Технические характеристики и доступность
Google DeepMind сделала модель Gemini 4 Argon общедоступной через Gemini API, AI Studio и платформу для бизнеса. В отличие от предыдущих версий, Argon — это новая модель на базе sparse Mixture-of-Experts (MoE) трансформера, обученная на TPUs с использованием JAX и ML Pathways. Ключевая особенность — нативная поддержка мультимодальности (текст, изображения, аудио, видео) и общее окно контекста в 1 миллион токенов (включая ввод и вывод).
Модель не имеет открытых весов. Знания модели актуальны до марта 2026 года. Для разработчиков важно отметить новый протокол продолжения генерации (continuation protocol), необходимый для работы с длинными ответами.
Производительность: лидер в длинном контексте, споры в коде
Google позиционирует Argon как лидера в задачах «knowledge work» и работе с длинным контекстом. Модель демонстрирует выдающиеся результаты на бенчмарке LVBench (понимание длинных видео), где достигает 91.7%. Однако в задачах агентного программирования результаты смешанные: Argon уступает конкурентам в сложных сценариях отладки (FrontierSWE v2, Terminal-Bench).
Сравнение с конкурентами
В таблице ниже приведены ключевые метрики сравнения Gemini 4 Argon с ближайшими конкурентами: GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5 и Claude Fable 5.1. Обратите внимание на разницу в лимитах вывода и ценах.
| Параметр | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 | Claude Fable 5.1 |
|---|---|---|---|---|
| Архитектура | Sparse MoE | Не раскрыто | Не раскрыто | Не раскрыто |
| Контекстное окно | 1M (ввод+вывод) | 1,050,000 | 1M | 1M |
| Макс. вывод | 1,000,000 | 128K | 128K | 128K |
| Входные модальности | Текст, Image, Audio, Video | Текст, Image | Текст, Image | Текст, Image |
| Цена (ввод/вывод за 1M) | $2 / $10 (до 30.11.2026) | $10 / $50 | $4 / $20 | $10 / $50 |
| Vals Index | 68.90% (#1) | 63.13% | 66.97% | 65.83% |
| DeepSWE v1.1 | 77.9% | 74.1% | 74.2% | 67.4% |
| FrontierSWE v2 | 55.0% | 65.5% | 62.3% | 56.3% |
Внутренние результаты и безопасность
До публичного запуска Google протестировал Argon во внутренних процессах. Использование модели в системе Antigravity повысило количество успешных агентных кодовых сабмишенов на 35% и сократило откаты (rollbacks) почти на треть. Также зафиксировано ускорение инференса vLLM для Gemma 4 E2B в 2.85 раза на GPU A100.
В сфере кибербезопасности Argon показал снижение успешности атак косвенной инъекции промптов до 0.7% в 15 адаптивных попытках. Однако Google предупреждает, что не может полностью исключить риски критических способностей в области биобезопасности и кибербезопасности, хотя и внедрил соответствующие защитные механизмы.
Ценообразование и доступ
Google предлагает агрессивные стартовые цены: $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных токенов (скидка 95% на кэшированные входные токены). Эти цены действуют до 30 ноября 2026 года, после чего стоимость вырастет до $4/$20, что все равно ниже цен на GPT-6 Astra ($10/$50). Модель доступна разработчикам через Gemini API, предприятиям — через Gemini Platform, а защитникам киберпространства — через программу Fairwind без ограничений безопасности.
Бенчмарки
| Бенчмарк | Gemini 4 Argon | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 5.5 | GPT-6 Astra |
|---|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 | 77.9% | 67.4% | 74.2% | 74.1% |
| Vals Index | 68.9% | 65.83% | 66.97% | 63.13% |
| Terminal-Bench 4.0 | 57.4% | 57.9% | 66.4% | 58.2% |
| FrontierSWE v2 | 55% | 56.3% | 62.3% | 65.5% |
| AutomationBench | 51.3% | — | 42.5% | — |
Жирным — лучший результат в строке. Источник цифр — официальная публикация.
Источник: MarkTechPost ↗