Google hat Gemini 4 Argon vorgestellt, ein neues Spitzenmodell für Künstliche Intelligenz (KI), das komplexe Aufgaben in Softwareentwicklung, Wissensarbeit und Cyberabwehr bearbeiten soll. Für die meisten Gemini-Nutzerinnen und -Nutzer ist zunächst allerdings eine andere Änderung greifbarer: Google ersetzt die bisherigen Gems durch Skills. Damit treffen ein leistungsfähigeres, aber vorerst kaum zugängliches Modell und ein unmittelbarer Umbau des Gemini-Chats aufeinander.
Was ist Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon ist Googles neues Frontier-Modell, also ein besonders leistungsfähiges Modell an der aktuellen technischen Spitze. Laut der Ankündigung von Google DeepMind ist es für mehrstufige und lange Arbeitsabläufe gedacht. Genannt werden Softwareentwicklung, juristische und finanzielle Wissensarbeit sowie das Erkennen, Prüfen und Beheben kritischer Softwarelücken.
Ein zentrales Merkmal ist ein Ausgabelimit von bis zu einer Million Token. Token sind kleine Texteinheiten, häufig Wörter oder Wortteile, anhand derer ein KI-Modell Ein- und Ausgaben verarbeitet. Frühere Gemini-Modelle waren laut Ars Technica auf 64’000 Ausgabe-Token beschränkt. Das höhere Limit soll es Argon ermöglichen, umfangreiche Aufgaben in einem Durchlauf abzuschliessen, statt eine Antwort wegen einer technischen Grenze auf mehrere Etappen verteilen zu müssen.
Google nennt konkrete Einsätze innerhalb des eigenen Unternehmens. Argon habe bei grossen Code-Migrationen geholfen, darunter bei der Übertragung von C- und C++-Beständen nach Rust, und anhand von Telemetriedaten 300 TiB Speicher in Googles Rechenzentren eingespart. Ars Technica führt zudem aus, dass mehr als 800’000 Zeilen des Zircon-Kernels von Fuchsia zu den bearbeiteten Beständen gehörten.
Für Anwender ausserhalb der Softwareentwicklung sind andere Beispiele näher am Alltag: Argon soll lange Videos und Diagramme auswerten, Finanzrecherchen unterstützen und juristische Entwürfe erstellen können. Das sind vorerst Anbieterangaben und keine Garantie dafür, dass jede Aufgabe zuverlässig gelingt. Besonders bei rechtlichen, finanziellen oder sicherheitskritischen Inhalten bleibt eine fachliche Prüfung notwendig.
Wer erhält Zugang zu Argon?
Der Begriff „Release“ ist grosszügig ausgelegt: Die breite Öffentlichkeit kann Gemini 4 Argon noch nicht nutzen. Google verteilt das Modell zunächst über das Fairwind-Programm an eine kleine Gruppe vertrauenswürdiger Fachleute für Cyberabwehr sowie an interne Teams. Laut der Leitmeldung von TechCrunch liegt der Schwerpunkt auf defensiver Sicherheitsarbeit, etwa dem selbstständigen Auffinden, Bestätigen und Beheben kritischer Schwachstellen.
Google begründet die Beschränkung mit den Fähigkeiten des Modells und einem schrittweisen Sicherheitsverfahren. Vor einer breiteren Freigabe sollen unter anderem Schutzmassnahmen gegen Missbrauch, Prompt Injection und Fehlanpassungen verstärkt werden. Prompt Injection bezeichnet manipulierte Anweisungen, die ein KI-System von seiner eigentlichen Aufgabe abbringen sollen. Zudem beteiligt sich Google laut The Verge an einem freiwilligen Verfahren der US-Regierung für den Zugriff auf Modelle vor ihrer Veröffentlichung.
Ein Termin für den allgemeinen Zugang wird in den Quellen nicht genannt. Auch MarkTechPost fasst den Start als zugangsbeschränkt zusammen, obwohl das Modell dort bei den meisten Vergleichstests vor GPT-6 Astra und Claude Opus 5.5 eingeordnet wird. Für dich bedeutet das: Die angekündigten Fähigkeiten und Preise sind bereits relevant für die Einordnung, aber noch kein Produkt, das du einfach im Gemini-Chat auswählen kannst.
Für die Schweiz gilt dieselbe Einschränkung. Aus den Quellen geht weder ein öffentlicher Schweizer Zugang noch ein gesonderter Zeitplan hervor. Angaben zu unterstützten Schweizer Sprachen, zur Datenverarbeitung oder zu besonderen Datenschutzbedingungen für Argon fehlen ebenfalls.
Was kosten Leistung und lange Ausgaben?
Google hat bereits Preise für die Programmierschnittstelle, kurz API, angekündigt. Eine API ermöglicht es Diensten und Organisationen, ein Modell in eigene Anwendungen einzubinden. Zum Einführungspreis kostet Gemini 4 Argon zwei US-Dollar pro Million Eingabe-Token und zehn US-Dollar pro Million Ausgabe-Token; zwischengespeicherte Eingaben sind um 95 Prozent vergünstigt.
Diese Tarife sind ausdrücklich zeitlich begrenzt. Laut The Decoder sollen die regulären Preise später auf vier US-Dollar für die Eingabe und 20 US-Dollar für die Ausgabe steigen. Wann der Wechsel erfolgt, wird nicht genannt. Ein Preis für private Gemini-Abonnements oder eine Aussage dazu, in welchem Abo Argon später enthalten sein könnte, liegt ebenfalls nicht vor.
Das Ausgabelimit von einer Million Token ist deshalb nicht automatisch eine Einladung, jede Antwort maximal auszudehnen. Umfangreiche Ausgaben können die Kosten erhöhen, sobald das Modell über die API verfügbar ist. Für Organisationen dürfte entscheidend sein, ob ein langer Durchlauf tatsächlich mehrere kürzere Arbeitsschritte ersetzt und ob die Ergebnisse den zusätzlichen Prüfaufwand rechtfertigen.
Auch die Leistungsrangliste ist weniger eindeutig als Googles Darstellung vermuten lässt. Google verweist auf den Vals Index und auf einen Wert von 77,9 Prozent im Softwaretest DeepSWE v1.1, bei dem Argon vor mehreren Konkurrenzmodellen liegen soll. TechCrunch und die Kurzfassung von MarkTechPost geben Googles Führungsanspruch wieder, während The Decoder Argon in der Gesamtwertung von Artificial Analysis hinter Claude Opus 5.5 einordnet. Die Benchmarks stammen zudem teilweise aus Anbieterangaben und ersetzen keinen unabhängigen Praxistest.
Was ändert sich mit Skills statt Gems?
Während Argon auf einen eingeschränkten Testkreis begrenzt bleibt, führt Google Skills weltweit im Gemini-Chat ein. Skills sind gespeicherte, detaillierte Anweisungen für wiederkehrende Aufgaben. Sie ersetzen Gems, mit denen sich bisher angepasste Gemini-Helfer für bestimmte Zwecke anlegen liessen.
Nach dem Bericht über den Wechsel zu Skills kannst du einen Skill mit einem Schrägstrich und seinem Namen aufrufen. Gemini kann Skills zudem aus bisherigen Chats erstellen, sie anpassen und bei passenden Eingaben automatisch ausführen. Für grössere Aufgaben lassen sich mehrere Skills kombinieren, beispielsweise eine Vorgabe zum Schreibstil mit Markenrichtlinien.
Skills können bereits Textdokumente, PDF-Dateien und Bilder als Referenzen enthalten. Funktionen zum Teilen sowie die Einbindung von Dateien aus Google Drive und Notebooks aus Gemini Notebook sollen in den folgenden Wochen dazukommen. Dann ist auch der Start für Workspace-Kunden aus Unternehmen, Bildung und gemeinnützigen Organisationen vorgesehen.
Bestehende Gems werden automatisch umgewandelt. Für private Konten enden Gems im November 2026, für Workspace-Kunden aus Unternehmen und gemeinnützigen Organisationen im März 2027 und für Bildungskunden im Juni 2027. Im November endet ausserdem das 2025 gestartete Mini-App-Experiment Opal. Das Skills-Format stammt von Anthropic, ist als offener Standard verfügbar und folgt damit einem breiteren Wechsel hin zu wiederverwendbaren Aufgabenanweisungen.
Da die Einführung weltweit erfolgt, betrifft sie grundsätzlich auch Gemini-Nutzerinnen und -Nutzer in der Schweiz. Die Quellen nennen jedoch keine Details zur Verfügbarkeit einzelner Funktionen in der Schweiz, zu den unterstützten Sprachen oder zur Verarbeitung angehängter Referenzdateien. Gerade Schulen und Unternehmen sollten deshalb nicht aus der weltweiten Ankündigung auf bestimmte Datenschutz- oder Verwaltungsfunktionen schliessen.
Wie nutzt du die Umstellung praktisch?
Schritt 1: Beginne mit einer überschaubaren Aufgabe
Als Einsteiger musst du nicht auf Argon warten. Der sinnvollste erste Schritt ist eine wiederkehrende Aufgabe, für die du bisher dieselben Anweisungen neu eingegeben oder einen Gem verwendet hast. Das kann etwa die Überarbeitung eines Textes nach festen Stilvorgaben oder die Auswertung eines PDF-Dokuments nach einer gleichbleibenden Struktur sein.
- Prüfe, welche bestehenden Gems Google automatisch in Skills überführt hat.
- Wähle eine klar begrenzte Aufgabe mit wiederkehrenden Anweisungen.
- Rufe den Skill mit „/“ und seinem Namen auf und kontrolliere, ob die Vorgaben vollständig übernommen wurden.
- Nutze bei Bedarf ein Textdokument, eine PDF-Datei oder ein Bild als Referenz und prüfe die Ausgabe gegen das Original.
Schritt 2: Kombiniere Vorgaben mit Kontrolle
Fortgeschrittene können mehrere Skills für umfangreichere Arbeitsabläufe verbinden. Ein Team könnte beispielsweise einen Skill für den gewünschten Schreibstil mit einem zweiten für Markenrichtlinien kombinieren. Ebenso lässt sich beobachten, ob die automatische Ausführung bei passenden Eingaben zuverlässig den richtigen Skill auswählt oder ob eine ausdrückliche Auswahl besser funktioniert.
- Trenne allgemeine Regeln wie Stilvorgaben von aufgabenspezifischen Anweisungen.
- Kombiniere nur Skills, deren Wirkung du zuvor einzeln geprüft hast.
- Vergleiche automatisch gestartete und manuell aufgerufene Ergebnisse.
- Behalte bei der späteren Argon-Nutzung Ausgabelänge, Prüfaufwand und Token-Kosten gemeinsam im Blick.
Pro und Kontra von Argon und Skills
Pro:
- Lange Arbeitsabläufe – Bis zu eine Million Ausgabe-Token können umfangreiche Aufgaben ohne frühes Abschneiden ermöglichen.
- Konkrete Einsatzfelder – Google nennt Softwaremigrationen, Diagramm- und Videoanalyse, Finanzrecherche, juristische Entwürfe und defensive Sicherheitsarbeit.
- Niedriger Einführungspreis – Die vorläufigen API-Tarife liegen bei zwei beziehungsweise zehn US-Dollar pro Million Token.
- Wiederverwendbare Anweisungen – Skills können häufige Vorgaben speichern, Referenzdateien einbeziehen und miteinander kombiniert werden.
Kontra:
- Kaum verfügbar – Argon ist vorerst auf interne Teams und ausgewählte Fachleute für Cyberabwehr beschränkt.
- Uneinheitliche Vergleiche – Googles Führungsanspruch steht einer Gesamtwertung gegenüber, in der Claude Opus 5.5 vorne liegt.
- Spätere Preiserhöhung – Die regulären API-Preise sollen doppelt so hoch wie die Einführungstarife ausfallen.
- Offene Rahmenbedingungen – Zeitplan, Abos, Schweizer Sprachunterstützung und Datenschutzdetails für Argon beziehungsweise angehängte Skill-Dateien bleiben ungeklärt.
Gemini 4 Argon ist vorerst eher eine technische und preisliche Wegmarke als ein unmittelbar nutzbares Werkzeug. Das grosse Ausgabelimit und die genannten Arbeitseinsätze wirken substanziell, doch Zugang, unabhängige Leistungsprüfung und dauerhafte Kosten bleiben offen. Für aktuelle Gemini-Nutzer ist der Wechsel von Gems zu Skills deshalb die praktisch wichtigere Änderung, während das Missbrauchsrisiko leistungsfähiger Modelle weiterhin bestimmt, wann Argon breiter verfügbar wird.
Quellen
- Google releases Gemini 4 Argon, called its most powerful model yet – TechCrunch, 2026-09-30
- Google Gemini 4 Argon schliesst zur KI-Spitze auf, bleibt aber hinter Anthropics Claude Opus 5.5 – The Decoder, 2026-09-30
- Google DeepMind Unveils Gemini 4 Argon with 1M Output Tokens for Coding, Knowledge Work and Cyber Defense – MarkTechPost, 2026-09-30
- Google announces Gemini 4 and says it’s so capable that only ‘trusted cyber defenders’ can have it right now – The Verge, 2026-09-30
- Google announces Gemini 4 Argon AI model, but you can’t use it yet – Ars Technica, 2026-09-30
- Gemini 4 Argon: our next era of frontier intelligence – Google DeepMind, 2026-09-30
- Google ersetzt Gems durch Skills und folgt damit OpenAI und Anthropic beim neuen Prompt-Format – The Decoder, 2026-09-30
Bild: Dan Nelson via Pexels