Google kondigde op 21 juli 2026 de start aan van de pretraining van Gemini 4, die het bedrijf omschreef als de grootste pretrainingsinspanning uit haar geschiedenis. Begin september heeft het model sterke voorlopige resultaten uit die fase laten zien. De posttraining is echter nog niet begonnen — en dat is precies de fase waarin AI-modellen worden omgevormd van indrukwekkende ruwe berekeningen tot producten die mensen daadwerkelijk kunnen gebruiken. Posttraining — waaronder fine-tuning, reinforcement learning op basis van menselijke feedback en instructie-tuning — wordt algemeen gezien als bepalend voor hoe betrouwbaar een model instructies opvolgt, tools gebruikt en veilig functioneert in de praktijk. Het is bovendien vaak de fase waarin releasedata uitlopen, waardoor de voortgang ervan net zo belangrijk is als de pretrainingsresultaten.

Waar Gemini 4 voor wordt gebouwd

CEO Sundar Pichai schetste de ambities tijdens de Q2-resultatenpresentatie van Alphabet op 23 juli, en formuleerde twee specifieke prioriteiten voor Gemini 4: coderen en autonome agents. Pichai gaf daarnaast aan dat Gemini 4 zal steunen op wat hij "veel grotere basismodellen" noemde om aan de toekomstige eisen te voldoen. Beide prioriteiten sluiten aan op waar de vraag naar AI zich concentreert: codeerassistenten zijn uitgegroeid tot een van de snelst adopteerde AI-productcategorieën onder ontwikkelaars, terwijl agent-systemen — modellen die meerstaps-taken kunnen plannen en uitvoeren — het brandpunt vormen van de concurrentiestrijd tussen de grote AI-labs.

De uitgaven weerspiegelen die schaal. Alphabet heeft haar richtlijn voor kapitaaluitgaven over 2026 vastgesteld op maximaal 205 miljard dollar, een bedrag dat het bedrijf voor het eerst in negatief vrije cashflow heeft gebracht.

Waar de concurrentiedruk vandaan komt

Gemini 3.5 Pro, het model dat aan deze inspanning voorafging, zou volgens berichten vertraging hebben opgelopen door problemen met coderen. Gemini 4 is daar deels een antwoord op. Een model dat expliciet is opgebouwd rond codeerkracht pakt een van de specifieke gebieden aan waar concurrenten — met name OpenAI en Anthropic, wiens modellen sterk presteren op codeerbenchmarks en bij ontwikkelaarsadoptie — de geloofwaardigste klappen hebben uitgedeeld aan eerdere releases van Google.

Analisten die de historische trainingscycli van Google volgen, zien een releasewindow eind 2026 als het meest plausibele scenario, ongeveer zes maanden nadat de pretraining in juli begon. Het bedrijf heeft geen officiële tijdlijn openbaar gemaakt.

Wat er nu komt, en waarom posttraining de sleutelvariabele is

Per 1 september 2026 zijn er geen publieke benchmarks vrijgegeven voor de pretraining van Gemini 4 of de tijdlijnen voor de posttraining. Voor een bedrijf dat het grootste deel van 2025 en begin 2026 bezig was het vertrouwen van ontwikkelaars in de Gemini-productlijn te herstellen, leest deze stilte minder als strategische geheimhouding en meer als gedisciplineerd verwachtingsmanagement. Let op vroege signalen zoals publieke benchmarkinzendingen, previews voor ontwikkelaars of integratie in Google's eigen producten — de kanalen waarlangs eerdere Gemini-releases doorgaans het eerst zichtbaar werden.

De bredere technologiesector volgt Alphabets uitgaventraject op de voet, mede omdat het aangeeft hoeveel ruimte de gevestigde spelers zien in de huidige AI-investeringscyclus. Een capex-jaar van 205 miljard dollar door één enkel bedrijf heeft uitstralingseffecten op chipleveranciers, de bouw van datacenters, energie-infrastructuur en de startups die concurreren om dezelfde GPU-capaciteit.