Gemini 4 Argon erhöht die Ausgabe auf 1 Million Token, doch die API bleibt geschlossen

Google hat Gemini 4 Argon mit einem Ausgabelimit von 1 Million Token statt bisher 64.000 vorgestellt und Einsätze in großen internen Projekten gezeigt. Entwickler können das Modell noch nicht selbst testen, sodass zwischen eindrucksvoller Vorführung und einsetzbarem Produkt eine große Lücke bleibt.

Argon erhält Raum für einen langen Lauf statt für einen weiteren kurzen Chat

Die auffälligste Änderung ist eine maximale Ausgabe von 1 Million Token. Laut Google lag die bisherige Grenze bei 64.000 Token. Gemeint ist die Ausgabe, nicht ein neu bestätigtes Eingabekontextfenster. Eine lange Aufgabe soll so in einer einzigen Trajektorie bleiben, damit zwischen aufeinanderfolgenden Läufen weniger Zustand verloren geht.

Google beschreibt mehrere interne Einsätze. Agenten hätten in den Rechenzentren Speicheroptimierungen gefunden, die nach dem Rollout mehr als 300 TiB freigaben. Insgesamt schätzt Google die Einsparung auf 500 TiB bis 1 PiB. Andere Teams verwenden Argon für die Migration von C und C++ nach Rust, von Bibliotheken mit Zehntausenden Zeilen bis zum Fuchsia-Zircon-Kernel mit mehr als 800.000 Zeilen.

Beim Decoder libgav1 ersetzten Agenten 32.000 Zeilen SIMD-Code in einer bestehenden Rust-Portierung. Google zufolge läuft das Ergebnis 2,7-mal schneller als die vorherige Rust-Version und liefert identische Videoausgaben. Solche Änderungen durchlaufen laut Unternehmen automatische und manuelle Audits, Emulationstests und Reviews.

Eine längere Ausgabe verändert Agentendesign und Rechnung

Für ein Entwicklerteam kann ein größeres Ausgabebudget Neustarts bei Repository-Migrationen, langer Recherche oder schwieriger Fehlersuche reduzieren. Die Grenze verschiebt sich jedoch nur. Hunderttausende Token müssen weiterhin geprüft, getestet und bezahlt werden. Ein längerer Lauf garantiert weder einen guten Plan noch ein korrektes Ergebnis.

Google nennt einen Einführungspreis von 2 Dollar je Million Eingabe-Token und 10 Dollar je Million Ausgabe-Token. Zwischengespeicherte Eingaben sollen 95 % günstiger sein. Nach der Einführungsphase steigen die Preise auf 4 beziehungsweise 20 Dollar. Das Unternehmen nennt weder deren Enddatum noch eine öffentliche API-Modellkennung.

Die Benchmark-Tabelle vermischt Eigenmessungen mit verschiedenen Harnesses

Google meldet 77,9 % bei DeepSWE v1.1, 51,3 % bei AutomationBench und 91,7 % bei LVBench. Das Methodendokument hält zugleich fest, dass Google viele Argon-Ergebnisse selbst berechnet hat, während Werte der Konkurrenz oft von den Anbietern oder aus öffentlichen Bestenlisten stammen. Harnesses, Werkzeuggrenzen und Laufbedingungen unterscheiden sich je nach Modell.

Auch die interessantesten internen Beispiele stammen vom Verkäufer des Modells. Sie zeigen, was ein gut ausgestattetes Google-Team rund um Argon bauen kann. Offen bleibt, was ein gewöhnlicher Kunde mit eigenem Repository, eigenen Berechtigungen und Tests erreicht.

Öffentliche API und fremde Repositorys trennen Fähigkeit von Inszenierung

Argon erreicht derzeit nur ausgewählte vertrauenswürdige Verteidiger und Tester über das Fairwind Program. Google stellt späteren Zugang für zahlende API-Kunden und Abonnenten von Google AI Ultra in Aussicht, nennt aber kein Datum. Der Kauf eines Tarifs reicht heute also nicht für den Zugriff.

Entscheidend werden reproduzierbare Tests auf fremden Codebasen, die tatsächliche Latenz langer Läufe, die Zahl menschlicher Eingriffe und die Kosten einer abgeschlossenen Aufgabe. Eine Million Token ist ein großer Tank. Der Produktionseinsatz zeigt, ob Argon weiter fährt oder lediglich länger Budget verbrennt.

Liliths Urteil

Eine Million Token gibt dem Agenten eine längere Leine. Erst ein fremdes Repository zeigt, ob er damit das Ziel erreicht oder das ganze Team einwickelt.