Gemini 4 Argon, das erste Modell von Gemini 4, ist jetzt für Entwickler und in der Gemini-App verfügbar

Am 30. September 2026 hat Google DeepMind Gemini 4 Argon vorgestellt, das erste Modell der Gemini-4-Familie, und am 13. Oktober für Entwickler und Nutzer der Gemini-App freigegeben. Google nennt Argon ein Frontier-Modell für lange, mehrstufige Aufgaben: Softwareentwicklung, juristische und finanzielle Arbeit, Forschung und Cyberabwehr.

Was ist Gemini 4 Argon, das erste Modell von Gemini 4?

Laut Model Card ist Argon ein neues Modell und kein Fine-Tuning eines früheren Gemini. Es ist ein großer, dünn besetzter Mixture-of-Experts-Transformer. Das Modell versteht Text, Bilder, Audio, Video und PDFs und antwortet nur mit Text. Das Kontextfenster umfasst 1.048.576 Tokens für Ein- und Ausgabe zusammen, der Wissensstand reicht bis März 2026.

Die wichtigste technische Neuerung ist die Antwortlänge. Frühere Gemini-Modelle gaben bis zu 64.000 Tokens aus, Argon schafft im Long-Decode-Modus bis zu 1 Million Tokens pro Anfrage. Ohne diesen Modus liegt das Ausgabelimit bei 65.536 Tokens.

Google setzt Argon bereits intern ein, Tausende Mitarbeitende arbeiten täglich damit. Agenten auf Basis von Argon haben 32.000 Zeilen SIMD-Code im Videodecoder libgav1 neu geschrieben: Der neue Decoder ist speichersicher und 2,7-mal schneller als die Rust-Portierung, bei identischer Ausgabe. Andere Agenten fanden Optimierungen in Googles Rechenzentren, die über 300 TiB Arbeitsspeicher freigemacht haben. Derzeit migrieren sie den Zircon-Kernel des Betriebssystems Fuchsia nach Rust – mehr als 800.000 Zeilen Code.

Gemini 4 Argon in Benchmarks: wo es führt und wo es zurückliegt

Googles Tabelle vergleicht Argon mit GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 und Claude Opus 5.5 in 19 Tests. Argon liegt in 13 vorn, teilt sich in einem den ersten Platz und liegt in fünf zurück. Die wichtigsten Zeilen:

Benchmark	Was gemessen wird	Gemini 4 Argon	GPT-6 Astra	Claude Opus 5.5
Vals Index	Recht, Finanzen, Code, Steuern	68,9 %	63,1 %	67,0 %
Harvey’s Legal Agent Benchmark	juristische Aufgaben	19,6 %	5,4 %	3,8 %
DeepSWE v1.1	langfristige Softwareentwicklung	77,9 %	74,1 %	74,2 %
GraphWalks 256K–1M	langer Kontext	84,2 %	71,8 %	66,8 %
LVBench	Verständnis langer Videos	91,7 %	87,5 %	83,7 %
CWE-bench v1	Behebung von Sicherheitslücken	68,0 %	68,0 %	67,0 %
FrontierSWE v2	anspruchsvolle Softwareentwicklung	55,0 %	65,5 %	62,3 %
Terminal-bench 4.0	Aufgaben im Terminal	57,4 %	58,2 %	66,4 %
OSWorld-2.0	Computerbedienung	69,2 %	72,6 %	—

Am stärksten ist Argon bei Dokumenten und langem Kontext: Im juristischen Benchmark von Harvey löst es fast dreimal so viele Aufgaben wie der nächste Konkurrent. Bei agentischer Arbeit im Terminal und den schwierigsten Entwicklungsaufgaben liegen GPT-6 Astra und Claude Opus 5.5 weiter vorn.

Die meisten Zahlen in der Tabelle stammen aus Googles eigenen Messungen. Unabhängige Bewertungen kommen zu einem ähnlichen Bild: Vals AI führt Argon mit 68,9 % auf Platz eins seines Index, und im Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 erreicht Argon mit hoher Reasoning-Stufe 53 Punkte – Platz acht von 216 Modellen, gleichauf mit GPT-6 Astra. Davor liegen Claude Opus 5.5 (58) und Muse Wonder Full von Meta (56), das am 12. Oktober erschienen ist.

Wo ist Gemini 4 Argon verfügbar und wie bekommt man Zugang?

• Gemini API – in der kostenpflichtigen Stufe, über Google AI Studio und Android Studio. Die Modell-ID lautet gemini-4-argon. Abonnenten von Google AI Ultra können Argon in AI Studio und in Google Antigravity testen, Googles Entwicklungsplattform für Agenten.
• Gemini-App – für Abonnenten von Google AI Pro und Ultra. Mit Argon kam im Chat ein Schalter für den Aufgabenmodus: Gemini arbeitet weiter, auch wenn Sie nicht am Rechner sind, und verbindet sich mit über 40 Diensten, darunter Instacart, OpenTable, Adobe und Shopify.
• Fairwind-Programm – Fachleute für Cyberabwehr haben Argon als Erste bekommen, schon Ende September. Geprüfte Verteidiger und interne Google-Teams erhalten eine Version ohne Cyber-Schutzschranken: Das Modell findet, prüft und schließt Sicherheitslücken im Code selbstständig.

Einen kostenlosen Zugang zu Argon gibt es weder in der API noch in der App.

Was kostet die Gemini 4 Argon API?

Google hat Argon zu einem Einführungspreis gestartet und bereits angekündigt, was das Modell danach kostet:

	Einführungspreis	Nach der Einführungsphase
Eingabe, pro 1 Mio. Tokens	2 $	4 $
Gecachte Eingabe	0,10 $	0,20 $
Ausgabe, pro 1 Mio. Tokens	10 $	20 $

Wie lange die Einführungsphase dauert, sagt Google nicht. Argon verbraucht viele Ausgabe-Tokens: Laut Messung von Artificial Analysis kostet eine Aufgabe aus deren Index zum Einführungspreis 1,99 $.

Argon hat drei Reasoning-Stufen: low, medium und high. Das Modell unterstützt Function Calling, strukturierte Ausgaben, Grounding mit Google Search und Google Maps, URL-Kontext, Codeausführung und Dateisuche. Computer Use ist in der Vorschau. Bilder oder Audio erzeugt Argon nicht.

Gemini 4 Argon in AI2Face

Gemini 4 Argon kommt bald zu AI2Face, zusammen mit der Textgenerierung: Der Dienst nimmt die führenden Sprachmodelle auf, auch Googles Neuheit. Der Preis wird vor jeder Generierung angezeigt.

Argon selbst antwortet nur mit Text. Bilder und Videos erzeugen in AI2Face andere Google-Modelle: Nano Banana Pro und Nano Banana 2.1 für Bilder, Veo 3.1 und Gemini Omni für Videos.