Google DeepMind hat am 30. September das neue Frontmodel Gemini 4 Argon vorgestellt. Der revolutionärste Wandel ist die maximale Ausgabe: von 64K auf 1 Million Token – beachten Sie, dass dies „wie lang eine Ausgabe sein kann“, nicht aber die Kontextfensterlänge. Wenn das Modell in einer einzigen Aufgabenkette Zeilen von Hunderttausenden bis zu Millionen entlang schreiben kann, ohne Anfrage für Abschnitte, erhält der tiefe Codepool, lange technische Berichte und mehrstufige Automatisierungsprozesse eine kontinuierliche Struktur vom Anfang bis zum Ende. Die meisten fortschrittlichen Modelle liefern derzeit eine maximale Ausgabe von etwa 128.000 Tokens, und der Sprung mit Argon ist ein echter Durchbruch.
Unternehmensklasse langfristige Aktivitäten, umfassende Bewertungen führend
In Bezug auf die Positionierung erfolgt bei Argon eine schrittweise, gezielte Veröffentlichung, nicht sofort für alle zugänglich: Zuerst für vertrauenswürdige Netzwerkschutzler, anschließend für Entwickler, Unternehmen und Abonnenten. Google setzt es auf „komplexe, langfristige Workflows“ – mit Schwerpunkt auf Softwareentwicklung, Recht, Finanzen und Netzwerksicherheit. Die Noten sind beeindruckend: DeepSWE v1.1 in Software Engineering über längere Zeiträume erreicht 77,9 % – ein Rekordwert; der Vals-Index (gewichtet für Finanzen / Programmierung / Recht / Steuern) liegt an erster Stelle; AutomationBench von Zapier erreicht mit 51,3 % den ersten Platz; LVBench für das Verständnis von Langvideos erreicht 91,7 %. Auch im visuellen Bereich kann man professionelle Diagramme verstehen, Details aus Langvideos extrahieren und zwischen Dokumenten interagieren.
Die Sicherheitskarte zielt auf die Verteidigung ab, die Preise liegen an beiden Seiten
Netzwerksicherheit ist die zentrale Geschichte dieser Veröffentlichung. Argon wurde so trainiert, dass er selbstständig kritische Lücken entdecken, überprüfen und beheben kann; für vertrauenswürdige Verteidiger und das Google-Internteam wird außerdem eine „netzwerksfreie Schutzschicht“-Version veröffentlicht. Der Sicherheitsanbieter Wiz nutzt das Scan for Good-Projekt, um eine schwerwiegende Lösung in einem weltweiten Krankenhaus-Medizinprogramm zu entdecken, die bisher keine fortschrittlichen Modelle aufgedeckt hatten. Die Lösung für die CWE-bench v1-Lücke erreichte mit 68% den ersten Platz.
Der Preis ist in zwei Stufen unterteilt: Während der Einführungsphase kostet jeder Millionen Eingaben 2 US-Dollar und jede Ausgabe 10 US-Dollar, danach steigen die Kosten auf 4 US-Dollar und 20 US-Dollar. Bevor die Nutzung weit verbreitet wird, verstärkt Google noch vier Frontlinien – gegen Missbrauch, gegen Prompt-Insertionen, zur Überwachung von falschen Denkketten und durch den Ausbau des Sandboxes. Tausende von Google-Mitarbeitern nutzen es, um Code zu debuggen, Algorithmen zu entwerfen und große Codeumstellungen durchzuführen; mit ihm können Quantenalgorithmen innerhalb weniger Minuten eine Benchmark-Ebene um 40 % verbessern. Mit anderen Worten: Argon zielt nicht auf Chatten ab, sondern darauf, den Profis die schwierigsten Aufgaben zu erleichtern.