Google hat das Modell Gemini 4 Argon angekündigt, ein Modell für langfristige professionelle Aufgaben, die mehrstufiges Reasoning erfordern, etwa Softwareentwicklung, Finanzrecherche, juristische Formulierung und Cyberabwehr. Nach Angaben des Unternehmens erhöht das Modell die Ausgabelimite auf eine Million Tokens, verglichen mit zuvor 64.000 Tokens. Dadurch kann es lange Arbeitsabläufe verarbeiten und umfangreiche Ausgaben innerhalb einer einzigen Aufgabe erzeugen.
Begrenzte Einführung vor der allgemeinen Verfügbarkeit
Google hat damit begonnen, Argon einer Gruppe vertrauenswürdiger Cybersicherheitsverteidiger über das Fairwind-Programm zugänglich zu machen. Das Unternehmen erklärt außerdem, dass es am freiwilligen Verfahren der US-Regierung für den Zugang zu Modellen vor deren Einführung teilnimmt und den Zugang nach dem Sammeln von Rückmeldungen der Tester sowie der Verbesserung der Schutzmechanismen schrittweise ausweiten will.
Der Einführungspreis beginnt bei 2 Dollar pro einer Million Eingabetokens und 10 Dollar pro einer Million Ausgabetokens, mit einem Rabatt von 95% auf zwischengespeicherte Eingabetokens. Nach Ablauf der Einführungsphase steigt der Preis auf 4 Dollar für die Eingabe und 20 Dollar für die Ausgabe pro einer Million Tokens. Nach Angaben von Google wird die breitere Verfügbarkeit zunächst für zahlende Kunden über die API und Abonnenten von Google AI Ultra beginnen, anschließend für Entwickler, Unternehmen und Verbraucher.
Leistung bei Programmierung und Unternehmensarbeit
Google zufolge erzielte Argon im Benchmark DeepSWE v1.1 für langfristige Softwareentwicklungsaufgaben ein Ergebnis von 77,9% und führte den Vals-Index an, der die wirtschaftlichen Auswirkungen in den Bereichen Finanzen, Programmierung, Recht und Steuern misst. Außerdem führte es den AutomationBench-Benchmark von Zapier mit einem Ergebnis von 51,3% an und erreichte 91,7% bei LVBench zum Verständnis langer Videos.
Innerhalb von Google wurde das Modell zur Verbesserung von Algorithmen für Quantencomputer, zur Analyse von Daten zum Speicherverbrauch in Rechenzentren und zur Migration von Codebasen von C und C++ nach Rust eingesetzt. Das Unternehmen erklärt, dass die Speicheroptimierungen nach ihrer Anwendung mehr als 300 Terabyte freigesetzt hätten, bei geschätzten Gesamteinsparungen zwischen 500 Terabyte und 1 Petabyte. In der Bibliothek libgav1 ersetzte Argon etwa 32.000 Zeilen SIMD-Code. Dadurch entstand eine 2,7-mal schnellere Rust-Version als die vorherige Rust-Portierung, während dieselben Videoausgaben beibehalten wurden. Google betont, dass die Migrationen vor ihrer Veröffentlichung in der Produktion Prüfungen, Tests und Reviews unterzogen werden.
Besonderer Fokus auf Cyberabwehr
Google hat Argon darauf trainiert, Softwareschwachstellen selbstständig zu erkennen, zu verifizieren und zu beheben. Nach Angaben des Unternehmens setzt Wiz das Modell im Rahmen der Initiative Scan for Good zum Schutz öffentlicher Infrastruktur ein. In einem frühen Versuch entdeckte das Modell eine kritische Schwachstelle, durch die sensible persönliche Daten in Gesundheitssoftware offengelegt wurden, die von Krankenhäusern weltweit verwendet wird. Im CWE-bench-v1-Benchmark zur Behebung von Schwachstellen belegte Argon mit einem Ergebnis von 68% gemeinsam den ersten Platz.
Was ändert sich in der Praxis?
Argon steht für den Übergang von der Nutzung eines Modells für kurze Antworten hin zum Betrieb umfangreicher professioneller Arbeitsabläufe, die Analyse, Ausführung und Überprüfung umfassen. Die genannten Ergebnisse stammen jedoch von Google oder seinen Partnern und aus spezifischen Benchmarks und bedeuten nicht zwangsläufig eine vergleichbare Leistung in jeder Produktionsumgebung. Zudem ist die derzeitige Verfügbarkeit begrenzt, und Google macht den öffentlichen Zugang weiterhin von Sicherheitstests sowie der Verbesserung der Widerstandsfähigkeit gegen Missbrauch, indirekte Prompt-Injection und Risiken einer Fehlanpassung abhängig.
Das Unternehmen erklärt, dass es das Verhalten und die Aktionen des Modells überwacht und die Isolation der in Schulungen und risikoreichen Evaluierungen verwendeten Umgebungen verstärkt. Außerdem wird Google Argon zunächst ohne einige Cyberabwehr-Schranken für vertrauenswürdige Verteidiger und die eigenen Teams bereitstellen. Diese Entscheidung erhöht zwar das potenzielle Abwehrvermögen, macht aber die Auswahl der Nutzer und die betriebliche Überwachung zu einem wesentlichen Bestandteil der Sicherheit der Einführung.