Gemini 4 Argon — це перша модель Gemini 4 від Google і найсильніша на сьогодні. Незалежні тестувальники оцінюють її на рівні з GPT-6 Astra, вона займає перше місце в індексі Vals для фінансової, юридичної та податкової роботи, і може генерувати до 1 млн токенів в одній відповіді. Під час промоції запуску вона також коштує менше за токен, ніж Astra.
Проблема полягає в доступі. Станом на 13 жовтня 2026 року Argon розгортається лише для кіберзахисників у програмі Fairwind від Google. Google не опублікував ідентифікатор моделі, його немає у списку моделей API Gemini, і він поки що недоступний на AIHubMix. У цьому пості розглядається, що змінилося, де Argon виграє, а де ні, і хто повинен почати планувати його використання.
Коротка версія
- Argon замінює Gemini 3.1 Pro Preview на вершині лінійки Google. Це перша нова модель Google вище рівня Flash за більш ніж сім місяців.
- В індексі штучного інтелекту Artificial Analysis вона отримує 53 бали, стільки ж, скільки GPT-6 Astra на максимальному рівні міркування, і на 23 бали вище, ніж Gemini 3.1 Pro Preview.
- Вона має найнижчий рівень галюцинацій серед усіх моделей з високими оцінками в тестах Artificial Analysis (15%), але також відповідає на меншу кількість питань правильно, ніж Astra.
- Вона відстає від Claude Opus 5.5 і GPT-6 Astra в роботі з важкими терміналами та комп'ютерним використанням.
- Вступна ціна: $2 за вхід і $10 за вихід на мільйон токенів, зростаючи до $4 і $20. Google не повідомив, коли закінчується промоція.
- Хто може використовувати її сьогодні: учасники Fairwind. Платні клієнти API та підписники Google AI Ultra йдуть далі, без вказаної дати.
Що змінилося з Gemini 3.1 Pro Preview
Запуск поста Google рамки Argon зосереджений на "роботі з довгим горизонтом": реальне програмне забезпечення, підприємницька робота, така як юридична та фінансова, і кіберзахист. Найбільша конкретна зміна — це обмеження виходу.
| Gemini 3.1 Pro Preview | Gemini 4 Argon | |
|---|---|---|
| Максимальний вихід | 64K токенів | 1M токенів |
| Індекс AA | 30 | 53 |
| Вартість AA за завданням індексу | $1.30 | $1.99 промо / $3.98 стандарт |
| Ціна за вхід / вихід | $2 / $12 | $2 / $10 промо, потім $4 / $20 |
| Хто може використовувати | Публічна попередня версія | Тільки програма Fairwind |
Ціни 3.1 Pro Preview стосуються запитів до 200k токенів ($4 / $18 понад це). Argon не опублікував ціновий рівень для довгих контекстів.
Обмеження на вихід у 1M токенів. Раніше моделі Gemini зупинялися на 64K вихідних токенах. Argon може продовжувати до 1M, використовуючи нову функцію API Gemini під назвою Long Decode Continuation, яка призупиняє довгу відповідь і відновлює її через наступні виклики, щоб не перевищити час. Приклади Google показують, чому це важливо: його агенти використовували Argon для міграцій з C і C++ на Rust, включаючи більше 800K рядків ядра Fuchsia Zircon, і для однієї бібліотеки замінили 32K рядків коду SIMD на безпечний Rust, який працює в 2.7 рази швидше, ніж попередній порт Rust. Це роботи, де обмеження в 64K змушувало вас вручну розбивати роботу.
Нова схема найменування. Немає позначки Pro або Flash, лише номер покоління та кодова назва. Google планував Gemini 3.5 Pro раніше в 2026 році і перейшов далі.
Обмежений запуск. Argon був навчений спеціально для оборонної кіберроботи, і Google стверджує, що він може "автономно знаходити, перевіряти та виправляти критичні вразливості програмного забезпечення." Члени Fairwind і внутрішні команди Google отримують версію без кіберзахисних обмежень. Ширше розгортання відмовлятиме в запитах, пов'язаних з кібербезпекою, хімічними, біологічними, радіологічними та ядерними загрозами.
Що залишилося незмінним. Вихід все ще лише текстовий. Входи охоплюють текст, зображення та відео (Artificial Analysis також зазначає мову). Тестувальники третьої сторони повідомляють про контекстне вікно в 1M токенів; пост запуску Google не вказує обмеження на вхід. [TBD: офіційне контекстне вікно]
Як це порівнюється з GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5 і Fable 5.1
Таблиця нижче взята з таблиці бенчмарків Google DeepMind. Google запустив Argon на найвищих налаштуваннях мислення і в основному використовував самозвітні або публічні дані конкурентів, тому сприймайте це як дані постачальника. Artificial Analysis та Vals AI опублікували незалежні результати, наведені після таблиці.
| Бенчмарк | Argon | GPT-6 Astra | Fable 5.1 | Opus 5.5 |
|---|---|---|---|---|
| Індекс Vals | 68.9% | 63.1% | 65.8% | 67.0% |
| Агент фінансів Vals v2 | 65.4% | 53.5% | 58.9% | 58.6% |
| Юридичний агент Гарві | 19.6% | 5.4% | 6.7% | 3.8% |
| DeepSWE v1.1 | 77.9% | 74.1% | 67.4% | 74.2% |
| FrontierSWE v2 | 55.0% | 65.5% | 56.3% | 62.3% |
| Термінал-бенч 4.0 | 57.4% | 58.2% | 57.9% | 66.4% |
| OSWorld-2.0 | 69.2% | 72.6% | — | — |
| GraphWalks 256k–1M | 84.2% | 71.8% | 65.0% | 66.8% |
| LVBench | 91.7% | 87.5% | 79.7% | 83.7% |
| CWE-bench v1 | 68.0% | 68.0% | 58.0% | 67.0% |
OSWorld-2.0 — це офлайн підмножина, частковий бал. GraphWalks — це F1. Повна таблиця має 19 рядків; Argon веде або зрівнює 14 з них.
Три патерни виділяються:
- Робота з знаннями — це область, де розрив найбільший. У бенчмарку юридичного агента Гарві Argon отримує 19.6% проти максимуму 6.7% для інших. У фінансовому агенті v2 перевага становить більше шести балів.
- Дуже довгі входи тримаються. У GraphWalks між 256k і 1M токенів Argon зберігає 84.2%, тоді як інші падають до приблизно 65–72%.
- Кодування змішане. Argon веде DeepSWE, але відстає на FrontierSWE (Astra) та Terminal-bench 4.0 (Opus 5.5).
Незалежні дані в цілому погоджуються. Artificial Analysis оцінює Argon (високо) на 53 в своєму індексі, зрівнюючи з GPT-6 Astra (максимум) і на один бал попереду GPT-6.1 Sol (максимум). Його виконання на Terminal Bench 4 ставить Argon на 57%, позаду Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5.5 і GPT-6 Astra. Vals ставить Argon на перше місце серед моделей у своєму індексі, з найкращим одиничним результатом на фінансовому агенті v2, і зазначає використання комп'ютера (CUA-bench) як слабке місце.
Торгівля за "низьку галюцинацію"
Тест Omniscience від Artificial Analysis ставить складні фактичні питання і карає за впевнені неправильні відповіді. Рівень галюцинацій Argon становить 15%, найнижчий серед усіх моделей, які отримали 45 або більше в індексі; у GPT-6 Astra він становить 51%. Але точність Argon на тих же питаннях становить 50%, проти 63% для Astra. Argon досягає низького рівня галюцинацій, відмовляючись відповідати, коли не впевнений, а не знаючи більше.
Для юридичного та фінансового огляду це часто правильна торгівля: відмова легко помітити і перенаправити до людини або іншої моделі, тоді як впевнене неправильне число може пройти повз рецензента. Це виправдовується лише в тому випадку, якщо ваша програма має куди відправити питання, на які Argon відмовляється відповідати.
Де Argon не є найкращим вибором
- Агенти з важким кодуванням терміналів. Власна таблиця Google має Opus 5.5 на 66.4% на Terminal-bench 4.0 проти 57.4% Argon, і виконання Artificial Analysis погоджується з порядком.
- Використання комп'ютера. Astra веде OSWorld-2.0, а Vals ставить Argon на сьоме місце з восьми на CUA-bench.
- Питання, які потребують відповіді кожного разу. Точність 50% Omniscience означає багато відповідей "Я не впевнений" на складному фактичному відновленні.
- Робота, чутлива до затримок. Argon в середньому генерує близько 62k вихідних токенів за завданням Artificial Analysis, проти близько 27k для Astra. Google не опублікував дані про швидкість. [TBD: швидкість виходу та час до першого токена]
- Все, що потрібно відправити цього кварталу. Ви ще не можете його викликати.
Хто повинен перейти, почекати або залишитися
| Робоче навантаження | Що робити зараз |
|---|---|
| Фінансові, юридичні та податкові агенти | Плануйте для Argon |
| Довгі документи та довге відео | Плануйте для Argon |
| Великі міграції коду | Плануйте для Argon |
| Агенти з важким кодуванням терміналів | Залишайтеся на Opus 5.5 або Astra |
| Агенти з використанням комп'ютера | Залишайтеся на місці |
| Високі обсяги, чутливі до витрат роботи | Використовуйте Gemini 3.8 Flash |
| Команди безпеки в Fairwind | Використовуйте Argon зараз |
"Плануйте для Argon" означає: прототипуйте робочий процес на Gemini 3.8 Flash або 3.1 Pro Preview сьогодні, закладайте бюджет за стандартною ціною Argon і змініть ідентифікатор моделі, коли доступ відкриється.
Підготовка на AIHubMix
Argon має сторінку моделі на AIHubMix під ідентифікатором gemini-4-argon, але вона позначена як "скоро" і поки що не має ціни. [TBD: дата доступності AIHubMix]
Ви можете зараз побудувати робочий процес на моделях Gemini, які вже обслуговує AIHubMix, таких як Gemini 3.8 Flash, і зберегти ідентифікатор моделі в конфігурації. Точка доступу, сумісна з OpenAI, працює зі стандартним SDK OpenAI; посібник AIHubMix Gemini також охоплює рідний SDK Google.
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://aihubmix.com/v1",
api_key=os.environ["AIHUBMIX_API_KEY"],
)
# AIHubMix зазначає Argon як gemini-4-argon (скоро). Прототипуйте на
# Gemini 3.8 Flash, а потім встановіть ARGON_MODEL_ID=gemini-4-argon, коли він відкриється.
MODEL = os.environ.get("ARGON_MODEL_ID", "gemini-3.8-flash")
resp = client.chat.completions.create(
model=MODEL,
reasoning_effort="high",
messages=[
{"role": "user", "content": "Перерахуйте умови розірвання в контракті нижче. Скажіть, якщо ви не впевнені в будь-якому з них.\n\n<текст контракту>"},
],
)
print(resp.choices[0].message.content)
На маршруті, сумісному з OpenAI, reasoning_effort відповідає налаштуванням мислення Gemini. Які значення Argon приймає, ще не задокументовано. [TBD: рівні міркування Argon на AIHubMix]
Коли Argon відкриється на AIHubMix, його ціна та підтримувані параметри з'являться на цій сторінці моделі.
Часті запитання
Чи можу я використовувати Gemini 4 Argon через API сьогодні?
Тільки якщо ваша організація є учасником програми Fairwind від Google. Платні клієнти API та підписники Google AI Ultra йдуть далі в черзі, але Google не вказав дату.
Який ідентифікатор моделі Gemini 4 Argon?
Google не опублікував його. На AIHubMix Argon зазначено як gemini-4-argon на сторінці моделі, позначеній як "скоро". Виклик цього ідентифікатора через власний API Google повернув помилку 404 1 жовтня.
Чи кращий Gemini 4 Argon за GPT-6 Astra?
В індексі Artificial Analysis вони зрівнюють. Argon веде в роботі з знаннями, довгому контекстному відновленні та розумінні відео; Astra веде в FrontierSWE, наукових завданнях терміналів і використанні комп'ютера.
Чи хороший Gemini 4 Argon для кодування?
Він сильний на DeepSWE і Vibe Code Bench, але Claude Opus 5.5 і GPT-6 Astra все ще ведуть у важкому агентному кодуванні.
Що означає обмеження на вихід у 1M токенів на практиці?
Одна робота може генерувати набагато більше, ніж старе обмеження в 64K, наприклад, велика міграція коду або довгий звіт. Google стверджує, що це залежить від Long Decode Continuation, яка призупиняє та відновлює довгі відповіді через виклики.
Чому рівень галюцинацій низький, але точність лише 50%?
Argon частіше відмовляється відповідати, коли не впевнений. Це знижує впевнені неправильні відповіді, але також знижує частку питань, на які він відповідає правильно.
Коли Gemini 4 Argon буде на AIHubMix?
Поки що дати немає. Його сторінка моделі AIHubMix вже є, але позначена як "скоро". Працюйте на Gemini 3.8 Flash або 3.1 Pro Preview через AIHubMix зараз і змініть ідентифікатор моделі, коли Argon відкриється.
Продовжуйте читати: серія Gemini 4 Argon
- Ціна запуску $2/$10 виглядає дешево, поки ви не порахуєте токени за завдання. Виміряна вартість за завдання тут: Ціни Gemini 4 Argon: дешева за токен, але не за завдання
Джерела
- Gemini 4 Argon: наша наступна ера фронтальної інтелекту (Google)
- Моделі та бенчмарки Gemini (Google DeepMind)
- Gemini 4 Argon: Google повертається в трійку найкращих лабораторій у досягнутому інтелекті (Artificial Analysis)
- Бенчмарки, вартість і можливості Gemini 4 Argon (Vals AI)
- Gemini 4 Argon на AIHubMix (AIHubMix)
