Wie ich ein Modell bewertet habe, das ich nicht ausführen kann
Ich baue bei eesel Integrationen und APIs, also rufe ich bei jedem neuen Modell zuerst es selbst auf. Bei Argon hat mich das nicht weitergebracht. Am 1. Oktober um 06:14 UTC listete mein Gemini-API-Schlüssel 61 Modelle, und Argon war keines davon. Um 07:12 UTC habe ich drei Modell-IDs probiert (gemini-4-argon, gemini-4-argon-preview, gemini-4.0-argon), und alle drei lieferten 404. Auf OpenRouter ist es auch nicht.
Dieser Test stützt sich also auf die Quellen, die es gibt, drei an der Zahl, und ich sage dazu, woher jede Aussage stammt:
- Googles eigene Zahlen. Die Tabelle mit 19 Zeilen auf der DeepMind-Modellseite und die dazugehörigen Methodikhinweise.
- Unabhängige Tests. Artificial Analysis hatte Vorab-Zugang und hat seine gesamte Testreihe durchlaufen, einschließlich Kosten und Token-Zahlen.
- Erste Reaktionen. Die Launch-Threads auf Hacker News und X, meist von Leuten, die dieselben Zahlen lesen wie ich.
Ich kann dir nicht sagen, wie sich Argon beim Prompten anfühlt oder wie schnell es ist. Außerhalb des Programms kann das noch niemand; selbst Artificial Analysis führt die Geschwindigkeit als N/A. Was ich tun kann, ist, die Belege so zu lesen, wie ein Ingenieur es bei der Modellwahl für die Produktion täte, und genau darum geht es in diesem Test. Wenn du erst die einfache Erklärung willst: Der Gemini-4-Argon-Leitfaden meiner Kollegin bzw. meines Kollegen behandelt Spezifikationen und Zugang.
Was Gemini 4 Argon gut kann
Vier Dinge sind mir aufgefallen. Das erste hat der Großteil der Launch-Berichterstattung übersehen.
Es weiß, wann es etwas nicht weiß
Bei AA-Omniscience, dem Wissenstest von Artificial Analysis, erreicht Argon eine Halluzinationsrate von 15%, die niedrigste aller Modelle mit 45+ im Index. GPT-6 Astra liegt bei 51% und GPT-6.1 Sol bei 54%.
In dieser Schlagzeile steckt allerdings ein Haken. Argons Genauigkeit ist niedriger, 50% gegenüber Astras 63%, und sein Omniscience-Gesamtwert (42) entspricht praktisch Astras (43). Es ist also nicht klüger bei Fakten, es verhält sich nur anders, wenn es unsicher ist. Aus den veröffentlichten Zahlen habe ich ausgerechnet, wie das pro 100 Fragen aussieht:
Die Rechnung: Der Omniscience-Wert ist die Zahl richtiger Antworten minus die Zahl falscher Antworten, also ergeben Argons 50 richtige und der Wert 42 etwa 8 falsche, die übrigen 42 sind "Ich weiß es nicht". Astras 63 und 43 ergeben etwa 20 falsche; mit seiner Rate von 51% auf die 37 nicht richtig beantworteten kommt man auf etwa 19. So oder so liefert Astra etwa 2,4-mal so viele selbstsichere falsche Antworten. Wenn der Chatbot mit Kunden spricht, würde ich diesen Tausch jedes Mal eingehen.
Wissensarbeit und lange Dokumente
Hier ist Googles Tabelle am einseitigsten. Argon führt beim Vals Index (68.9%), bei Vals Finance Agent v2 (65.4%) und beim Harvey's Legal Agent Benchmark, wo 19.6% absolut gesehen niedrig sind, aber fast das Dreifache des nächsten Modells (6.7%). Bei GraphWalks zwischen 256K und 1M Tokens hält es 84.2%, während Astra, Fable 5.1 und Opus 5.5 zwischen 65.0% und 71.8% liegen.
| Bereich (Googles Tabelle) | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|---|
| Vals Index | 68.9% | 63.1% | 65.8% | 67.0% |
| Vals Finance Agent v2 | 65.4% | 53.5% | 58.9% | 58.6% |
| Harvey's Legal Agent Benchmark | 19.6% | 5.4% | 6.7% | 3.8% |
| GraphWalks, 256K bis 1M | 84.2% | 71.8% | 65.0% | 66.8% |
| LVBench (langes Video) | 91.7% | 87.5% | 79.7% | 83.7% |
Artificial Analysis fand dasselbe Muster in seinem eigenen Test für agentische Büroarbeit, AA-Briefcase. Argons Bestehensquote von 65% bei den Bewertungskriterien ist die höchste, die es je gemessen hat, aber seine analytische Qualität (1576 Elo) und Präsentationsqualität (1308 Elo) liegen niedriger, für insgesamt 1494 Elo. Übersetzt: Es arbeitet die Checkliste besser ab als alles andere, aber seine Berichte sind nicht die am besten geschriebenen. Für die Vertragsprüfung ist das genau die Reihenfolge, die ich haben will.
Agentische Automatisierung
Agentenarbeit war bei Gemini bisher eine Schwachstelle, und Argon schließt einen guten Teil dieser Lücke. Es ist die Nr. 1 bei AutomationBench-AA, einem von Zapier gebauten Test für mehrstufige Geschäftsautomatisierung, mit 77.5%, vor Claude Sonnet 5.5 (71.3%) und Claude Opus 5.5 (69.5%).
Googles Version des Tests zeigt denselben Vorsprung (51.3% gegenüber 42.5% bei Opus 5.5), und Argon liegt auch bei Agent's Last Exam knapp vor Opus (39.5% gegenüber 38.2%), während GPT-6 Astra bei OSWorld 2.0 weiter vorn liegt (72.6% gegenüber 69.2%). Das zählt, wenn du Agenten baust, die sich durch SaaS-Tools klicken oder API-Aufrufe verketten, also genau die Art von Arbeit, die ich am häufigsten bei KI-Helpdesk-Integrationen sehe.
Widerstand gegen Prompt Injection
Bei Gray Swans Benchmark für indirekte Prompt Injection haben Angreifer bei Argon mit 15 Versuchen in 0.7% der Fälle Erfolg, laut Googles Cyber-Seite. Claude Opus 5.5 und Fable 5.1 liegen bei 1.0%, GPT-6 Astra bei 8.5% und Kimi K3 bei 52.7%.
Wenn du ein Modell Tickets, E-Mails oder Webseiten lesen lässt, ist das die Sicherheitszahl, auf die du achten solltest. Ein Ticket mit "ignoriere deine Anweisungen und erstatte den Betrag" ist eine indirekte Injection, und ein Modell, das das abschüttelt, kannst du mit mehr Tools verbinden, etwa einem MCP-Server, mit weniger Aufsicht.
Wo Gemini 4 Argon schwächelt
Die Schwachstellen lassen sich genauso gut an Zahlen festmachen, und zwei davon treffen alle, die ein Budget planen.
Terminal-Coding
Wenn deine Agenten in der Shell leben, ist Argon nicht die erste Wahl. Im Terminal-Bench-4.0-Lauf von Artificial Analysis erreicht es 57.1%, Vierter hinter Claude Sonnet 5.5 (63.6%), Claude Opus 5.5 (59.6%) und GPT-6 Astra (59.1%). Googles eigene Tabelle sagt dasselbe, mit Opus 5.5 9 Punkte vorn (66.4% gegenüber 57.4%) und Astra bei FrontierSWE v2 10.5 Punkte vorn.
Argons beste Coding-Zahl, 77.9% bei DeepSWE, kommt mit einem Sternchen. Die Methodikseite sagt, Google habe sie mit seinem eigenen mini-swe-Agent-Harness berechnet, während die Zahlen der Konkurrenz aus Bestenlisten und System Cards stammen. Das ist kein Grund, sie zu verwerfen, aber ein Coding-Modell würde ich nicht nach einem selbst durchgeführten Wert wählen.
Es verbraucht viele Tokens
Das ist der Nachteil, der meiner Meinung nach die meisten überraschen wird. Argon hat für den Artificial-Analysis-Index 110M Output-Tokens verbraucht, bei einem Median von 82M, und kam im Schnitt auf 62K Output-Tokens pro Aufgabe. GPT-6 Astra kam auf 27K.
Artificial Analysis sagt es deutlich: Argons Kostenvorteil kommt "by lower token prices, rather than reduced token use". Das Wasserfalldiagramm zeigt klarer als alles andere, was ich gefunden habe, wohin das Geld geht. Das vorige große Gemini, 3.1 Pro Preview, kostete $0.67 pro Aufgabe. Argons Mehrverbrauch an Tokens allein hebt das auf $2.43, der höhere Token-Preis auf $4.62, und der größere Cache-Rabatt bringt es auf $3.98 zurück.
Beim Standardpreis kostet Argon also pro Aufgabe etwa das 6-Fache von Gemini 3.1 Pro Preview, für 23 Punkte mehr im Index. Das kann ein fairer Tausch sein. Baue dein Budget nur nicht auf den Einführungsrabatt, der laut Artificial Analysis nach Googles Angabe nur "for at least one month" gilt.
Der Preis verdoppelt sich, und niemand weiß, wann
Der Einführungspreis beträgt $2 pro Million Input-Tokens und $10 pro Million Output-Tokens, mit gecachtem Input zu $0.10. Eine Fußnote im Launch-Beitrag sagt, danach gelten $4/$20, ohne Enddatum. Außerdem gibt es noch keine veröffentlichten Preise für Batch, Flex, Priority oder eine kostenlose Stufe, die die Gemini-3.8-Flash-Familie alle hat. Der Gemini-Preisleitfaden deckt den Rest des Katalogs ab.
Gib unten dein eigenes Volumen ein, um zu sehen, was das Ende der Aktion für eine Monatsrechnung bedeuten würde. Es nutzt die von Artificial Analysis gemessenen Kosten pro Aufgabe:
Zugang, Geschwindigkeit und eine fehlende Model Card
Der größte Nachteil ist auch der einfachste. Argon geht nur an vertrauenswürdige Cyber-Verteidiger im Fairwind Program, das mit über 650 Partnern arbeitet. Zahlende API-Kunden und Abonnenten von Google AI Ultra folgen als Nächstes, ohne Termin. Die Gemini-Abo-Seite endet weiterhin bei 3.1 Pro.
Es gibt auch keine öffentlichen Geschwindigkeitsdaten: Die Karte von Artificial Analysis zeigt die Geschwindigkeit als N/A, und Argon landet bei den Kosten nur auf Rang 77 von 223. Der Link zur Model Card auf DeepMinds Website lieferte bei meiner Prüfung am 1. Oktober noch immer ein 404. Das heißt nicht, dass das Modell schlecht ist. Es heißt aber, dass du Latenz, Rate Limits und den echten Durchsatz nicht messen kannst, und genau diese Zahlen entscheiden, ob ein Modell in der Produktion standhält.
Gemini 4 Argon im Vergleich zu GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5 und den anderen
So schneidet es bei den unabhängigen Zahlen ab. Alle stammen von Artificial Analysis, der Vergleich ist also gleichwertig:
| Modell | AA Intelligence Index | Kosten pro Aufgabe | Halluzinationsrate | AutomationBench-AA | Terminal-Bench 4.0 | Nutzbar? |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 5.5 (max) | 58 | Nicht angegeben | Nicht angegeben | 69.5% | 59.6% | Ja |
| Claude Sonnet 5.5 (max) | 56 | Nicht angegeben | Nicht angegeben | 71.3% | 63.6% | Ja |
| Gemini 4 Argon (high) | 53 | $1.99 Aktion / $3.98 | 15% | 77.5% | 57.1% | Nein |
| GPT-6 Astra (max) | 53 | $3.26 | 51% | 68.5% | 59.1% | Ja |
| Claude Fable 5.1 (max) | 53 | Nicht angegeben | Nicht angegeben | 59.4% | 52.0% | Ja |
| GPT-6.1 Sol (max) | 52 | $0.72 | 54% | 64.9% | 56.1% | Ja |
Zwei Dinge fallen mir an dieser Tabelle auf. Erstens führen Anthropics Modelle weiterhin den Index an, Opus 5.5 liegt fünf Punkte vorn; Argon bringt Google auf Augenhöhe mit OpenAIs bestem Modell, nicht vor alle anderen. Zweitens: GPT-6.1 Sol kommt auf einen Punkt an Argon heran, bei etwa einem Drittel von dessen Einführungskosten pro Aufgabe, und das macht Sol zur Preis-Leistungs-Wahl für die meiste allgemeine Arbeit. Wenn du Anbieter breiter vergleichst, behandeln die Vergleiche Claude vs Gemini und Gemini vs ChatGPT die Unterschiede im Alltag.
Was Leute über Gemini 4 Argon sagen
Praxisberichte gibt es kaum, also reagieren die meisten Stimmen auf dieselben Zahlen, die ich benutzt habe. Der Launch-Thread auf Hacker News hat über 1,276 Punkte und etwa 818 Kommentare erreicht, und der eine Kommentator dort, der nach eigener Aussage frühen Zugang hatte, gab ein ziemlich nüchternes Urteil ab:
"I had access to this over few weeks, and in my impression this was the first Gemini model that I can offload complex tasks that I don't want to do myself because I have to do lots of domain specific researches, which is irrelevant to my daily works. Not 100% reliable, but its outcome is usually better than mine and the cost to verify the outcome is significantly cheaper than doing the task by myself."
Das passt ziemlich gut zum Benchmark-Bild: stark bei Wissensarbeit im Recherche-Stil, solange du trotzdem prüfst, was es liefert. Die skeptische Haltung, die ich am häufigsten sah, drehte sich um den Wert, was zum Kostenabschnitt oben passt:
"Sol 6.1 scores one point less than Gemini 4 on intelligence AND costs less than half ($0.72 vs $1.99) per task."
Die schärfste Kritik betraf die Frage, welche Benchmarks Google überhaupt zur Veröffentlichung ausgewählt hat. Auf LinkedIn brachte Michał Piszczek es in einem Satz auf den Punkt:
"Argon wins where Google measures: DeepSWE, Vals Index, Harvey Legal, where it scores 5x Opus. It loses where Anthropic measures. Every lab wins on the benchmark it publishes."
Er vergleicht Argons 57.4% bei Terminal-Bench 4.0 mit Anthropics selbst gemeldeten 70.6% für Sonnet 5.5. Der unabhängige Lauf von Artificial Analysis ergibt einen faireren Vergleich und zeigt eine kleinere Lücke, 57% gegenüber 64%, aber sein Punkt gilt trotzdem. Auch Argons Vorsprung bei Recht wurde infrage gestellt. Auf X hat Andreas Kirsch die öffentliche Bestenliste für Harveys Benchmark geprüft:
"Picked one benchmark: Harvey's Legal Agent Benchmark Reported 19.6% for Argon. Checked https://www.vals.ai/benchmarks/hlab which reports 25.42% for Muse Spark 1.2. Astra, and so on, underperform a lot indeed. What is going on there?"
Argon führt also vor den Modellen in Googles Tabelle, was nicht dasselbe ist wie vor allen Modellen dieser Bestenliste. Die eigene Argon-Seite von Vals AI ergänzt ein Kostendetail, das zu Artificial Analysis passt: Argon ist Nr. 1 von 41 im Vals Index bei $15.68 pro Test, günstiger als die dahinter liegenden Claude-Modelle, aber die Kosten steigen bei CUA-bench auf $193.78 pro Test, wo es Platz 7 von 8 belegt.
Das andere große Thema war Googles Angewohnheit, Modelle anzukündigen, die Leute gar nicht bekommen können. Ein langjähriger Gemini-Nutzer fasste den Zyklus zusammen:
"They will go through the usual transition of "can't release a model" to "won't load in a harness normal people can use for 3-4 weeks" to "it's smart as hell but completely inept at tool use and coding" to "now it's behind everyone else" ... like every Gemini release."
Das ist zynisch, klar, aber es ist auch die richtige Prüfliste für den Moment, in dem der Zugang öffnet: Läuft es in normalen Harnesses, und passt seine Tool-Nutzung zu den Werten? Die praktischste Einschätzung, auf die ich gestoßen bin, betraf eine Angabe, die die meiste Berichterstattung übersehen hat:
"The benchmarks are SOTA but the bit I find most interesting is the 1 million output token limit. That could matter a lot more for long-running agents than another small bump on a benchmark."
Da bin ich bei ihm. Google hat das Output-Limit auf 1M Tokens angehoben, von 64K, und kombiniert es mit einer Long-Decode-Continuation-API-Funktion, die lange Antworten über mehrere Aufrufe hinweg fortsetzt. Wenn du schon einmal gesehen hast, wie ein Agent mitten im Job durch ein Request-Timeout abgeschnitten wurde, weißt du, dass das mehr wiegt als ein Punkt in einem Index.
Wer Gemini 4 Argon nutzen sollte
Sobald es öffnet, würde ich so entscheiden, Aufgabe für Aufgabe:
| Wenn du brauchst... | Meine Wahl heute | Wo Argon später passt |
|---|---|---|
| Vertrags-, Finanz- oder Recherchepakete über 256K Tokens | Prototyp auf Gemini 3.8 Flash (1M Kontext) | Erster Kandidat zum Austauschen |
| Coding-Agenten im Terminal | Claude Sonnet 5.5 oder Opus 5.5 | Nach aktuellen Zahlen nicht die beste Wahl |
| Günstiges allgemeines Reasoning in großer Menge | GPT-6.1 Sol | Nur wenn dir der Halluzinationsabstand wichtig ist |
| Mehrstufige SaaS-Automatisierung | Argon führt, aber du kannst es nicht aufrufen | Starker Kandidat |
| Schwachstellenforschung | Bewirb dich bei Fairwind, falls du qualifiziert bist | Dafür existiert Fairwind |
| Antworten an Kunden | Das Modell unter einem getesteten Support-Agenten | Ein willkommenes Upgrade, kein Hindernis |
Für Sicherheitsteams sind Gemini 3.8 Flash Cyber und Codex Security Cloud Tools, die du diese Woche tatsächlich nutzen kannst. Für alles andere listet die Übersicht Gemini-Alternativen auf, was du jetzt kaufen kannst.
Was dieser Test für Support-Teams bedeutet
Die Halluzinationsrate von 15% ist die interessanteste Zahl dieses Launches, wenn du KI vor Kunden einsetzt. Bei eesel haben wir über Jahre KI-Agenten in laufenden Support-Queues betrieben, und der Fehler, der Vertrauen kostet, ist keine langsame Antwort. Es ist eine selbstsichere falsche.
Wie das aussieht, habe ich in Kundengesprächen gehört. Ein Fahrzeug-Telematik-Unternehmen mit Zendesk und etwa 200 Tickets im Monat stellte fest, dass sein Bot Kunden "ja, wir unterstützen Ihr Automodell" sagte, für Marken, die nicht in seiner Datenbank standen, weil ein Hilfeartikel "wir unterstützen alle Modelle" sagte. Ein Modell, das weniger rät, hätte geholfen, aber den Artikel hätte es trotzdem nicht repariert.
Deshalb zähle ich Argons Ehrlichkeit als Bonus und nicht als Strategie. Die Maßnahmen, die die Lösungsquoten bewegen, liegen um das Modell herum:
- Das richtige Wissen. Deine früheren Tickets und dein Help Center, nicht allgemeine Trainingsdaten. Vage Artikel führen weiterhin zu selbstsicheren falschen Antworten.
- Eine harte Übergabe. Wenn die Suche nichts findet, geht es an einen Menschen. Das ist das Verhalten "Ich weiß es nicht", durch das System erzwungen, statt es vom Modell zu erhoffen.
- Tests an der Historie. Bevor etwas live geht, lass den Agenten an echten früheren Tickets laufen und vergleiche seine Antworten mit dem, was dein Team tatsächlich gesendet hat.
- Das Helpdesk, in dem er lebt. Der Agent sollte in Zendesk, Freshdesk oder Gorgias arbeiten, wo die Tickets ohnehin liegen.
Der Leitfaden zum Verhindern von KI-Halluzinationen im Support geht auf jeden dieser Punkte tiefer ein, und die Übersicht zum besten KI-Modell für Support-Tickets vergleicht die Modelle, die du heute kaufen kannst.
eesel ausprobieren
Wenn dir an Argon das "Ich weiß es nicht" aufgefallen ist, kannst du dieses Verhalten schon jetzt in deiner Queue haben. Argon ist Infrastruktur; eesel ist der Mitarbeiter. Der KI-Helpdesk-Teamkollege von eesel lernt aus deinen früheren Tickets und deinem Help Center, übergibt an dein Team, wenn die Antwort nicht in deinen Dokumenten steht, und führt eine Simulation an deinen echten früheren Tickets durch, damit du seine Antworten prüfen kannst, bevor er einen echten Kunden berührt.
Die Preise sind ein fester monatlicher Credit-Plan, bei dem ein Ticket oder Chat einen Credit kostet, mit allen Funktionen und unbegrenzten Plätzen, plus einem kostenlosen Plan mit 100 Credits und ohne Karte. Es gibt keine Abrechnung pro Token, sodass das Ende einer Aktion bei einem Modell darunter nichts an deinem Preis ändert. Probiere eesel an einem Teil deiner Queue aus und sieh, wie es mit deinen eigenen Tickets abschneidet.
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Article by
Rama Adi
Rama is a software engineer at eesel AI with two years of experience writing about B2B SaaS, AI tools, and customer support technology. Based in Bali, Indonesia, he brings a developer's perspective to product comparisons — cutting through marketing copy to what the integrations and APIs actually do.
