Google открыла всем Gemini 4 Argon с ответами до миллиона токенов

Google открыла всем Gemini 4 Argon, первую модель поколения Gemini 4. С 13 октября она доступна подписчикам Google AI Pro и Ultra в приложении Gemini, в платном Gemini API и в Antigravity. Argon пишет ответы длиной до миллиона токенов, а до 30 ноября продаётся по вводной цене.

Gemini 4 Argon — новая флагманская модель Google DeepMind для длинной многоэтапной работы, от программирования до финансового и юридического анализа. Компания показала её 30 сентября, но первые две недели модель получали только специалисты по киберзащите. Теперь Google выпускает Argon сразу для обычных пользователей, разработчиков, компаний и учёных и подкрепляет релиз внутренними кейсами и сравнением с конкурентами.

Chrome разобрали за недели вместо месяцев

Самый наглядный пример Google взяла из собственной практики. В кодовой базе Chrome на 40 миллионов строк есть старая папка примерно на 6 миллионов строк, где годами копился код обработки веб-страниц. Gemini 4 Argon помог отделить от неё ядро этой логики, и команда уложилась в несколько недель там, где раньше ушли бы месяцы.

Похожих историй в анонсе около десятка. Внутри Google Argon работает в Antigravity, собственной среде для программирования с агентами, и там число отправленных агентами правок выросло больше чем на 35%, а откатов кода стало почти на треть меньше. Модель ускорила работу открытой Gemma 4 E2B на видеокарте A100 в 2,85 раза, с 37,9 тысячи до 108 с лишним тысяч токенов в секунду, без потери качества ответов. При переносе видеодекодера libgav1 с C++ на Rust Argon заменил 32 тысячи строк оптимизированного кода, и новый декодер работает в 2,7 раза быстрее прежней Rust-версии.

Есть пример и за пределами экрана. Argon посмотрел видео с броском мешочка в лунку из игры корнхол, перенёс навык на человекоподобного робота Apptronik Apollo, и тот в реальном испытании попал семь раз подряд.

Миллион токенов в одном ответе

Главная техническая новость Gemini 4 Argon касается длины ответа. Прошлые модели Gemini выдавали за раз до 64 тысяч токенов, Argon выдаёт до миллиона. В такой объём помещается целый программный модуль или отчёт на сотни страниц, и задачу больше не нужно резать на куски, а потом склеивать результат вручную.

Здесь нужно оговориться. В документации Gemini API миллион описан как общее окно, которое делят запрос и ответ. Чем длиннее исходные материалы в запросе, тем меньше места остаётся на ответ, поэтому миллион токенов на выходе реален только при коротком задании. Для очень длинных ответов Google описала разработчикам отдельный протокол продолжения.

У миллиона есть и цена. По вводному тарифу ответ такой длины обойдётся в 10 долларов, после повышения в 20.

Argon во главе линейки Gemini

Gemini 4 Argon встаёт над моделями Google, которые сейчас открыты разработчикам в API:

Gemini 4 Argon — флагман для длинных задач, 2 доллара за миллион входных токенов и 10 за миллион выходных на вводном тарифе;
Gemini 3.1 Pro — прошлая старшая модель, 2 и 12 долларов в базовом окне контекста;
Gemini 3.8 Flash — быстрая модель для массовых задач и агентов, 0,75 и 3,75 доллара.

Argon не единственная модель нового поколения. По данным Business Insider от 10 октября, внутри Google тестируют ещё варианты Gemini 4 под именами Barium и Carbon. Публичных планов их выпуска компания не называла.

Тесты, где Gemini 4 Argon впереди

Google сравнила Argon с Claude Opus 5.5 и Claude Fable 5.1 от Anthropic и с GPT-6 Astra от OpenAI . В таблице из 19 тестов новая модель лидирует в 13. Самые показательные результаты:

Vals Index (сводная оценка пользы в финансах, праве, налогах и разработке) — 68,9% против 67% у Opus 5.5 и 63,1% у Astra;
DeepSWE v1.1 (длинные задачи из реальной разработки) — 77,9% против 74,2% и 74,1%;
AutomationBench от Zapier (автоматизация рабочих процессов между приложениями) — 51,3% против 42,5% и 41,4%;
Vals Finance Agent v2 (работа финансового аналитика) — 65,4% против 58,6% и 53,5%;
LVBench (понимание длинных видео) — 91,7% против 83,7% и 87,5%;
GraphWalks на контексте от 256 тысяч до миллиона токенов (поиск связей в очень длинном документе) — 84,2% против 66,8% и 71,8%.

Самый большой отрыв у Gemini 4 Argon в юридическом тесте Harvey's Legal Agent Benchmark — 19,6% против 3,8% у Opus 5.5 и 5,4% у Astra. Абсолютные цифры низкие у всех, и самостоятельную юридическую работу целиком модели пока не вытягивают. Все результаты взяты из таблицы Google, независимой проверки ещё нет.

Где Argon уступает Claude и GPT-6

Проигрышные строки в таблице Google тоже есть, и они складываются в понятную картину. Gemini 4 Argon отстаёт там, где модель сама работает в командной строке или управляет компьютером:

Terminal-Bench 4.0 (задачи в терминале) — 57,4% против 66,4% у Opus 5.5, последнее место из четырёх моделей;
FrontierSWE v2 (сложные инженерные задачи) — 55% против 65,5% у Astra, тоже последнее место;
Terminal-Bench Science 0.1 (научные задачи в терминале) — 57,6% против 68,1% у Astra;
OSWorld-2.0 (управление компьютером) — 69,2% против 72,6% у Astra.

Модель получилась неровной. Argon сильнее всех в длинных документах, бизнес-процессах и видео. В автономном программировании через терминал по собственной таблице Google впереди остаётся Claude Opus 5.5. Google хотя бы показывает эти строки, а Anthropic в релизе Fable 5.1 сравнивалась только со своей прошлой версией.

Вводная цена до 30 ноября

До 30 ноября Gemini 4 Argon в API стоит 2 доллара за миллион входных токенов и 10 долларов за миллион выходных. Повторно используемый контекст из кэша обходится на 95% дешевле, около 10 центов за миллион. После окончания вводного периода ставки вырастут вдвое, до 4 и 20 долларов.

Обе цифры выглядят подобранными под конкурентов. Вводная цена совпадает со ставками GPT-6 Sol, средней модели OpenAI, постоянная повторяет Claude Opus 5.5. GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1 стоят 10 и 50 долларов за миллион, и даже после повышения Argon в два с половиной раза дешевле самых дорогих флагманов.

Семь недель вводного тарифа похожи на приглашение перенести рабочие сценарии с Claude и GPT, пока это дёшево, и остаться, когда цена вырастет.

Четыре входа в Gemini 4 Argon

Google открывает Gemini 4 Argon по нескольким каналам:

приложение Gemini и режим AI Mode в Поиске — для подписчиков Google AI Pro и Ultra, бесплатный тариф в анонсе не упомянут;
Gemini API — только платный уровень и Google AI Studio, подписчики Ultra могут попробовать модель в Antigravity, AI Studio и Android Studio;
компании — Gemini для бизнеса, API и Antigravity;
учёные — 10 тысяч исследователей получат высший уровень использования Antigravity бесплатно на полгода, заявки отбирают с учётом мощностей.

Вместе с моделью обновилось приложение Gemini. В окне чата появился переключатель в режим задач, где Gemini работает над поручением, пока пользователь не у компьютера. Число подключаемых сервисов выросло до 40 с лишним, среди них Adobe и Shopify. Интерфейс Antigravity для программирования с агентами встроили в приложение Gemini для macOS.

Официально Gemini в России не работает. Приложению и API нужен аккаунт из поддерживаемой страны, а подписку и платный уровень API оплачивают только зарубежной картой.

Киберзащитникам Argon дают без ограничителей

Первыми Gemini 4 Argon получили участники Fairwind, программы Google DeepMind для проверенных специалистов по кибербезопасности. Модель сама находит, подтверждает и исправляет уязвимости и в тесте CWE-bench делит первое место с GPT-6 Astra с результатом 68%. С выходом в общий доступ Fairwind расширили ещё на сотни партнёров.

Участникам программы Argon выдают без кибер-ограничителей, которые стоят в публичной версии. Компания Wiz уже использует модель в инициативе Scan for Good и с её помощью закрыла уязвимость в медицинской инфраструктуре, которая защищает сотни тысяч записей пациентов.

Как Google проверяла Argon перед выпуском

Google DeepMind прогнала Gemini 4 Argon по своей рамке оценки опасных возможностей Frontier Safety Framework и привлекла внешних партнёров. Компания также участвует в добровольной процедуре, по которой правительство США получает доступ к моделям до выпуска. Несколько цифр из отчёта о безопасности:

внешние специалисты по биобезопасности смогли продвинуться меньше чем в 1% проверенных опасных подзадач;
нарушений правил на наборе провокационных запросов почти вдвое меньше, чем у прошлых моделей Gemini;
попытки схитрить на тестах по программированию, например подогнать решение под проверку, снизились до 2%;
доля успешных атак через скрытые инструкции в страницах и документах — 0,7% за 15 адаптивных попыток, лучший результат в тесте Gray Swan;
отдельный монитор в реальном времени следит за рассуждениями и действиями агента и ловит попытки выйти за рамки задачи.

Цифра про скрытые инструкции важнее остальных для тех, кто подключает модель к почте, сайтам и файлам. Такие атаки называют косвенными промпт-инъекциями . Команду для агента прячут в обычном тексте, и чем больше агент делает сам, тем дороже ему обходится доверчивость.

Задачи для теста до 30 ноября

Для владельцев сайтов и авторов вводный период Gemini 4 Argon — удобное окно, чтобы проверить задачи, которые раньше приходилось резать на части. Описания для целого раздела каталога, перевод большой документации или переписанный модуль сайта теперь помещаются в один ответ. Перед переносом рабочих сценариев стоит сравнить счёт и результат с Claude Opus 5.5 на тех же задачах, особенно в программировании через терминал, где Argon по таблице Google уступает.

Декабрь проверит Argon полной ценой

Пока действует вводный тариф, Gemini 4 Argon продаётся по цене средней модели OpenAI и выигрывает большую часть сравнений с флагманами. С 1 декабря он будет стоить ровно как Claude Opus 5.5, и выбор между ними начнёт решаться по конкретным задачам. В длинных документах, бизнес-процессах и видео у Argon заметный запас, в работе через терминал его нет. Станет ли Argon основной моделью для разработчиков, покажет декабрь, первый месяц без скидки.

Источник:

Google — Gemini 4 Argon