Gemini 4 Argon: Google stellt Modell für die Cyberabwehr vor

Mit Gemini 4 Argon hat Google sein bislang leistungsfähigstes KI-Modell vorgestellt. Es soll programmieren, recherchieren und schreiben können. Besonders gut soll es aber Sicherheitslücken aufspüren und schließen können. Ab wann ist es verfügbar?

Die Google-Mutter Alphabet hat mit Gemini 4 Argon ein neues KI-Modell veröffentlicht, das als Allzweckwerkzeug für Aufgaben wie Softwareentwicklung, Recherche und Texterstellung ausgelegt ist. Den Schwerpunkt legt Google allerdings auf einen anderen Bereich: Argon soll sich vor allem in der IT-Sicherheit hervortun.

Zunächst nur für ausgewählte Sicherheitspartner

Zugriff auf Argon erhält vorerst nur ein kleiner Kreis von Sicherheitspartnern, die an Googles Security-Initiative Fairwind teilnehmen. Google begründet das mit dem Leistungsniveau des Modells: Eine sichere Veröffentlichung erfordere ein schrittweises Vorgehen. Parallel beteiligt sich das Unternehmen am freiwilligen Verfahren der US-Regierung, das Behörden vorab Zugang zu neuen Modellen gewährt.

Laut Google wurde Argon gezielt für die Cyberabwehr trainiert. Es soll kritische Schwachstellen in Software eigenständig finden, überprüfen und mit Patches beheben. Vertrauenswürdige Verteidiger und Googles interne Teams bekommen das Modell sogar „ohne Cyber-Schutzmechanismen“, damit sie dessen Fähigkeiten voll ausschöpfen können.

Erste Ergebnisse liefert der Sicherheitsspezialist Wiz, der Argon in seinem Programm Scan for Good einsetzt. Dabei entdeckte das Modell eine kritische Lücke in weltweit genutzter Krankenhaussoftware, über die sensible persönliche Daten offenlagen. Frühere Spitzenmodelle hatten die Schwachstelle laut Google übersehen. Im Benchmark CWE-bench v1, der das Beheben von Sicherheitslücken misst, teilt sich Argon mit 68 Prozent den ersten Platz.

Rust statt C++ und 300 TiB weniger Speicherbedarf

Intern ist Argon bei Google bereits im Einsatz. „Argon verändert grundlegend, wie wir bei Google arbeiten und entwickeln“, schreibt Koray Kavukcuoglu, Chief AI Architect bei Google, im Blogbeitrag. Tausende Mitarbeiter nutzten das Modell zum Programmieren, für Recherchen und zum Schreiben.

Als Beispiele nennt Google mehrere Projekte. Agenten auf Basis von Argon werteten Profiling-Daten aus Googles Rechenzentren aus und setzten selbstständig Speicheroptimierungen um. Das habe über 300 TiB Arbeitsspeicher freigemacht, insgesamt rechnet Google mit Einsparungen von 500 TiB bis 1 PiB.

Zudem portieren Argon-Agenten C- und C++-Code nach Rust. Das reicht von Bibliotheken wie re2 und libgav1 bis zum Zircon-Kernel von Fuchsia mit mehr als 800.000 Zeilen. Beim Videodecoder libgav1 ersetzten die Agenten 32.000 Zeilen SIMD-Code durch sicheren Rust-Code, den der Compiler automatisch vektorisiert. Der Decoder arbeite damit 2,7-mal so schnell wie die bisherige Rust-Portierung. Da viele dieser Systeme kritisch sind, werden die Umschreibungen vor dem Produktiveinsatz automatisiert und manuell geprüft.

Damit Argon längere Aufgaben am Stück bearbeiten kann, hat Google außerdem das Ausgabelimit von 64.000 auf 1 Million Token angehoben.

Benchmark-Wettlauf mit OpenAI und Anthropic

Die großen KI-Labore liefern sich seit Monaten ein Wettrennen um das stärkste Modell. Und das, obwohl dieselben Unternehmen immer wieder davor warnen, dass KI außer Kontrolle geraten könnte. OpenAI hatte erst kürzlich Astra veröffentlicht und als sein bislang bestes Modell bezeichnet. Anthropic war mit Fable vor einigen Monaten ganz ähnlich aufgetreten.

Entsprechend offensiv vermarktet Google auch Argon. Das Modell soll in einer Reihe von Benchmarks deutlich besser abgeschnitten haben als OpenAIs GPT-6 Astra sowie Anthropics Fable und Opus. Im Blogbeitrag nennt Google konkrete Werte: Im Software-Engineering-Benchmark DeepSWE v1.1 erreicht Argon 77,9 Prozent, bei Zapiers AutomationBench 51,3 Prozent und beim Videoverständnis-Test LVBench 91,7 Prozent.

Im Vals Index, der den wirtschaftlichen Nutzen von KI in Bereichen wie Finanzen, Recht und Steuern bewertet, liegt Argon derzeit auf Platz eins. Unabhängig überprüfen lassen sich die Angaben bislang kaum, da das Modell nicht frei zugänglich ist.

Google überwacht die Gedankenkette

Vor einer breiten Freigabe will Google die Schutzmechanismen weiter ausbauen. Argon soll Anfragen für Cyberangriffe sowie für chemische, biologische, radiologische und nukleare Waffen verweigern, legitime Forschung mit doppeltem Verwendungszweck aber weiterhin unterstützen. Gegen indirekte Prompt Injections sei Argon das bislang widerstandsfähigste Google-Modell.

Zudem überwacht Google die Gedankenkette (Chain of Thought) und die Aktionen des Modells, um einzugreifen, falls Argon über die Absichten des Nutzers hinausgeht. Die Erkenntnisse daraus fließen bewusst nicht ins Training zurück, damit das Modell nicht lernt, die Überwachung zu umgehen. Den Rest der Branche ruft Google dazu auf, die Nachvollziehbarkeit des Schlussfolgerns von KI-Modellen zu erhalten.

Preis und Verfügbarkeit

Zum Start kostet Argon 2 US-Dollar pro Million Eingabe-Token und 10 US-Dollar pro Million Ausgabe-Token. Zwischengespeicherte Eingaben sind um 95 Prozent günstiger. Google spricht dabei von einem Einführungspreis. Nach der Testphase sollen zunächst zahlende API-Kunden und Abonnenten von Google AI Ultra Zugriff erhalten, anschließend weitere Entwickler, Unternehmen und Endkunden. Einen Termin nennt Google nicht, die Freigabe soll aber „so bald wie möglich“ erfolgen.

Google holt auf

Lange galt Google im KI-Rennen als abgehängt, zuletzt konnte das Unternehmen mit Gemini aber Erfolge verbuchen. Im August meldete Google mehr als eine Milliarde monatliche Nutzer für die Gemini-App. Damit liegt der Konzern gleichauf mit OpenAI, das für ChatGPT ebenfalls kürzlich die Marke von einer Milliarde monatlicher Nutzer verkündet hatte.

(red)