Naar de inhoud
trending

Nieuws

Google kondigt Gemini 4 Argon aan voor complexe taken

Google introduceert Gemini 4 Argon met een outputlimiet van 1 miljoen tokens. Het model optimaliseert al interne systemen bij Google.

Tekst: 2 min leestijd
Google kondigt Gemini 4 Argon aan voor complexe taken

👁 111 keer gelezen

Update van 13 oktober 2026: Gemini 4 Argon is nu algemeen beschikbaar: in de betaalde laag van de Gemini API (geen gratis API-laag) en het Gemini-platform voor bedrijven, in Google Antigravity voor abonnees van AI Ultra, en in de Gemini-app en de AI-modus in Zoeken voor abonnees van Google AI Pro en Ultra (geleidelijke uitrol). De API-prijs van 2 USD input / 10 USD output per 1 miljoen tokens is een introductieprijs tot 30 november 2026; vanaf 1 december geldt 4 / 20 USD. Actuele prijzen, beschikbaarheid en onze test

Google DeepMind kondigde op 30 september 2026 Gemini 4 Argon aan, een nieuw frontier-systeem ontworpen voor complexe, langdurige professionele taken. Voorlopig hebben uitsluitend geselecteerde cybersecurityspecialisten toegang via het Fairwind-programma. Google geeft aan het model beschikbaar te maken voor ontwikkelaars, bedrijven en individuele gebruikers zodra het veiligheidsverificatieproces dit toelaat.

Argon kan tot 1 miljoen tokens in een enkel antwoord genereren, wat Google omschrijft als een toonaangevende outputlimiet in de sector (voorheen lag het maximum bij Gemini-modellen op 64.000). Een specifieke context-inputgrootte heeft Google nog niet bekendgemaakt. De vanafprijs voor de API bedraagt circa 1,79 EUR (2 USD) per miljoen input-tokens en circa 8,94 EUR (10 USD) per miljoen output-tokens (omgerekend op basis van de ECB-referentiekoers van 12 oktober 2026, bron: https://www.ecb.europa.eu/stats/eurofxref/eurofxref-daily.xml). Gecachete tokens zijn 95% goedkoper dan het standaard inputtarief. Google neemt daarnaast deel aan een vrijwillig pre-releaseproces van de overheid in de Verenigde Staten.

Google · Jouw bronnenHoger in Google - met één klikToevoegen aan voorkeursbronnen →

Wat Argon intern bij Google al uitvoert

Het model wordt intern al actief ingezet door duizenden Google-medewerkers. De meest tastbare resultaten zijn zichtbaar op drie terreinen. Op Argon gebaseerde agents analyseerden telemetriegegevens van serverparken en voerden zelfstandig geheugenoptimalisaties door, wat na de eerste uitrol al meer dan 300 TiB vrijmaakte - met een beoogde besparing van 500 TiB tot 1 PiB. Bij de optimalisatie van kwantumalgoritmen verbeterde Argon een gepubliceerde benchmark binnen enkele minuten met 40%, waardoor onderzoekers de ruimtetijd-middelen (qubits × poorten) van knelpunten in toepassingen konden terugdringen.

Tegelijkertijd voeren agents migraties uit van C/C++-codebases naar Rust - variërend van tienduizenden regels in bibliotheken zoals re2 en libgav1 tot meer dan 800.000 regels van de Zircon-kernel in het Fuchsia-besturingssysteem. Vanwege het kritieke karakter van deze systemen doorloopt elke wijziging een streng proces van geautomatiseerde en handmatige audits, emulatietests en een review voorafgaand aan de uitrol in productie.

De keuze voor een gefaseerde uitrol - in plaats van een directe publieke release - toont aan dat Google lering trekt uit de kritiek rond eerdere Gemini-introducties en betrouwbare tests verkiest boven snelle krantenkoppen.

Kinetyra

// read next

More on this from HELDER

Helder

Helder

ADMINISTRATOR
lees ookGoogle onthult Gemini 4 Argon: 1 miljoen outputtokens en lage prijsnieuwsGoogle onthult Gemini 4 Argon: 1 miljoen outputtokens en lage prijsGoogle presenteert Gemini 4 Argon: 1 miljoen outputtokens, lage API-tarieven en sterke benchmarkscores tegenover GPT-6 Astra en Claude Opus 5.5.

Meest gelezen

  1. 1Anthropics biolab ontdekt nieuw enzym via bijna 950 Claude-agents
  2. 2Meta onthult sleutelhanger-apparaatje met AI-assistent Muse
  3. 3OpenAI richt wiskundeadviesgroep op na oplossen van meer dan 100 open problemen
// sitemap
helder in cijfers 0teksten in archief0nieuwsberichten van de afgelopen 7 dagen0videomodellen in observatorium
× ‹ vergroting ›