Im Quellenvergleich
Worin die Quellen übereinstimmen
Google stellt mit Gemini 4 Argon ein Modell vor, das den gesamten Robotik-Workflow abdecken soll: Roboter steuern, Übungswelten bauen und Trainingsvideos bewerten. Im Benchmark ERQA erreicht Argon 87 Prozent. In einer Demo wirft ein vierbeiniger Spot-Roboter von Boston Dynamics mit Arm Getränkedosen in einen Tretmülleimer; zuvor übt er in einer virtuellen Kopie des Eimers. Als Vorlagen dienen Roboteraufzeichnungen, Ich-Perspektiven-Videos oder Skizzen. Argon ist in Google AI Studio und Antigravity nur für Abonnenten von Google AI Ultra verfügbar, außerdem im kostenpflichtigen Tarif der Gemini-API.
Worin sie sich unterscheidenVergleichswerte im ERQA-Benchmark·Ergebnis im Benchmark AA-Robotics von Artificial Analysis·Zusätzliche Prüfinstanzen in der Demo+4 weitere
Vergleichswerte im ERQA-Benchmark- Argon übertrifft im ERQA-Benchmark andere Frontier-Modelle.1
- Im ERQA-Benchmark mit 400 Fragen erreicht Argon 87 Prozent, vor Claude Opus 5.5 mit 82,3, GPT-6 Astra mit 81 und Claude Fable 5.1 mit 74 Prozent.2
Ergebnis im Benchmark AA-Robotics von Artificial Analysis- Im einen Tag später veröffentlichten Benchmark AA-Robotics von Artificial Analysis landet Argon mit 55 von 100 Punkten auf Platz drei, hinter GPT-6 Astra mit 69 und GPT-6.1 Sol mit 65 Punkten.2
Zusätzliche Prüfinstanzen in der Demo- Zwei weitere KI-Agenten prüfen Fuß und Greifer des Roboters.2
Erzeugung einer virtuellen Nachbildung aus einem Foto- Aus einem Foto eines Tisches erzeugte das Modell eine virtuelle Nachbildung, dachte sich 77 Aufgaben aus und erzeugte mehr als 4.500 Trainingsdurchläufe.2
Verbesserung der Erfolgsquote und Zeitersparnis auf dem echten Roboter- Auf dem echten Roboter stieg die Erfolgsquote von 56 auf 75 Prozent, die benötigte Zeit sank von 35 auf 24 Sekunden.2
Relativierung der Versprechen- Die Beispiel-Prompts zeigen, wie eng Menschen das Modell führen; beim als „zero-shot“ beschriebenen Aufrichten einer Tasse erhält Argon ein Kamerabild mit Zentimeterraster und fertige Befehle.2
- Misserfolgsraten nennt Google nicht, auch fehlt zur Erfolgsquote von 75 Prozent die Zahl der Versuche.2
Weitere Anwendungsbeispiele über den Robotik-Lebenszyklus- Argon richtet mit einem Roboterarm einen umgefallenen Becher auf und legt eine Serviette hinein.1
- Argon steuert Roboter in einem Weltmodell zum Umsortieren von Scrabble-Steinen.1
- Argon baut digitale Zwillinge aus realen Teleoperationsdaten auf.1
- Argon überträgt menschliche Handbewegungen auf einen zweihändigen Humanoiden.1
- Argon setzt eine handgezeichnete Skizze in eine physikalisch geprüfte Simulation um.1
- Argon erstellt aus einem Video zeitlich ausgerichtete Annotationen in vier Ebenen und erkennt schwache Manipulationsabschnitte wie Pausen oder instabile Griffe.1