Через две недели после закрытого старта Google открыла доступ к Gemini 4 Argon – новому флагману компании.

Модель анонсировали 30 сентября, но тогда к ней допустили только доверенных участников из программы Fairwind. Теперь Argon доступна через Gemini API, а также подписчикам Google AI Pro и Ultra.

Google называет Argon моделью для «глубокой работы»: кодинга, финансов, права, кибербезопасности и науки.

Argon уже доступна в GPTunneL
Попробуйте модель здесь:

Gemini 4 Argon

(прямо сейчас скидка 50%!)

Главное

  • Единый лимит в 1 млн токенов на вход и выход вместе.

  • Первое место в Vals Index – индексе по финансовым, юридическим, налоговым и кодинг-задачам.

  • 87% на ERQA – тесте на физическое и пространственное мышление.

  • В приложении Gemini появился переключатель «чат → задача»: Gemini продолжает работу, пока вы отошли от компьютера.

  • Antigravity теперь встроен в приложение Gemini для macOS.

1 млн токенов

При анонсе 30 сентября Google сообщала о лимите на вывод в 1 млн токенов (раньше было 64 тысячи). Теперь уточняется, что 1 млн – общий суммарный бюджет на вход и выход. Если сравнить с Claude Opus 5.5, то у этой модели контекст в 1 млн токенов и отдельный лимит ответа в 128 тысяч.

Бенчмарки

  • 53 балла в Artificial Analysis Intelligence Index – на уровне GPT-6 Astra (медиана для сопоставимых моделей – 27). Тест проходил 30 сентября, и релизная версия может отличаться.

  • 0,7% успешных промпт-инъекций в бенчмарке Gray Swan (15 адаптивных попыток).

  • 2% попыток обойти ограничения в кодинг-тестах – лучший результат среди моделей Gemini.

Что Argon уже сделала

  • Chrome: отделила ~6 млн строк legacy-кода браузерных функций от остальной части Chromium (40 млн строк) – рефакторинг на сотни файлов вместо месяцев занял недели.

  • Google ADK: за ночь нашла оптимизации, которые оптимизировали подготовку сессии в памяти на 40% и ускорили холодный импорт на 21%.

  • xTB: ускорила предсказание молекулярных структур до 2,3× и поиск конформеров в 1,8×.

  • Gemma 4 E2B: ускорение инференса в 2,85× на A100 через vLLM (с ~37,9 до 108+ тыс. токенов/с) без потери качества.

  • Внутри Google: код от агентов вырос на 35%.

Робототехника

Argon посмотрела видео, как человек играет в корнхол, восстановила пространство, рассчитала движения всего тела и сама написала код симуляции. После переноса на гуманоида Apollo от Apptronik робот забил семь бросков подряд.

В другом тесте Argon по одному фото стола построила симуляцию и собрала 4500+ эпизодов. Это подняло успех реального робота с 56% до 75%, а время выполнения снизило с 35 до 24 секунд.

Google сообщает, что Argon – лишь начало и в семействе Gemini 4 появятся другие модели. Уже скоро модель станет доступна на ИИ-платформе GPTunneL.

Подробнее о модели мы писали здесь.