Google hat bekannt gegeben, dass sein Modell Gemini 4 Argon ab sofort Entwicklern zur Verfügung steht, die Google AI Ultra oder den kostenpflichtigen Gemini-API-Tarif abonniert haben. Argon soll als einzelne KI Roboter-Steuercode schreiben, virtuelle Übungsumgebungen erstellen und Trainingsvideos überprüfen können. Google zeigte, wie das Modell einen Roboter vom Typ Spot von Boston Dynamics nach Übungen in einer MuJoCo-Simulation Getränkedosen werfen ließ. Außerdem verbesserte es in drei Versuchen die Geschwindigkeit eines einfachen Roboterarms: Die Aufgabe dauerte statt 59 nur noch 17 Sekunden.
So funktioniert Argon in den Demos
In der Spot-Demo erstellt Argon zunächst ein virtuelles Abbild eines Mülleimers und lässt den Roboter üben, auf drei Beinen das Gleichgewicht zu halten. Erst danach darf er die echte Aufgabe versuchen. Zwei zusätzliche KI-Agenten beobachten die Position von Roboterfuß und Greifer, bevor die Dose losgelassen wird. Eine weitere Demo beginnt mit einem einzigen Foto eines Tisches: Argon erzeugt 4.500 simulierte Trainingsdurchläufe und steigert die Erfolgsquote des Roboters von 56 % auf 75 %. Gleichzeitig sinkt die Ausführungszeit von 35 Sekunden auf 24 Sekunden. Argon kann auch aus einer Handskizze, die einen humanoiden Roboter beim Umstoßen von Kisten zeigt, eine Simulation erstellen, die eine stabile Wurfbewegung berechnet.
Leistung in Benchmarks
Google hat Argon mit dem ERQA-Benchmark getestet, bei dem Modelle 400 Fragen zum physikalischen Denken ohne zusätzliche Werkzeuge beantworten müssen. Argon erreichte 87 % und lag damit vor Claude Opus 5.5 (82.3 %) und GPT‑6 Astra (81 %). In einem anderen Test, dem AA‑Robotics-Benchmark, können Sprachmodelle einen echten Roboterarm direkt steuern. Argon belegte mit 55 Punkten den dritten Platz hinter GPT‑6 Astra (69) und GPT‑6.1 Sol (65).
Warum es wichtig ist
Für Entwickler in der Robotik verspricht Argon, den manuellen Aufwand für Simulationen zu verringern, indem das Modell aus einem einzigen Bild oder einer Skizze Trainingsdaten erzeugt. Das könnte die Entwicklung neuer Roboteraufgaben beschleunigen. Allerdings muss das Modell weiterhin sorgfältig angewiesen werden und ist nur mit einem kostenpflichtigen Abonnement zugänglich.
