalten oder sie teils überholen kann, und das noch zu einem deutlich niedrigeren Preis. Ob sich das auch im echten Arbeitsalltag bestätigt, lässt sich aktuell kaum beurteilen, weil praktisch niemand außerhalb der Cyberabwehr-Tester und einiger Google-Teams das Modell bisher einsetzen durfte. Bis zum breiten Rollout bleibt Argon also vor allem eins: ein starkes Versprechen auf dem Papier.
