Google Gemini 4 Argon: Greifzeit sinkt im Test von 58,9 auf 17,4 Sekunden

Google hat am 13. Oktober 2026 das Modell Gemini 4 Argon vorgestellt, das speziell auf Aufgaben im Bereich der Robotik und des physischen logischen Schließens ausgerichtet ist. Bei einem internen Versuch demonstrierte das System die Fähigkeit zur iterativen Selbstverbesserung an einem Roboterarm des Typs SO-101 mit sechs Freiheitsgraden.

Wie Kanishka Rao von Google mitteilte, verkürzte das Modell seine Ausführungszeit bei einer Greif- und Ablageaufgabe über drei Durchläufe hinweg deutlich: Nach einem ersten Versuch mit 58,9 Sekunden benötigte das System im zweiten Durchgang 22,9 Sekunden, wobei der Greifer noch den Rand der Kiste berührte, bevor im dritten Durchlauf eine Zeit von 17,4 Sekunden bei einem präzise zentrierten Abwurf erreicht wurde.

Simulationen aus Einzelbildern und automatisierte Abläufe

Nach Angaben aus dem Entwicklerblog von Google nutzt Gemini 4 Argon eine sogenannte Real-to-Sim-Pipeline. Diese ermöglicht es, aus einem einzelnen RGB-Foto oder einer Skizze ein kalibriertes Simulationsmodell in der Physik-Engine MuJoCo zu erstellen. In einem Versuchsaufbau erzeugte das System autonom über 4.500 domänenrandomisierte Episoden sowie 77 Aufgaben, die für das Nachtrainieren eines Modells für Aktionen genutzt wurden.

Bei einem Experiment mit zwei FR3-Roboterarmen von Franka mit jeweils sieben Freiheitsgraden und vier Kameras steigerte dieses Simulationstraining die reale Erfolgsrate von 56 Prozent auf 75 Prozent. Gleichzeitig sank die Fertigstellungszeit von 35 Sekunden auf 24 Sekunden. Diese Angaben stammen direkt vom Hersteller und wurden bislang nicht unabhängig überprüft; zudem machte das Unternehmen keine Angaben zur Gesamtzahl der Versuche.

In weiteren Demonstrationen zeigte Google die Erstellung eines virtuellen Abfallbehälters in MuJoCo für den vierbeinigen Roboter Spot, der über zwölf Bein- und sechs Arm-Freiheitsgrade verfügt. Dabei kontrollierten zwei Prüfagenten die Aktionen von Fuß und Greifer.

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Eine 136 Sekunden lange Aufnahme eines ALOHA-2-Systems zerlegte das Modell in sechs Teilaufgaben und 17 atomare Bewegungen. Zudem demonstrierte Google DeepMind das Erlernen des Wurfspiels Cornhole auf einem humanoiden Roboter von Apptronik über eine vierstufige Erfassung menschlicher Bewegungsdaten und Zielpositionen.

Stärken im Benchmark, Defizite bei Ausführungsdauer

Auf dem Benchmark ERQA für physisches Reasoning, der 400 Fragen umfasst und ohne externe Werkzeuge bearbeitet wird, erzielte Gemini 4 Argon ein Ergebnis von 87 Prozent.

Das System lag damit vor Claude Opus 5.5 mit 82,3 Prozent, GPT-6 Astra mit 81 Prozent sowie Claude Fable 5.1 mit 74 Prozent. Der ERQA-Test bewertet vor allem theoretische Schlussfolgerungen und bildet nicht zwangsläufig die Erfolgsrate in realen Kundenumgebungen ab.

Im unabhängigen Benchmark AA-Robotics von Artificial Analysis, der an einem realen Roboterarm über acht Aufgaben hinweg durchgeführt wurde, erreichte Gemini 4 Argon einen Wert von 55,3 von 100 Punkten. Damit belegte das Modell den dritten Platz hinter GPT-6 Astra mit 69,4 Punkten und GPT-6.1 Sol mit 65 Punkten.

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Die Quote beim erfolgreichen Greifen betrug 36 Prozent. Mit durchschnittlich rund 52 Minuten pro Aufgabe und einer Wartezeit von etwa 21 Minuten bis zur ersten physischen Aktion war das System rund 100-mal langsamer als eine menschliche Vergleichsbasis. Die Kosten lagen dabei zwischen 1,93 und 16,36 US-dollar pro gelöster Aufgabe.

Preise und Zugang über Entwicklerplattformen

Gemini 4 Argon steht seit dem 13. Oktober 2026 Abonnenten von Google AI Ultra sowie über die Gemini-API und Antigravity zur Verfügung. Das Kontextfenster umfasst 1 Million Token. Bis zum 30. November 2026 gilt ein Einführungspreis von 2 US-Dollar pro 1 Million Eingabe-Token sowie 10 US-Dollar pro 1 Million Ausgabe-Token. Ab Ende November greift das reguläre Preismodell.