Google erlebt sein wahres physisches Erwachen, eine ganze Welle von Praxistests des brandneuen Gemini 4 Argon ist erschienen.

Google Gemini 4 Argon ist endlich da.

Google, das einst als abgehängt galt, ist endlich zurückgekehrt.

Laut Benchmark-Ergebnissen misst es in Bezug auf Text und Logik mit GPT-6 Astra und Claude Opus 5.5 auf Augenhöhe.

Was den Preis angeht, liegt er nur bei einem Fünftel der Konkurrenten, und die Geschwindigkeit ist um ein Vielfaches höher!

Noch erstaunlicher ist, dass es das erste allgemeine physikalische Inferenzmodell ist, das den Eindruck erweckt, „gleichzeitig über Intuition für Bilder, Videos, Sprache und sogar Physik“ zu verfügen.

Manche rufen aus: Gemini 4 Argon fängt an, Physik zu verstehen!

Nach der Erfahrung von Ethan Mollick, Professor an der Wharton School, unterscheidet sich Gemini 4 grundlegend von anderen Modellen – andere Modelle weisen mehr oder weniger subtile Ähnlichkeiten mit Claude/GPT auf.

Wie ist die tatsächliche Leistung von Gemini 4 Argon? Hier sind unsere eigenen Praxistests.

Unsere Praxiserfahrungen

Test 1: „Selbst programmieren“ eines fahrradfahrenden Pelikans mit Fourier-Reihen

Früher wurden große Modelle immer damit getestet, eine SVG-Datei von „einem Pelikan, der Fahrrad fährt“ zu erzeugen.

Auf X hat ein Blogger den Schwierigkeitsgrad auf das Maximum angehoben: Er ließ Argon eine Version des fahrradfahrenden Pelikans mit Fourier-umlaufenden Kreisen generieren.

Seine Erfahrung: Argon verfügt über ein erstaunliches intuitives Verständnis der Welt und arbeitet nach Prinzipien der ersten Ursachen.

Wir haben das auch mit Argon getestet. Zur Überraschung hat Argon sofort das geometrische Wesen der Annäherung an geschlossene Kurven durch Fourier-Reihen verstanden!

Am Ende hat es direkt die Kontur des Pelikans berechnet, der die Pedale tritt.

Test 2: 3D-Modell der Holzpagode von Yingxian

Als Nächstes haben wir es gebeten, eine 3D-Version der Holzpagode von Yingxian zu generieren.

Das sieht sehr schön aus, ist aber noch nicht beeindruckend genug und entspricht nicht der echten Holzpagode von Yingxian. Also haben wir ihm direkt ein Hinweisbild gegeben.

Die ursprüngliche fünfstöckige Struktur lässt sich jetzt nur noch in 4 Stockwerke unterteilen

Diesmal ist das generierte 3D-Bild ziemlich gut.

Jetzt kommt der Höhepunkt! Wir haben es gebeten, ein lebendiges Erklärvideo zur Konstruktion zu erstellen, das wie ein Blockbuster wirkt.

Das generierte Video hat einen eingebauten Kommentar auf Chinesisch, aber wenn man genau hinhört, ist die Aussprache etwas komisch.

Test 3: Titanic-Tiefseeexpedition

In letzter Zeit bin ich total fasziniert von verschiedenen KI-Wissenschaftsvideos, also lassen wir Argon ein beeindruckendes KI-Video generieren, das ich kürzlich gesehen habe –

Ein Roboter führt uns in die Tiefsee, um den Unglücksort der Titanic von damals wiederherzustellen.

Die beiden generierten Videovarianten sind nur 10 Sekunden lang, es ist noch nicht möglich, längere Videos zu erstellen. Wenn die Anforderungen nicht hoch sind, ist die Qualität bereits nutzbar.

Außerdem ist der chinesische Akzent immer noch komisch.

Test 4: Prüfung der wissenschaftlichen Inferenzfähigkeit

Wie bekannt ist, hat Gemini 4 Argon bereits viele anspruchsvolle wissenschaftliche Bereiche durchbrochen, beispielsweise Quantencomputing abgeschlossen, Probleme der Kernfusion gelöst, Diagnosen seltener Krankheiten durch Chromosomenumordnungen erstellt, 5 neue hochaktive Enzyme entworfen und vieles mehr.

Also testen wir, wie stark die wissenschaftliche Inferenzfähigkeit von Gemini 4 Argon wirklich ist.

Superleitspulen für dreidimensionale Stellaratoren und Lösung von Magnetflächen für die Kernfusion

Da Argon ein neues Gegenbeispiel zur „Glads-Vermutung“ der Kernfusion gefunden hat, lassen wir es direkt mit reinem Code einen dreidimensionalen Löser für das Magnetfeld des Stellarators erstellen.

Das zeigt direkt die Fähigkeit von Argon im Bereich der fortgeschrittenen Computerphysik und der dreidimensionalen Differentialgeometrie: Es kann die Gleichungen des magnetohydrodynamischen Gleichgewichts und die räumliche Topologie der Supraleitspulen genau in visuelle Simulationen umwandeln.

Anschließend haben wir den auf X hochgelobten Test zum „Funktionsprinzip des dreiphasigen Wechselstrom-Induktionsmotors von Tesla“ nachgebildet.

Das zeigt, dass Argon über eine extrem starke Fähigkeit zur gekoppelten Inferenz mehrerer physikalischer Felder (Elektromagnetik – Mechanik) verfügt.

In der von ihm generierten Demo sind nicht nur die dreidimensionalen mechanischen Strukturen koaxial ausgerichtet, sondern auch die Kausalkette aus der Rechtsschraubenregel, der dreiphasigen Phasendifferenz und dem Lorentzkraft-Drehmoment ist vollkommen korrekt.

Leider wollten wir ursprünglich noch mehr Beispiele testen, aber als Pro-Nutzer mit einer monatlichen Zahlung von 20 US-Dollar haben wir unser Kontingent bereits erschöpft, bevor wir viele Fälle getestet hatten.

Das Folgende sind die Tests anderer Nutzer.

Reiner Code zur Erstellung von 3D-Modellen – das „Wunderkind“ für visuelle und räumliche Inferenz?

Gemini 4 Argon wurde kurz nach seiner Veröffentlichung von unzähligen Praxistests begleitet.

Für seine 3D-Generierung und räumliche visuelle semantische Inferenz geben die meisten Nutzer positive Bewertungen ab.

Der Nutzer @Bhavani_00007 hat nur durch eine kurze Prompt-Eingabe von Argon ein realistisches 3D-Bibliotheksmodell generieren lassen.

Seine Bewertung lautet: Das ist ein Leistungsmotor! Ich habe nie erwartet, dass ein großes Modell so realistische Details liefern kann. Das ist kaum zu übertreffen.

Tatsächlich zeigt Argon in vielen von Nutzern geteilten Fällen eine enorme Kreativität bei 3D-Modellen und komplexen Animationen.

Jemand hat Argon in Kombination mit Nano Banana verwendet, um mit reinem three.js von Grund auf einen futuristischen 3D-Kampfhubschrauber zu generieren.

Ein Entwickler hat es einfach gebeten, „etwas Cooles in einer .html-Datei zu erstellen“, und Argon hat direkt vier physikalische visuelle Effekte ausgegeben, die fantastisch aussehen!

Es kann sogar direkt Minecraft nachbilden.

Der Nutzer @notjazii hat 19 Minuten gebraucht, 6,3 Millionen Tokens verbraucht und nur 3 US-Dollar in Devin ausgegeben, um Argon eine perfekte Minecraft-Kopie generieren zu lassen.

Ein anderer hat es gebeten, ein unmögliches Museum zu generieren.

@pankajkumar_dev hat die 3D-Szenengenerierung getestet