--- title: "Google Gemini 4 Argon jetzt auf Omnifact verfügbar" description: "Omnifact unterstützt ab sofort Google Gemini 4 Argon mit EU-Datenresidenz, 1 Mio. Token Kontextfenster und anpassbarem Reasoning für komplexe Aufgaben." image: https://omnifact.ai/_next/static/media/feature-drop-gemini-4-argon-de.602f77a8.png url: https://omnifact.ai/de/blog/feature-drop-gemini-4-argon locale: de --- ![Google Gemini 4 Argon ist ab sofort über Google Cloud in der EU und die Google API auf Omnifact verfügbar.](https://omnifact.ai/_next/static/media/feature-drop-gemini-4-argon-de.602f77a8.png) Google Gemini 4 Argon ist ab sofort über Google Cloud in der EU und die Google API auf Omnifact verfügbar. # Feature Drop: Google Gemini 4 Argon ab sofort verfügbar Published on October 13th, 2026 Das erste Modell der Gemini-4-Generation, **Gemini 4 Argon**, ist ab sofort auf Omnifact verfügbar. Google hat Argon heute als neues Flaggschiff-Modell für anspruchsvolles Reasoning veröffentlicht, ausgelegt auf mehrstufige Aufgaben in der Softwareentwicklung, für Finanz- und Rechtsanalysen sowie für umfangreiche Dokumentenbestände[^GoogleDeepMind2026]. Während [Gemini 3.5 Flash](https://omnifact.ai/de/blog/feature-drop-gemini-3-5-flash) und Gemini 3.8 Flash die schnelle Wahl für den Alltag bleiben, übernimmt Gemini 4 Argon überall dort, wo tiefgehende Prüfung und langfristige Planung gefragt sind. ## Entwickelt für tiefgehendes Reasoning und komplexe Facharbeit Frühere Pro-Modelle wie [Gemini 3.1 Pro](https://omnifact.ai/de/blog/feature-drop-gemini-3-1-pro) boten bereits erste Deep-Thinking-Ansätze in der Preview, stießen bei komplexen Fachaufgaben über hunderte Seiten hinweg jedoch oft an Ausgabelimits oder verloren an Präzision. Gemini 4 Argon löst diese Preview-Einschränkungen durch eine produktionsreife Sparse-Mixture-of-Experts-Architektur ab, die gezielt auf mehrstufiges Problemlösen trainiert wurde[^GoogleDeepMind2026]. In den Evaluierungen von Google DeepMind vom Oktober 2026 belegt Argon mit 68,9 % den ersten Platz im Vals Index, der praxisnahe Aufgaben aus Finanzen, Programmierung, Recht und Steuern misst[^GoogleDeepMind2026]. Es erreicht 65,4 % beim Vals Finance Agent v2 für mehrstufige Finanzrecherchen, 51,3 % (Platz 1) bei AutomationBench für durchgängige Geschäftsprozesse und 77,9 % bei DeepSWE v1.1 für komplexe Softwareentwicklung[^GoogleDeepMind2026]. In der Praxis bedeutet das deutlich weniger manuelle Nacharbeit, wenn ein Agent eine Knowledge Base durchsucht, regulatorische Dokumente abgleicht oder Code über mehrere Dateien hinweg überarbeitet. ### Gemini 4 Argon im Google-Modellangebot Mit Gemini 4 Argon können Organisationen aufwändige Analysen gezielt über Argon abwickeln und Gemini 3.8 Flash für schnelle Alltagsaufgaben einsetzen: | Bereich | Gemini 4 Argon | Gemini 3.1 Pro | Gemini 3.8 Flash | | :---------------------------- | :------------------------------------------------------------------ | :------------------------------ | :-------------------------------------------------------- | | **Haupteinsatzbereich** | Tiefgehendes Reasoning, komplexes Coding, Rechts- und Finanzanalyse | Bisheriges Pro-Modell (Preview) | Schnelle Alltagsassistenz und hohes Anfragevolumen | | **Kontextfenster** | 1.048.576 Token (gemeinsam für Input, Denkschritte und Ausgabe) | 1.048.576 Token | 1.048.576 Token | | **Maximale Ausgabe** | 65.536 Standard / bis zu 1.048.576 (Long Decode) | 65.536 Token | 65.536 Token | | **Reasoning-Aufwand** | Niedrig, Mittel (Standard), Hoch | Anpassbares Thinking | Anpassbares Thinking | | **Token-Preise (pro 1 Mio.)** | $2,00 Input / $10,00 Output (Einführungspreis bis 30. Nov. 2026) | $2,00 Input / $12,00 Output | $0,75 Input / $3,75 Output (Einführung bis 31. Dez. 2026) | | **Wissensstand** | März 2026 | Januar 2025 | März 2026 | Google bietet Gemini 4 Argon bis zum 30. November 2026 zu einem Einführungspreis von $2,00 pro 1 Million Input-Token und $10,00 pro 1 Million Output-Token (einschließlich Thinking-Token) an[^GooglePricing2026]. Ab dem 1. Dezember 2026 gelten die regulären Listenpreise von $4,00 pro 1 Million Input-Token und $20,00 pro 1 Million Output-Token[^GooglePricing2026]. ## Das 1-Million-Token-Kontextfenster in der Praxis Gemini 4 Argon teilt sich ein gemeinsames Budget von 1 Million Token für Eingabe, interne Denkschritte und Ausgabe und hält auf dem GraphWalks-Benchmark selbst bei bis zu 1 Million Token eine Abrufgenauigkeit von 84,2 %[^GoogleAI2026][^GoogleDeepMind2026]: - **Dokumentensynthese in Spaces:** Analysieren Sie komplette Vertragswerke, Prüfberichte und Finanzdiagramme in [Spaces](https://omnifact.ai/de/blog/ai-knowledge-management-explained-guide-for-executives), die über [Connected Sources](https://omnifact.ai/de/blog/feature-drop-connected-sources) synchronisiert werden, in einer einzigen Unterhaltung. - **Dateiübergreifendes Coding und Sicherheitsprüfungen:** Führen Sie umfangreiche Code-Migrationen, Dependency-Updates und Schwachstellenanalysen über ganze Repositories hinweg durch. - **Anpassbares Reasoning:** Wählen Sie über die [Reasoning-Steuerung](https://omnifact.ai/de/blog/feature-drop-reasoning) in der Modellauswahl des Chat Input zwischen **Niedrig**, **Mittel** (Standard) und **Hoch**, um die Denktiefe an Ihre Aufgabe anzupassen[^GoogleAI2026]. ## Ab sofort verfügbar mit EU-Datenresidenz Gemini 4 Argon steht Organisationen ab sofort auf Omnifact über [Google Cloud in der EU](https://omnifact.ai/de/blog/feature-drop-eu-data-residency-vertex-ai) (Multi-Region `eu`) sowie über die direkte Google API zur Verfügung[^GoogleCloud2026]. Bei der Nutzung über Google Cloud in der EU erfolgt die gesamte Modellverarbeitung in europäischen Rechenzentren unter strikter Zero Data Retention. In der Omnifact Web-App wird zudem jede Eingabe, jedes abgerufene Dokument und jeder Denkschritt durch unseren [Privacy Filter](https://omnifact.ai/de/blog/feature-drop-privacy-filter) geschützt, der personenbezogene Daten mithilfe regelbasierter und KI-gestützter Erkennung pseudonymisiert, bevor sie ein externes Modell erreichen. Team-Administratoren können Gemini 4 Argon ab sofort unter **Team Settings > Models** freischalten. Da es sich bei Argon um ein Flaggschiff-Modell für komplexes Reasoning handelt, können Administratoren das Modell für das gesamte Team aktivieren oder den Zugriff über die Berechtigung für Premium-Modelle in der [Gruppenverwaltung](https://omnifact.ai/de/blog/feature-drop-group-management) gezielt einzelnen Abteilungen zuweisen. Nach der Aktivierung wählen Sie **Gemini 4 Argon** direkt in der Modellauswahl des Chat Input für Ihre anspruchsvollsten Aufgaben aus. [^GoogleDeepMind2026]: https://deepmind.google/models/model-cards/gemini-4-argon/ [^GooglePricing2026]: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing [^GoogleAI2026]: https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-4-argon [^GoogleCloud2026]: https://docs.cloud.google.cn/gemini-enterprise-agent-platform/models/gemini/4-argon