Gemini 4 Argon: Gebouwd voor complexe vragen

Gemini 4 Argon is nu wereldwijd beschikbaar voor ontwikkelaars en bedrijven via de API in AI Studio en Gemini Platform, voor Google AI Ultra-abonnees ¹ in Google Antigravity en voor Google AI Ultra- en AI Pro-abonnees in de Gemini-app en AI-modus in Google Zoeken.

Argon blinkt uit in diepgravend werk bij complexe praktijkopdrachten, van programmeren en finance tot juridisch werk, cybersecurity en wetenschap. Dankzij die diepgang en precisie bij taken die uit meerdere stappen bestaan, laat Argon andere topmodellen achter zich op uiteenlopende benchmarks. Zo staat het model op #1 in de Vals Index, die AI-prestaties meet in cruciale sectoren zoals de financiële wereld, softwareontwikkeling, de advocatuur en belastingadvies.

Het model wordt vandaag gelanceerd voor een introductieprijs ² van $2 per miljoen input-tokens en $10 per miljoen output-tokens (met 95% korting op gecachete input-tokens).

Teams binnen Google, bij bedrijven en in de wetenschap boeken met Argon nu al flinke resultaten:

• Ze lossen pittige engineering-problemen op, zoals het refactoren en optimaliseren van enorme codebases
• Ze stroomlijnen bedrijfsprocessen in onder meer de juridische sector, finance en de wetenschap
• Ze sporen kritieke kwetsbaarheden in cybersecurity op en dichten die direct
• Ze maken nieuwe doorbraken mogelijk in quantumcomputing, kernfusie en de biowetenschappen

Complexe engineering-taken kraken

Bij Google zetten we Argon in voor onze lastigste technische uitdagingen. De afgelopen weken leverden onze software-engineers sneller dan ooit code van topkwaliteit op. Met Argon in Antigravity schroefden teams het aantal door AI-agents ingediende codewijzigingen met ruim 35% op, terwijl het aantal rollbacks met bijna een derde daalde.

• Browsercode in Chrome ontwarren: Argon hielp het Chrome-team om de kernverwerking van webpagina's los te koppelen van een legacy-map met zo'n 6 miljoen regels aan browserfuncties, midden in de 40 miljoen regels tellende Chromium-codebase. Door meerdere strakke codewijzigingen tegelijk door te voeren, rondde het team samen met Argon een architecturale refactoring over honderden bestanden af: maanden werk geklaard in een paar weken. Voor de miljarden Chrome-gebruikers wereldwijd betekent dit dat actieve webpagina's straks soepel tussen tabbladen, zijpanelen en zwevende vensters kunnen bewegen zonder opnieuw te laden. Daarmee verdwijnt in één klap een hele categorie browsercrashes.

• Een Python-productiecodebase in een paar uur optimaliseren: In Antigravity helpt Argon het team achter Googles open-source Agent Development Kit (ADK) — een framework voor zakelijke AI-agents — om de prestaties nog verder op te voeren. Het team gaf Argon hun .agents/skills-spelregels mee, plus een opdracht van één alinea: schrap alle onnodige overhead in het framework zonder bestaande apps kapot te maken. Argon ging 's nachts zelfstandig aan de slag en kwam met optimalisaties die inmiddels live staan in google/adk-python. Het resultaat: de voorbereidingstijd voor sessies in het geheugen daalde bij lange sessies met 40% en cold imports zijn 21% sneller.
• Open-source pakket voor quantumchemie versnellen: xTB (Semiempirical Extended Tight-Binding) is een van de meest geciteerde open-source quantumchemiepakketten voor moleculen. Wetenschappers gebruiken het om de 3D-vorm van moleculen te voorspellen en razendsnel grote aantallen kandidaat-medicijnen en -materialen te screenen. Met Argon in Antigravity maakten onze onderzoekers xTB tot wel 2,3x sneller in het voorspellen van molecuulstructuren en 1,8x sneller in conformer-zoekopdrachten. De verbeteringen zijn inmiddels toegevoegd aan de officiële xTB-repository op GitHub.
• Onze open Gemma-modellen bijna drie keer zo snel maken: Met hulp van Argon bereikten we via vLLM op een A100 een end-to-end versnelling van 2,85x bij inferentie (de doorvoer op Gemma 4 E2B schoot omhoog van ~37.900 naar ruim 108.000 tokens per seconde), met 100% token-pariteit en nul kwaliteitsverlies. En dat in een paar dagen tijd, waar dit normaal maanden kost. Bekijk de upstream pull requests (met optimalisaties van attention-tuning tot speculative decoding) om precies te zien wat er onder de motorkap is aangepast.
• Complexe 3D-visualisaties bouwen: Argon zet een flinke stap vooruit in ruimtelijk redeneren, wiskundige precisie en visueel programmeren vergeleken met eerdere Gemini-modellen. Met slash-commando's zoals /goal en prompts voor multi-agent loops met eigen skills in Antigravity, bouwen Googlers met Argon razendsnel prototypes van complexe 3D-visualisaties, hoogwaardige games en interactieve animaties in puur vanilla code — direct klaar om in de browser te draaien.

Onmisbare zakelijke en professionele workflows vernieuwen

Argon combineert geavanceerd redeneervermogen, scherp visueel inzicht, bredere domeinkennis en een sterkere schrijfstijl voor de juridische sector, finance, wetenschap en softwareontwikkeling. Ideaal voor veeleisend werk waar veel op het spel staat. Het model communiceert helder, houdt je goed op de hoogte en volgt stijlinstructies betrouwbaarder op dan al onze voorgaande Gemini-modellen. Argon geeft directer antwoord zonder om de hete brij heen te draaien, valt niet onnodig in herhaling en laat clichés achterwege.

Zakelijke klanten en startups in ons early access-programma boeken nu al flinke winst met Argon. Door slim redeneren en multimodale functies te combineren met strikte feitelijke onderbouwing (grounding), blinkt Argon uit in het doorgronden van complexe multimodale documenten, data-analyse over langere periodes en interactieve analyse-omgevingen.

Sneller resultaat in de praktijk met onderzoekers en domeinexperts

Onderzoekers, engineers en securityspecialisten verleggen met Argon nu al de grenzen in cyberdefense, wetenschap, wiskunde en robotica. Het model helpt cyberverdedigers en wetenschappers om hypothesen te toetsen, zelfstandig kritieke codebases en formele wiskundige bewijzen door te lichten, én subtiele zero-day-kwetsbaarheden en denkfouten in code op te sporen.

Geavanceerde cybersecurity in handen van meer betrouwbare verdedigers

Vanaf vandaag breiden we de toegang uit naar honderden nieuwe partners binnen het Fairwind Program.

Wiz zet Argon al in voor zijn 'Scan for Good'-initiatief, dat vitale infrastructuur gratis beschermt voor het algemeen belang. Dankzij vroege toegang tot het model liet Wiz zien wat Argon in de praktijk betekent voor cruciale sectoren, waaronder de gezondheidszorg. Door complexe kwetsbaarheden slim aan elkaar te koppelen, hielp het model om een lek in het downloadproces van openbare bestanden op te sporen en direct te dichten — een lek waarmee een hoofdsleutel op straat lag en beheerdersrechten in zorgsoftware konden worden buitgemaakt. Argon deed dus meer dan alleen een bug aanwijzen: het stelde proactief honderdduizenden vertrouwelijke patiëntendossiers veilig.

Nieuwe wetenschappelijke doorbraken mogelijk maken

Ook in de wetenschap maakt Argon al zichtbaar verschil en helpt het onderzoekers en experts op allerlei vakgebieden aan nieuwe ontdekkingen.

• Quantumcomputing: Argon helpt onze onderzoekers sneller vooruitgang te boeken in zowel quantum-foutcorrectie als het ontwerpen van algoritmen. Om ervoor te zorgen dat foutdecoders de quantumhardware in realtime kunnen bijbenen, vertaalde Argon een interne versie van AlphaQubit — onze ML-decoder voor quantum-foutcorrectie — naar één strak geoptimaliseerde hardware-kernel. Dat verdubbelde bijna de inferentiesnelheid, waardoor we grotere, krachtigere modellen kunnen inzetten en kunnen opschalen naar grotere quantumsystemen, zonder de strenge realtime-eisen uit het oog te verliezen. Daarnaast verlaagt Argon de ruimte-tijdkosten voor quantum-subroutines. Voor arcsin, een bouwsteen in recente quantumsimulatie-algoritmen, verlaagt een door Argon geschreven en in Lean formeel geverifieerde implementatie de ruimte-tijdkosten met een factor 100 vergeleken met een gepubliceerde quantum-CORDIC-baseline. Een mooie stap richting een standaardbibliotheek van geoptimaliseerde quantumcircuits.
• Kernfusie: Stellaratoren zijn razend complexe machines en gelden als een topkandidaat voor onbeperkte, schone fusie-energie. Alleen is het optimaliseren van hun 3D-magneetvelden berucht lastig. Sinds 1967 ging men er onder het zogeheten 'vermoeden van Grad' (Grad's conjecture) vanuit dat exacte wiskundige oplossingen voor deze velden onmogelijk te vinden waren — totdat er recent tegenvoorbeelden opdoken, onder meer van professor Matt Landreman (University of Maryland). Nu heeft een team bij Google samen met professor Landreman een bredere klasse van tegenvoorbeelden voor het vermoeden van Grad ontdekt. Deze nieuwe oplossingen bieden de fusiegemeenschap betrouwbare benchmarks om hun simulatiecode voor stellaratoren te testen: onmisbaar gereedschap voor toekomstige ontwerpen.
• Enzymontwerp: Het ontwikkelen van enzymen met een exact bepaalde reactiviteit gaat normaal gesproken tergend langzaam en vergt vaak maanden aan maatwerk in model-tuning en het screenen van kandidaten. Serine-esterasen vormen een groep enzymen die esterbindingen op specifieke moleculen doorknippen; ze worden volop gebruikt in recycling en bij de productie van medicijnen, biobrandstoffen en wasmiddelen. Onze wetenschappers schakelden Argon in om serine-esterasen te ontwerpen, gericht op het referentiemolecuul 4MU-acetaat dat oplicht onder uv-licht zodra de esterbindingen breken. Binnen een paar uur verzamelde Argon de relevante data, voerde het de model-tuning uit en stelde het meerdere op de biochemie geïnspireerde filters op om tot een eindselectie van vijf gloednieuwe ontwerpen te komen. Labtests bevestigden vervolgens een sterke katalytische werking bij al deze ontwerpen. Het gemak en het tempo waarmee deze werkende enzymen zijn ontwikkeld, laten zien hoe enorm we enzym-engineering kunnen versnellen in de bioproductie, groene chemie en medicijnontwikkeling.

Om wetenschappelijk onderzoek nog verder vooruit te helpen, geven we 10.000 wetenschappers 6 maanden lang gratis toegang tot onze hoogste gebruikstier in Google Antigravity (stapsgewijs toegelaten, afhankelijk van voorwaarden, capaciteit en selectie). Aanmelden kan vanaf nu.

Robotica-ontwikkeling in een stroomversnelling

Door geavanceerd visueel-semantisch redeneren, diepgaand fysiek inzicht en autonome codegeneratie samen te brengen, opent Argon compleet nieuwe workflows in de hele robotica-stack en brengt het fysieke AGI dichterbij. Die sprong voorwaarts zie je direct terug op de Embodied Reasoning (ERQA)-benchmark, die test hoe goed een model fysieke, ruimtelijke problemen in 3D-omgevingen begrijpt en oplost. Puur op basis van zijn redeneervermogen laat Argon alle andere topmodellen achter zich met een score van 87%.

Om te laten zien hoe dat in de praktijk werkt, namen we de proef op de som: kan Argon een compleet nieuwe fysieke vaardigheid leren door simpelweg te kijken? In een interne test bekeek Argon ruwe videobeelden van iemand die cornhole (zakjesgooien) speelde, bracht het de ruimtelijke coördinaten van de omgeving in kaart en berekende het de benodigde gewrichtsbewegingen voor het hele lichaam. Vervolgens schreef Argon zelfstandig de simulatiecode. Toen we die overzetten naar de humanoïde robot Apollo van Apptronik, gooide de robot in een praktijktest meteen zeven keer achter elkaar raak.

Deze 'Video-to-Sim-to-Real'-pijplijn perst weken aan handmatig simulatiewerk samen tot een paar uur, en verandert gewone video's in een schaalbare, eindeloze oefenomgeving voor fysieke AI. Lees meer over hoe dit de ontwikkeling in de robotica versnelt op ons developers-blog.

Argon verantwoord en veilig ontwikkelen

Veiligheid en beveiliging vormen bij Google het fundament onder de ontwikkeling van elk model. Omdat Argon zo krachtig is, werkten we nauw samen met uiteenlopende externe partijen om specifieke mogelijkheden en waarborgen grondig te meten. Gemini 4 Argon heeft onze meest uitgebreide safety- en security-stack tot nu toe:

• Bescherming tegen misbruik & jailbreaks: Dezelfde programmeer- en wetenschappelijke kwaliteiten waarmee verdedigers ziekenhuissoftware patchen of bio-engineering versnellen, vragen ook om stevige waarborgen tegen kwaadwillenden. Binnen ons Frontier Safety Framework hebben we de uitgebreide mogelijkheden van Argon op meerdere domeinen getoetst en een meerlaagse verdediging uitgerold die jailbreak-resistentie, monitoring en handhaving combineert. Dat maakt het model een stuk robuuster: zo wisten externe bio-red-teams minder dan 1% van de door ons geteste bio-subtaken te omzeilen. Ook bij gevaarlijke verzoeken — van het schrijven van exploitcode tot hulp bij risicovolle biologische materialen — weigert Argon schadelijke opdrachten aanzienlijk beter dan onze eerdere modellen. Op een speciale testset die bedoeld is om het model tot het uiterste op de proef te stellen, daalde het aantal schendingen met bijna de helft — opnieuw een flinke sprong vergeleken met voorgaande Gemini-modellen.
• Agent-alignment & realtime monitoring: Naarmate AI-agents slimmere probleemoplossers worden, moeten we voorkomen dat ze in hun ijver om een klus te klaren ongeoorloofde binnenwegen kiezen zodra ze tegen een blokkade aanlopen, zoals een rechtenfout of een falende test.
  • Ten eerste hebben we Argon getraind om systeemgrenzen te respecteren, tegenvallende resultaten eerlijk te melden en op goedkeuring van een mens te wachten voordat het onomkeerbare stappen zet. Op programmeerbenchmarks waarbij modellen geen enkele prikkel hebben om zich in te houden, daalde het aantal pogingen om zo'n binnenweg te nemen op Gemini 4 Argon naar slechts 2% — onze beste score tot nu toe vergeleken met eerdere Gemini-modellen.
  • Ten tweede bouwden we als extra verdedigingslaag een geautomatiseerde misalignment-monitor die het stapsgewijze denkproces en de acties van de agent meeleest, om onbedoelde omwegen in realtime te onderscheppen en te blokkeren. We hebben deze monitor ingezet bij interne implementaties, prestatie-evaluaties en reinforcement learning-runs — waarbij we het denkproces zelf tijdens de training bewust niet afstraffen, zodat de redenering van het model transparant en controleerbaar blijft.
• Bestand tegen prompt-injecties: Wanneer AI-agents webpagina's bezoeken, e-mails lezen of code inspecteren, kunnen ze verborgen kwaadaardige instructies tegenkomen die bedoeld zijn om hun taak te kapen. Dankzij adversarial training en geautomatiseerde red-teaming voert Argon de ranglijst aan op de Gray Swan Indirect Prompt Injection (IPI)-benchmark: het slagingspercentage van aanvallen over 15 adaptieve pogingen is teruggebracht tot 0,7%.

Meer weten over onze aanpak voor veiligheidstests en risicobeperking? Bekijk dan het Gemini 4 Safety and Security Report.

Ga vandaag nog aan de slag

Argon werkt langer en grondiger door om uiterst complexe vraagstukken in de wetenschap, softwareontwikkeling en agentic workflows op te lossen. Dat wordt mogelijk gemaakt door een toonaangevende gecombineerde limiet van 1M input- en output-tokens via de Gemini API. Duik in onze documentatie voor ontwikkelaars om alles te lezen over het nieuwe continuation-protocol en de juiste configuratie voor jouw project. Argon wordt vanaf vandaag wereldwijd uitgerold:

• Voor ontwikkelaars: Ga direct aan de slag via de betaalde tier van de Gemini API in Google AI Studio en Android Studio, en voor Google AI Ultra-abonnees in AI Studio en ons agent-first ontwikkelplatform Google Antigravity.
• Voor bedrijven: Probeer het in Gemini voor bedrijven, via de Gemini API en in Google Antigravity.
• Voor wetenschappers & onderzoekers: Meld je aan en maak kans op 6 maanden gratis toegang tot de hoogste gebruikstier van Google Antigravity (stapsgewijs toegelaten, afhankelijk van voorwaarden, capaciteit en selectie). Aanmelden kan vanaf nu.
• Voor cybersecurity-verdedigers: Meld je aan voor het Fairwind Program om op doorlopende basis toegang te krijgen tot Argon zonder cyber-guardrails.
• Voor dagelijkse gebruikers: Probeer het vanaf vandaag in de Gemini-app en AI Mode in Zoeken als je een Google AI Ultra- of Pro-abonnement hebt.