Was ist Gemini 4 Pro (Argon)? Funktionen, Preis, Benchmarks

Google DeepMind hat am 30. September 2026 Gemini 4 Argon vorgestellt. Das Unternehmen präsentiert das Modell als neues Spitzenmodell für „komplexe, langwierige Arbeitsabläufe": Softwareentwicklung, Wissensarbeit in Unternehmen wie Recht und Finanzen sowie Cyberabwehr. Die auffälligste Zahl ist das Ausgabelimit: 1 Million Tokens statt der 64.000 der Vorgängergeneration.

Im Netz stoßen Sie auf dieses Modell auch unter dem Namen „Gemini 4 Pro". Klären wir zuerst diesen Namen, dann, was das Modell kann, was es kostet und wer es nutzen darf.

Dieser Artikel ist ein Nachrichten- und Recherchetext; ich habe das Modell nicht getestet. Es steht derzeit nur einer ausgewählten Gruppe von Organisationen offen. Alle Zahlen unten stammen aus Googles Ankündigung und aus unabhängigen Zusammenstellungen, die Quellen stehen am Ende.

Gibt es ein Modell namens „Gemini 4 Pro"?

In der offiziellen Ankündigung kommt keine Gemini-4-Version mit dem Namen „Pro" vor. In Googles Beitrag heißt das Modell Gemini 4 Argon. „Pro" ist eine Abkürzung, die die Community in Anlehnung an frühere Generationen wie Gemini 3.1 Pro verwendet. Schon vor der Ankündigung haben einzelne Seiten den Codenamen „Argon" mit „Gemini 4 Pro" gleichgesetzt; Google hat das nicht bestätigt.

Praktisch heißt das: Wenn Sie „Gemini 4 Pro" suchen, ist nach heutigem Stand Gemini 4 Argon gemeint. Einen eigenen „Pro"-Preis, eine eigene Modellseite oder eine eigene Modell-ID gibt es nicht. Details zur Einrichtung finden Sie im Artikel Gemini 4 Pro Argon installieren? Wer hat Zugriff?.

Die Nachricht in Kürze

Eigenschaft	Wert
Modellname	Gemini 4 Argon
Ankündigung	30. September 2026
Entwickler	Google DeepMind
Eingabekontext	1 Million Tokens
Maximale Ausgabe	1 Million Tokens (zuvor 64.000)
Einführungspreis	2 $ / Mio. Eingabetokens, 10 $ / Mio. Ausgabetokens
Standardpreis (nach der Einführung)	4 $ Eingabe, 20 $ Ausgabe
Zwischengespeicherte Eingabe	95 % Rabatt auf den Eingabepreis
Zugang	Cyberabwehr-Fachleute im Fairwind-Programm
Nächste Stufe	Zahlende API-Kunden und Google-AI-Ultra-Abonnenten, ohne Datum

Wie lange die Einführungsphase dauert, hat Google nicht genannt.

Wofür ist es gedacht?

Google hebt drei Bereiche hervor.

Softwareentwicklung. Die Ankündigung nennt interne Beispiele: Bei einer Arbeit zur Speicheroptimierung wurden 300 TiB freigegeben, die Gesamteinsparung soll zwischen 500 TiB und 1 PiB liegen. Auch Projekte zur Portierung von C/C++-Code nach Rust werden mit Beispielen von über 800.000 Zeilen erwähnt. Das ist Googles eigene Darstellung; eine unabhängige Reproduktion gibt es bisher nicht.

Wissensarbeit in Unternehmen. Genannt werden Rechtsentwürfe, Finanzrecherche und Videoanalyse. Im Index der unabhängigen Messseite Vals steht das Modell auf Platz eins.

Cyberabwehr. Das Sicherheitsunternehmen Wiz soll mit dem Modell eine kritische Schwachstelle in Gesundheitssoftware gefunden haben, die personenbezogene Daten offenlegt; frühere Modelle hätten sie übersehen. Das ist auch der Grund, warum Google den Zugang in diesem Bereich beginnt.

Benchmark-Ergebnisse

Die Zahlen aus Googles Ankündigung und den darauf beruhenden Zusammenstellungen:

Messung	Gemini 4 Argon	Vergleich
DeepSWE v1.1 (lange Softwareaufgaben)	77,9 %	Claude Opus 5.5 74,2 %, GPT-6 Astra 74,1 %
Vals Index	68,9 %	Claude Opus 5.5 67,0 %, GPT-6 Astra 63,1 %
AutomationBench	51,3 %	In der Ankündigung auf Platz eins
LVBench (Videoverständnis)	91,7 %
CWE-bench v1 (Schwachstellenbehebung)	68 %	Gemeinsam mit GPT-6 Astra auf Platz eins
Terminal-Bench 4.0	57,4 %	Claude Opus 5.5 66,4 %
FrontierSWE v2	55,0 %	GPT-6 Astra 65,5 %

Das Wichtigste an der Tabelle sind die beiden letzten Zeilen: Bei Aufgaben im Terminal und bei wissenschaftlich geprägten Aufgaben liegt Argon zurück. Seine Stärken sind langer Kontext, Arbeit in Recht und Finanzen und lange Softwareaufgaben. Welches Modell für welche Arbeit besser passt, habe ich separat im Vergleich von Gemini 4 Argon, Claude Opus 5.5 und GPT-6 Astra behandelt.

Noch ein Hinweis: Laut The Next Web sollen einige Google-Mitarbeiter bezweifelt haben, dass das Modell in realen Arbeitsabläufen so gut ist wie in den Benchmarks. Da es am Veröffentlichungstag keine unabhängige Reproduktion gab, lesen Sie diese Zahlen am besten als „von Google und den Messorganisationen gemeldete Werte".

Verhältnis zu Antigravity

Antigravity ist Googles agentenorientierte Entwicklungsumgebung, die am 18. November 2025 zusammen mit Gemini 3 angekündigt wurde. Neben der Editor-Ansicht gibt es eine Manager-Ansicht, in der Sie mehrere Agenten parallel steuern.

Laut dem Ankündigungsbeitrag von Varun Mohan nutzen Tausende Google-Mitarbeiter Argon intern in Antigravity. Das Modell wurde also zuerst in dieser Umgebung erprobt. Dass Argon in der öffentlichen Antigravity-Version auswählbar ist, wurde nicht angekündigt. Sobald es so weit ist, aktualisiere ich diesen Artikel.

Warum ist es nicht öffentlich?

Google nennt den Grund offen: Weil die Cyberfähigkeiten des Modells stark sind, öffnet es den Zugang stufenweise. Das Unternehmen gibt an, die Sicherheitsmaßnahmen und Techniken zur Erkennung von Missbrauch durch Überwachung der internen Modellaktivität zu verstärken und am freiwilligen Vorabzugangsverfahren der US-Regierung teilzunehmen. Partner im Fairwind-Programm erhalten eine Version mit gelockerten Cyberschutzmaßnahmen.

Für die allgemeine Veröffentlichung sagt Google „so schnell wie möglich"; laut The Next Web nannte eine Führungskraft die Formulierung „weit vor Jahresende". Ein genaues Datum gibt es nicht.

Für wen ist es relevant?

• Teams mit langen Dokumenten und großen Codebasen: 1 Million Eingabe- und 1 Million Ausgabetokens zusammen könnten Aufgaben wie das Neuschreiben einer Codebasis in einem Durchgang ermöglichen. Bedenken Sie aber, dass die Ausgabetokens mit 10 $ pro Million multipliziert werden.
• Sicherheitsteams: Direkt relevant für Organisationen, die sich bei Fairwind bewerben können.
• Einzelne Entwickler: Im Moment gibt es nichts zu tun. Warten Sie auf die Stufe mit zahlender API und Ultra.

Wie ich als einzelner Entwickler KI-Werkzeuge auswähle, steht im Vergleich der Vibe-Coding-Werkzeuge.

Häufige Fragen

Sind Gemini 4 Pro und Gemini 4 Argon dasselbe Modell?

Offiziell gibt es keinen Namen „Gemini 4 Pro". Das von Google angekündigte Modell ist Gemini 4 Argon, und die Community klebt das Etikett „Pro" auf dieses Modell.

Ist Gemini 4 Argon kostenlos?

Nein. Der Einführungspreis beträgt 2 $ Eingabe und 10 $ Ausgabe pro Million Tokens. Nach der Einführung sind es 4 $ und 20 $. Bis zur allgemeinen Freigabe können Sie das Modell auch gegen Bezahlung nicht nutzen.

Kann ich Gemini 4 Argon jetzt nutzen?

Nur Cyberabwehr-Organisationen, die im Fairwind-Programm zugelassen sind, und Google-Mitarbeiter können es nutzen. Details im Artikel zum Zugang.

Wie groß ist das Kontextfenster?

1 Million Tokens für die Eingabe und 1 Million Tokens für die Ausgabe. In der Vorgängergeneration lag die maximale Ausgabe bei 64.000 Tokens.

Kann ich den Benchmark-Ergebnissen vertrauen?

Die Zahlen sind von Google und den Messorganisationen gemeldete Werte. Eine unabhängige Reproduktion gibt es noch nicht; entscheiden Sie erst, wenn Sie das Modell an Ihrer eigenen Arbeit getestet haben.

Quellen

• Google, Gemini 4 Argon: our next era of frontier intelligence (30. September 2026): Aufgaben, Benchmark-Ergebnisse, Preis, Ausgabelimit, Sicherheitsbegründung.
• Google DeepMind, Fairwind-Programm: wer sich bewerben kann und die Zugangsbedingungen.
• DataCamp, Gemini 4 Argon: Benchmarks, Pricing, and Access: Vergleichstabellen mit Konkurrenzmodellen und Hinweise zur Verfügbarkeit.
• The Next Web, Gemini 4 Argon: Google's new flagship reaches cyber defenders first: Zeitplan der Veröffentlichung und Zweifel der Mitarbeiter.
• Varun Mohan, Ankündigungsbeitrag (X): interne Nutzung in Antigravity.
• Wikipedia, Google Antigravity: Erscheinungsdatum und Funktionen von Antigravity.