Google-Argon-Zeitleiste: Was über Gemini 4 Argon belegt ist

Zeitleiste

1. 30. September 2026

   Google kündigt Gemini 4 Argon in einem Beitrag von Koray Kavukcuoglu an, SVP von Google DeepMind und Chief AI Architect. Er nennt Argon ein neues Frontier-Modell, laut Modellkarte „not a modification or a fine-tune of a prior model“, und sagt, es werde zuerst über das Fairwind Program an eine Gruppe vertrauenswürdiger Cyberverteidiger ausgerollt. Der Beitrag sagt, Google beteilige sich am freiwilligen Verfahren der US-Regierung für Zugang zu Modellen vor Veröffentlichung, setzt das Ausgabelimit auf 1M Token, vorher 64K, und nennt einen Einführungspreis von 2 US-Dollar pro Million Eingabetoken und 10 US-Dollar pro Million Ausgabetoken.

   Google blog: Gemini 4 Argon, our next era of frontier intelligence

2. 30. September 2026

   Derselbe Beitrag veröffentlicht Googles erste Benchmark-Angaben: 77,9 % bei DeepSWE v1.1 (Software-Engineering über lange Zeiträume), Platz eins im Vals Index, 51,3 % in Zapiers AutomationBench, 91,7 % bei LVBench zum Verstehen langer Videos und ein geteilter erster Platz mit 68 % bei CWE-bench v1 für das Beheben von Sicherheitslücken. Er beschreibt auch interne Nutzung bei Google, darunter die Migration von C/C++ nach Rust und ein Speichersparprojekt, das nach dem Rollout mehr als 300 TiB freigesetzt haben soll.

   Google blog: Gemini 4 Argon, our next era of frontier intelligence

3. 13. Oktober 2026

   Google veröffentlicht „Gemini 4 Argon is now available for everyone“, datiert auf den 13. Oktober 2026. Argon sei weltweit über die API in AI Studio und der Gemini-Plattform verfügbar, für Abonnenten von Google AI Ultra in Google Antigravity und für Abonnenten von Google AI Ultra und Pro in der Gemini-App und im AI Mode der Suche. Die Ausweitung auf Hunderte weitere Fairwind-Partner beginne an diesem Tag, und 10.000 Wissenschaftler könnten sich sechs Monate lang um kostenlose Antigravity-Nutzung der höchsten Stufe bewerben. Das Konto @googledevs postet um 19:13 UTC eine Entwickler-Anleitung.

   Google blog: Gemini 4 Argon is now available for everyone

4. 15. Oktober 2026

   Googles offizielles X-Konto fährt ab etwa 14:55 UTC einen Thread mit Argon-Demonstrationen. Ein Beitrag sagt, mit Argon sei das offene Modell Gemma 4 E2B auf einer A100 über vLLM um den Faktor 2,85 beschleunigt worden, von etwa 37.900 auf über 108.000 Token pro Sekunde, bei identischen Ausgaben. Spätere Beiträge zeigen ein animiertes Bilderbuch aus einem wissenschaftlichen PDF (15:15 UTC), die Synthese von Wirkstoffforschungs-Dokumenten bei Isomorphic Labs (16:15 UTC) und eine Foliensammlung aus 80.000 NASA-Archivdateien (17:54 UTC).

   @Google on X: Argon speeds up Gemma open models

5. 15. Oktober 2026

   ARC Prize veröffentlicht um 16:22 UTC verifizierte Ergebnisse für Gemini 4 Argon: ARC-AGI-3 mit 97,5 % bei einem Provider-Adapter-Harness (Kosten 4,8K US-Dollar) und 49,8 % mit dem Standard-Harness (5,8K US-Dollar), ARC-AGI-2 mit 91,3 % und ARC-AGI-1 mit 98,5 %. ARC Prize ist der Betreuer des Benchmarks selbst, das ist also eine Primärquelle für den Wert, nicht für Googles Aussagen über das Modell.

   @arcprize on X: Gemini 4 Argon on ARC-AGI (Verified)

6. 15. Oktober 2026

   Um 22:52 UTC sagt das offizielle Konto @antigravity, Gemini 4 Argon werde in Antigravity an zahlende Abonnenten von Google AI Pro ausgerollt, mit einem separaten nur wöchentlichen Argon-Kontingent neben dem bestehenden Flash-Kontingent, und die Nachfrage sei hoch gewesen. Antigravitys Varun Mohan postet dieselbe Nachricht um 22:52 UTC.

   @antigravity on X: Argon rolling out to Pro subscribers

7. 16. Oktober 2026

   Google DeepMind postet um 16:11 UTC, vier Gemini-4-Argon-Agenten hätten Minecraft in 27 Stunden von Grund auf durchgespielt, in einer Sandbox nur mit Code und Text, dabei 2.783 Programme geschrieben, die Aufgaben per Chat verteilt und gemeinsam ohne menschliche Hilfe debuggt. Der Beitrag zitiert einen Artikel eines der Forschenden. Das Konto der Gemini-App zeigt separat um 17:29 UTC, wie Canvas mit Argon dichte PDFs in interaktive Web-Apps verwandelt.

   @GoogleDeepMind on X: four Argon agents beat Minecraft

8. 16. Oktober 2026

   Die Seite „What’s new“ der Gemini API wird am 16. Oktober UTC zuletzt aktualisiert. Sie nennt die Modell-ID gemini-4-argon, ein einheitliches Fenster von 1.048.576 Token, langes Decoding bis etwa 1M Token über Hintergrundausführung, die Denkstufen low, medium (Standard) und high und sagt, der Einführungspreis laufe bis 30. November 2026 und steige dann ab 1. Dezember auf 4 und 20 US-Dollar pro Million Token. Sie hält auch fest, dass Argon nicht im kostenlosen Tarif enthalten ist.

   Gemini API docs: What’s new in Gemini 4 Argon

Hintergrund: Welches „Argon“ ist das?

Mehrere unverbundene Dinge heißen Argon, die erste Aufgabe ist also zu sagen, welches die Quellen beschreiben. Das, das Google veröffentlicht hat, ist Gemini 4 Argon, das erste benannte Modell der Gemini-4-Familie. Googles eigene Modellkarte beschreibt Gemini 4 als „the next generation in the Gemini series, a suite of highly-capable, natively multimodal, reasoning models“ und Argon als großen Sparse-Mixture-of-Experts-Transformer mit nativer multimodaler Unterstützung für Text-, Bild- und Audioeingaben. In der API heißt es gemini-4-argon. Nichts, was wir bei Google fanden, nutzt „Argon“ für ein separates Produkt, einen Forschungs-Codenamen vor diesem Start oder ein früheres Modell.

Die Kurzform „Google Argon“ ist, wie man das Modell im Gespräch nennt, Google selbst nennt es nie so. Sein Blog sagt im Titel „Gemini 4 Argon“ und danach im Fließtext nur „Argon“, und die Dokumentation nutzt den vollen Namen. Wer Primärquellen sucht, sollte den vollen Namen und die Modell-ID nehmen; die Kurzform zieht unverwandte Treffer an.

Google positioniert Argon als sein Flaggschiff-Reasoning-Modell für Software-Engineering in der Praxis, Wissensarbeit in Unternehmen wie Recht und Finanzen, wissenschaftliche Arbeit und Cybersicherheit. Die Modellseite listet Text, Bild, Video, Audio und PDF als Eingaben und Text als einzige Ausgabe und hält fest, dass Bilderzeugung, Audioerzeugung und die Live API nicht unterstützt werden. Argon liest Video und Audio, aber wenn Googles Demos Bilder, Audio oder 3D-Szenen zeigen, stammen diese von anderen Modellen (der Blog nennt Nano Banana für Bilder, Lyria und Gemini TTS für Audio), gesteuert von Argon als Orchestrator in Werkzeugen wie Antigravity.

Die Abfolge: ein gestufter Start

Der Start lief in zwei klaren Phasen, die Google selbst getrennt hat. Am 30. September stellte der Blogbeitrag Argon als „rolling out to a set of trusted cyber defenders through our Fairwind Program“ dar und sagte, die sichere Veröffentlichung von Fähigkeiten auf diesem Niveau „requires a phased approach“. Er sagt auch, Google sei „actively engaged in the U.S. government’s voluntary process for pre-release model access while we gradually expand access.“ Der Beitrag ist deutlich, dass Entwickler, Unternehmen und Verbraucher das Modell später bekämen, beginnend mit zahlenden API-Kunden und Abonnenten von Google AI Ultra.

Am 13. Oktober hob der zweite Beitrag mit dem Titel „Gemini 4 Argon is now available for everyone“ das Modell in die allgemeine Verfügbarkeit. Er listet die Kanäle: die API in AI Studio und der Gemini-Plattform für Entwickler und Unternehmen, Google Antigravity für Abonnenten von Google AI Ultra sowie die Gemini-App und den AI Mode der Suche für Abonnenten von Google AI Ultra und Pro. Für Unternehmen kommt Gemini for business hinzu. Zwei Programme laufen mit: Wissenschaftler können sich sechs Monate lang kostenlos um die höchste Antigravity-Nutzungsstufe bewerben (10.000 Plätze, laufende Aufnahme, vorbehaltlich Berechtigung und Kapazität), und Cyberverteidiger können sich beim Fairwind Program um Zugang ohne Cyber-Leitplanken bewerben.

Danach ist der Takt auf X sichtbar. Am 15. und 16. Oktober postete Googles Konten einen Strom von Demonstrationen, die Organisation ARC Prize veröffentlichte eigene verifizierte Werte, und Antigravity weitete Argon auf zahlende Abonnenten von Google AI Pro mit separatem Wochenkontingent aus. Das waren Rollouts und Vorführungen von Fähigkeiten, die schon am 13. Oktober beschrieben wurden, ein neues Modell wurde nicht angekündigt. Die datierten Knoten oben nennen jeden mit seinem Link.

Zwei verschiedene Daten für den Start

Googles Beitrag „available for everyone“ trägt das Datum 13. Oktober 2026. Der früheste @googledevs-Demobeitrag, den wir fanden, ist ebenfalls vom 13. Oktober (19:13 UTC), aber der Haupt-Thread von @Google, der dazu auffordert, „learn more about Gemini 4 Argon“, und den Blog verlinkt, trägt das Datum 15. Oktober (15:15 UTC), und @antigravitys Pro-Rollout ist am 15. Oktober um 22:52 UTC. Im Google-Antwort-Thread vom 15. Oktober wiederholt das Konto auch die Öffnung der Bewerbungen für Forschende und Cyberverteidiger. Aus öffentlichen Seiten lässt sich nicht erkennen, ob das Blogdatum eine gestufte Veröffentlichung widerspiegelt oder Verbraucherkommunikation, die zwei Tage später kam. Wir datieren die allgemeine Verfügbarkeit daher auf den 13. Oktober, gestützt auf Blogbeitrag und Dokumentation, und berichten die Beiträge vom 15. Oktober als das, was sie sind: das Datum, an dem diese Ankündigungen auf X erschienen.

Wir lassen die Abweichung hier sichtbar. Wer sich für einen Vertrag, ein Beschaffungsdokument oder ein Zitat auf ein bestimmtes Datum verlässt, sollte die URL des Google-Blogs und das dort genannte Datum zitieren und im Änderungsprotokoll der Gemini API die Verfügbarkeit für das eigene Konto prüfen, denn die Berechtigung hängt von Tarif und Region ab.

Die Zahlen, die Google veröffentlicht hat, und wer jeweils dahintersteht

Lesen Sie die letzte Spalte, bevor Sie eine Zahl wiederholen. Die meisten Benchmark-Werte stammen aus Googles eigenem Blog und sind Googles Messungen, manche an Benchmarks Dritter, ausgeführt vom Eigentümer des Benchmarks, manche in internen oder Partner-Evaluationen. Die ARC-Prize-Werte sind als vom Betreuer verifiziert gekennzeichnet und zeigen bei ARC-AGI-3 eine große Lücke zwischen dem Ergebnis mit Provider-Adapter-Harness und dem mit Standard-Harness, dasselbe Modell erzielte also je nach Gerüst drumherum sehr unterschiedliche Werte.

Was Google zur Sicherheit sagt

Googles Beitrag vom 13. Oktober beschreibt einen mehrschichtigen Schutz: Jailbreak-Resistenz, Überwachung und Durchsetzung unter dem Frontier Safety Framework, einen Misalignment-Monitor, der Schlussfolgern und Handeln des Agenten liest, und Training, das das Modell dazu bringen soll, negative Befunde ehrlich zu melden und vor unumkehrbaren Schritten innezuhalten. Er meldet, Abkürzungsversuche bei Coding-Benchmarks seien auf 2 % gesunken, externes Bio-Red-Teaming habe weniger als 1 % der getesteten Bio-Teilaufgaben freischalten können, und die Angriffserfolgsrate beim Benchmark von Gray Swan für indirekte Prompt-Injection sei über 15 adaptive Versuche auf 0,7 % gefallen. Das sind Googles Aussagen über die eigenen Tests. Die Modellkarte ergänzt, Argon könne weiterhin halluzinieren und gelegentlich langsam sein oder Zeitüberschreitungen zeigen.

Google sagt auch, für vertrauenswürdige Verteidiger und die eigenen Teams werde es Argon ohne Cyber-Leitplanken freigeben. Das öffentliche Modell ist das abgesicherte. Wenn Sie eine Demonstration ungeschützter Schwachstellensuche lesen, geht es um die Fairwind-Konfiguration und nicht um das, was ein zahlender API-Kunde bekommt.

Was nicht belegt ist

• Jedes Veröffentlichungsdatum anderer Gemini-4-Modelle. Google sagt nur, Argon sei „just the beginning“ und man freue sich auf „the rest of the Gemini 4 family“; Namen, Daten oder Spezifikationen werden nicht genannt.
• Unabhängige Reproduktion der Schlagzeilen-Benchmarkwerte außer den ARC-Prize-Ergebnissen. Googles Werte zu DeepSWE, AutomationBench, LVBench und CWE-bench veröffentlicht Google in seinem Blog; Ranglisten von Dritten, die wir auf Primärseiten hätten zitieren können, fanden wir nicht.
• Architekturdetails über „Sparse-Mixture-of-Experts-Transformer“ hinaus: Parameterzahl, Expertenzahl und Trainingsdaten sind auf Modellkarte und Blog nicht offengelegt.
• Aussagen Dritter, Argon sei „insane at 3D“, habe in einem Produkt „set a new SoTA“ oder sei in einem bestimmten Partnerprodukt verfügbar. Solche Beiträge sahen wir auf X, auch mit einem Repost von Google-Führungskräften, aber es sind Erfahrungsberichte anderer, und ein Repost heißt nicht, dass Google die Aussage prüft.
• Wirkungszahlen aus der Praxis bei genannten Partnern (zum Beispiel Wiz oder Gamow Labs) über das hinaus, was Googles Beitrag sagt; sie sind in Googles Blog beschrieben, und die eigenen Seiten der Partner fanden wir nicht.
• Verfügbarkeit in einem Land, einem Schulkonto oder einem Unternehmens-Tenant. Tarife und Rollouts unterscheiden sich, und der Blog sagt nur „globally available“.

Wie das zu anderen Modell-Zeitleisten auf Front passt

Argon ist einer von mehreren Frontier- oder frontiernahen Releases, die wir diesen Monat anhand von Primärquellen verfolgt haben. Zur xAI-Seite der Geschichte, mit einem Modell, über das geredet, das aber nicht veröffentlicht wurde, siehe Grok 4.8: Was xAI tatsächlich gesagt hat. Für Releases offener Gewichte mit echten, herunterladbaren Gewichten vergleichen Sie es mit der Reflection-Beam-501B-Zeitleiste und der Meta-Muse-Spark-Open-Zeitleiste. Für praktische Schritte, wenn Sie Argon ausprobieren wollen, lesen Sie Was Sie heute mit Google Argon tun können, und dazu, wie diese Labore bei offenen Mathe-Problemen eingesetzt werden, die Zeitleiste der KI-Mathematiker. Googles Argon-Demos nutzen über MCP auch Blender, unser Leitfaden zu Blender-Alternativen ist also relevant, wenn Sie das Modell mit einem 3D-Werkzeug koppeln wollen. Das Blog-Verzeichnis listet alles.

Weiterlesen

Alle Beiträge, neueste zuerst, stehen im Front-Blog.

• Was Sie heute mit Google Argon tun können: Praktische Schritte mit Gemini 4 Argon.
• Grok 4.8: Was xAI tatsächlich gesagt hat: Die Releases von xAI von Grok 4.5 bis 4.7 und die Aussagen zu 4.8.
• KI und Mathematiker im Zeitverlauf: Die ausführlichere Chronik zu KI und Forschungsmathematik im Oktober 2026.
• Reflection-Beam-501B-Zeitleiste: Die Veröffentlichung der Gewichte von Reflection Beam 501B in zeitlicher Folge.
• Blender-Alternative finden: Der Gesamtleitfaden zur Wahl eines 3D-Werkzeugs.

Häufige Fragen

Änderungsprotokoll

• 18. Oktober 2026 — Erstveröffentlichung. Googles Blog, Gemini-API-Dokumentation, DeepMind-Modellkarte und offizielle X-Beiträge bis 18. Oktober 2026 (UTC+8) geprüft.

Quellen

• Google blog: Gemini 4 Argon, our next era of frontier intelligence (Sep 30, 2026)
• Google blog: Gemini 4 Argon is now available for everyone (Oct 13, 2026)
• Google DeepMind: Gemini 4 Argon model card
• Gemini API docs: Gemini 4 Argon model page
• Gemini API docs: What’s new in Gemini 4 Argon
• @googledevs on X, Oct 13: Argon in Antigravity, desk to racing game
• @Google on X, Oct 15: animated storybook from a PDF
• @Google on X, Oct 15: Argon speeds up Gemma
• @Google on X, Oct 15: Isomorphic Labs
• @Google on X, Oct 15: 80,000 NASA files into a slide deck
• @GeminiApp on X, Oct 15: 3D-printed furniture accessories in Canvas
• @GeminiApp on X, Oct 16: Canvas turns PDFs into interactive apps
• @arcprize on X, Oct 15: Gemini 4 Argon on ARC-AGI (Verified)
• @antigravity on X, Oct 15: Argon rolling out to Pro
• @GoogleDeepMind on X, Oct 16: four Argon agents beat Minecraft