Gemini 4: Google startet Post-Training und testet das Modell in Antigravity
Veröffentlicht am: 26.09.2026 um 14:13 Uhr | Redaktion boerse-global.de
Google hat den Entwicklungsprozess seines nächsten großen KI-Modells Gemini 4 beschleunigt und das System in die sogenannte Post-Training-Phase überführt. Wie aus Branchenkreisen und Berichten der letzten Tage hervorgeht, wird das Modell bereits intern in der Agenten-Entwicklungsplattform Antigravity getestet.
Parallel dazu unterstreichen aktuelle Daten das massive Wachstum von Googles bestehendem KI-Ökosystem, in dem monatlich Millionen von Entwicklern aktiv sind.
Fokus auf Sicherheit und autonome Agenten
Der Leiter von Google DeepMind, Koray Kavukcuoglu, bestätigte im Rahmen des AI Agenda Live Summit, dass das Basistraining von Gemini 4 abgeschlossen sei. Das Modell befinde sich nun in der frühen Phase des Post-Trainings, in der Antworten verfeinert, Verhaltensweisen angepasst und umfassende Sicherheitsprüfungen vorgenommen werden.
Ziel sei es, eine frühe Version des Modells so bald wie möglich zu veröffentlichen. Eine Verfügbarkeit werde deutlich vor Ende des Jahres 2026 angestrebt, wobei ein exakter Termin noch aussteht.
In dieser Phase konzentriert sich Google insbesondere auf die Zuverlässigkeit und die Integration von Schutzmaßnahmen, um potenzielle Risiken vor einer breiten Veröffentlichung zu minimieren.
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Kavukcuoglu betonte, dass Sicherheitskontrollen keinesfalls übersprungen würden, auch wenn nach dem Start schnelle Iterationszyklen geplant seien. Intern wird Gemini 4 bereits für KI-Programmierwerkzeuge eingesetzt, was die strategische Ausrichtung auf Coding-Fähigkeiten und autonome Agenten unterstreicht.
Strategiewechsel und Hardware-Priorisierung
Die Entwicklung von Gemini 4 markiert einen Wendepunkt in Googles Produktstrategie. Laut dem DeepMind-Chef hat das Unternehmen die Veröffentlichung von Gemini 3.5 Pro zugunsten der Entwicklung von Gemini 4 sowie kompakterer Flash-Modelle zurückgestellt.
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Während Gemini 3.1 Pro aus dem Februar 2026 das bislang aktuellste Pro-Modell bleibt, liegt der Fokus nun auf dem größeren Basismodell Gemini 4, um im Wettbewerb an der Spitze der KI-Entwicklung zu bestehen.
Flankiert wird diese Entwicklung durch eine gezielte Ressourcensteuerung. Google-CEO Sundar Pichai gab bereits im Sommer bekannt, dass das Unternehmen seine Tensor Processing Units (TPUs) primär für die Entwicklung von Frontier-AGI-Systemen reserviert.
Erst nachrangig stehen diese Kapazitäten für Dienste wie Vertex AI oder Gemini Enterprise zur Verfügung. Zudem prüft der Konzern den Einsatz von TPUs in Partner-Rechenzentren, unter anderem in Kooperation mit dem Investor Blackstone.
Skalierung des Ökosystems
Die technologischen Fortschritte treffen auf eine bereits stark gewachsene Nutzerbasis. Im Juli verzeichnete Google mehr als 9 Millionen Entwickler, die monatlich über Programmierschnittstellen (APIs) und Entwicklerprodukte auf die Modelle zugreifen.
Über diese Schnittstellen werden laut Unternehmensangaben rund 22 Milliarden Tokens pro Minute verarbeitet. Die Plattform Antigravity, auf der Gemini 4 derzeit erprobt wird, weist demnach mehr als 2,4 Millionen wöchentlich aktive Nutzer auf.
Auch im Unternehmenseinsatz zeigt sich eine hohe Marktdurchdringung. Gemini Enterprise wird nach Angaben des Konzerns von fast 90 Prozent der Fortune-100-Unternehmen genutzt. Dies schlägt sich in den Geschäftszahlen nieder: Der Umsatz von Google Cloud wuchs im Jahresvergleich um 82 Prozent.
Leistungswerte und Marktumfeld
Obwohl Google bisher keine offiziellen Benchmarks für Gemini 4 veröffentlicht hat, kursieren Berichte über technische Spezifikationen aus internen Tests. Demnach soll eine Pro-Version von Gemini 4 ein Kontextfenster von bis zu 10 Millionen Tokens unterstützen und bei Programmieraufgaben für autonome Agenten eine Erfolgsquote von 88 Prozent erreichen. Als Preismodell stehen 2,25 US-Dollar pro Million Eingabe-Tokens im Raum.
Im aktuellen Marktumfeld positioniert sich Gemini 4 gegen starke Konkurrenz. Während das aktuelle Gemini 3.8 Flash in Branchenvergleichen etwa 41 Punkte erreicht, liegen Spitzenmodelle wie Claude Opus 5.5 oder GPT-6 Astra bei Werten zwischen 53 und 58 Punkten.
Mit der Veröffentlichung von Gemini 4 beabsichtigt Google, diese Lücke zu schließen und seine Position im Bereich der hocheffizienten, autonomen KI-Anwendungen zu festigen.
