Google выпустила API Gemini 4 Argon с лимитом 1 млн выходных токенов

Google DeepMind сделала Gemini 4 Argon общедоступной для разработчиков, предприятий и платных подписчиков Gemini. Gemini 4 Argon — разреженная модель со смесью экспертов передового уровня от Google, созданная для длительной многоэтапной работы. Целевые области применения — программирование, финансы, юриспруденция, наука и кибербезопасность. Google впервые представила Argon 30 сентября небольшой группе специалистов по киберзащите. Теперь модель доступна в платном Gemini API по цене $2 за входные и $10 за выходные токены на миллион токенов. Ключевое изменение для разработчиков — длина вывода: Argon может генерировать до 1 млн токенов в одном ответе.

Кратко

Размер: Количество параметров не раскрывается (разреженная MoE). Окно в 1 млн токенов совместно используется для входных и выходных данных.
Работает на: Только в облаке Google через Gemini API, AI Studio и платформу Gemini. Обучена на TPU. Открытых весов нет.
Производительность: Лидирует в таблице Google по интеллектуальной работе, длинному контексту и видео. Результаты в агентном программировании неоднозначны.
Лучший результат: 91,7% на LVBench (понимание длинных видео).
Худший результат: 55,0% на FrontierSWE v2, последнее место среди 4 моделей в таблице Google.

Что такое Gemini 4 Argon?

Согласно карточке модели, Argon — новая модель, а не дообученная версия более ранней Gemini. Это крупномасштабный разреженный трансформер MoE с нативной мультимодальной поддержкой. Он принимает текст, изображения, аудио и видео, а выдаёт текст. Google обучала модель на TPU с использованием JAX и ML Pathways. Дата отсечения знаний — март 2026 года. Google не раскрыла общее или активное количество параметров.

Как работает ограничение вывода в 1 млн токенов?

Google увеличила лимит вывода до 1 млн токенов вместо 64 тыс. в более ранних моделях Gemini. В карточке модели описывается общее окно входных и выходных данных размером до 1 млн токенов. Поэтому длинный запрос уменьшает объём, оставшийся для вывода. Google документирует новый протокол продолжения для длинной генерации в своих документах для разработчиков и корпоративной документации. При вводной цене полный ответ объёмом 1 млн токенов стоит $10 за выходные токены.

Как Gemini 4 Argon показывает себя в бенчмарках?

Google сравнивает Argon с GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 и Claude Opus 5.5. Argon показывает лучший результат в большинстве строк.

DeepSWE v1.1: 77,9%, опережая Opus 5.5 (74,2%) и GPT-6 Astra (74,1%).
Vals Index: 68,90%, первое место по версии Vals AI, опережая Claude Sonnet 5.5 (67,04%).
AutomationBench: 51,3% против 42,5% у Opus 5.5.
Harvey’s Legal Agent Benchmark: 19,6%, почти втрое больше, чем у следующей модели, но абсолютный результат всё ещё низкий.
GraphWalks, от 256 тыс. до 1 млн токенов: 84,2% против 71,8% у GPT-6 Astra.
CWE-bench v1: 68,0%, наравне с GPT-6 Astra.

Google также сообщает о результате 87% на бенчмарке воплощённого рассуждения ERQA. Перед выводами изучите методологию оценки. Большинство результатов конкурентов заявлены самими разработчиками или взяты из общедоступных таблиц лидеров. Результат Argon на DeepSWE рассчитан самостоятельно с использованием оболочки mini-swe-agent. Показатели конкурентов на DeepSWE взяты из системных карточек и таблицы лидеров.

В чём Gemini 4 Argon уступает?

Argon уступает в 5 строках собственной таблицы Google:

FrontierSWE v2: 55,0% против 65,5% у GPT-6 Astra.
Terminal-Bench 4.0: 57,4% против 66,4% у Opus 5.5.
Terminal-Bench Science 0.1: 57,6% против 68,1% у GPT-6 Astra.
PostTrainBench: 45,3% против 49,3% у Opus 5.5.
OSWorld-2.0 (офлайн-подмножество): 69,2% против 72,6% у GPT-6 Astra.

В карточке модели также упоминаются галлюцинации и периодические замедления или тайм-ауты. В рамках собственной программы Frontier Safety Framework Google заявляет, что не может исключить достижение критических уровней возможностей в области биологии и кибербезопасности. Компания сообщает о внедрении защитных механизмов, которые, по её оценке, снижают этот риск.

Пройти шаг</button><button class="btn g" id="mtp-next">Следующий шаг</button></div> <div class="win"> <div style="font-size:13px;font-weight:700;margin-bottom:8px">Общее окно в 1 млн токенов: перетащите ползунок, чтобы задать размер запроса</div> <input type="range" id="mtp-in" min="0" max="1000" value="200" aria-label="Входные токены в тысячах"> <div class="bar"><i id="mtp-bi" style="background:#4285F4"></i><i id="mtp-bo" style="background:#34A853"></i></div> <div class="lab"><span id="mtp-li"></span><span id="mtp-lo"></span></div> </div> </div> <div class="pane" id="p-bench"> <div class="chips" id="mtp-chips"></div> <div id="mtp-rows"></div> <div class="note" id="mtp-bnote"></div> </div> <div class="pane" id="p-price"> <div class="seg"><button class="on" data-p="intro">Вводная цена (до 30 ноября 2026 г.)</button><button data-p="std">Стандартная (после)</button></div> <div class="calc"> <div><label>Входные токены в месяц: <output id="mtp-ci"></output></label><input type="range" id="mtp-rin" min="1" max="500" value="100"></div> <div><label>Выходные токены в месяц: <output id="mtp-co"></output></label><input type="range" id="mtp-rout" min="1" max="200" value="20"></div> </div> <div id="mtp-prows"></div> <div class="note">Прейскурант за 1 млн токенов: Argon — $2/$10 по вводной цене, $4/$20 после 30 ноября 2026 года. GPT-6 Astra — $10/$50 (для запросов менее 272 тыс. токенов). Claude Opus 5.5 — $4/$20. Claude Fable 5.1 — $10/$50. Оценка не учитывает кэширование, пакетную обработку и надбавки за длинный контекст.</div> </div> <div class="pane" id="p-access"> <div class="grid"> <div class="acc"><h4><span class="dot" style="background:#4285F4"></span>Разработчики</h4><p>Платный уровень Gemini API в Google AI Studio и Android Studio. ID модели: <code>gemini-4-argon</code>.</p></div> <div class="acc"><h4><span class="dot" style="background:#9168F0"></span>Предприятия</h4><p>Платформа Gemini, Gemini for business и Google Antigravity.</p></div> <div class="acc"><h4><span class="dot" style="background:#FBBC04"></span>Потребители</h4><p>Приложение Gemini и режим AI Mode в поиске для подписчиков Google AI Pro и Ultra.</p></div> <div class="acc"><h4><span class="dot" style="background:#EA4335"></span>Специалисты по киберзащите</h4><p>Партнёры Fairwind Program получают Argon без киберзащитных ограничений на поэтапной основе.</p></div> </div> <div class="note">Известные ограничения из карточки модели: галлюцинации, периодические замедления или тайм-ауты, дата отсечения знаний — март 2026 года. Количество параметров не раскрывается.</div> </div> <div class="ft"><span>Источники: блог Google, карточка модели Gemini 4 Argon и методология оценки, Vals AI. Проверено 13 октября 2026 года.</span><span class="mtp">© Marktechpost</span></div> </div> <script> (function(){ var R=document.getElementById('mtp-g4a'); function $(s){return R.querySelector(s)} function $$(s){return R.querySelectorAll(s)} function resize(){try{parent.postMessage({mtpH:R.offsetHeight+40,id:'mtp-g4a'},'*')}catch(e){}} // tabs $$('.tab').forEach(function(b){b.onclick=function(){$$('.tab').forEach(function(x){x.classList.remove('on')});$$('.pane').forEach(function(x){x.classList.remove('on')});b.classList.add('on');$('#p-'+b.dataset.t).classList.add('on');if(b.dataset.t==='bench')drawB(cur);if(b.dataset.t==='price')drawP();setTimeout(resize,60)}}); // experts svg var g=$('#mtp-exp'),NS='http://www.w3.org/2000/svg',ex=[]; for(var i=0;i<8;i++){var y=12+i*19;var l=document.createElementNS(NS,'path');l.setAttribute('d','M340 81 C 380 81 380 '+(y+7)+' 420 '+(y+7));l.setAttribute('stroke','#273041');l.setAttribute('fill','none');l.setAttribute('class','exp');g.appendChild(l); var r=document.createElementNS(NS,'rect');r.setAttribute('x',420);r.setAttribute('y',y);r.setAttribute('width',150);r.setAttribute('height',14);r.setAttribute('rx',4);r.setAttribute('fill','#202734');r.setAttribute('class','exp');g.appendChild(r); var o=document.createElementNS(NS,'path');o.setAttribute('d','M570 '+(y+7)+' C 605 '+(y+7)+' 605 81 640 81');o.setAttribute('stroke','#273041');o.setAttribute('fill','none');o.setAttribute('class','exp');g.appendChild(o);ex.push([l,r,o]);} var t=document.createElementNS(NS,'text');t.setAttribute('x',495);t.setAttribute('y',10);t.setAttribute('text-anchor','middle');t.setAttribute('font-size','11');t.setAttribute('fill','#9AA0A6');t.textContent='Эксперты (на каждый токен активируются лишь некоторые)';g.appendChild(t); var cols=['#4285F4','#9168F0']; function route(){var a=Math.floor(Math.random()*8),b=(a+1+Math.floor(Math.random()*7))%8;ex.forEach(function(e,k){var on=(k===a||k===b);e[0].setAttribute('stroke',on?cols[k===a?0:1]:'#273041');e[2].setAttribute('stroke',on?cols[k===a?0:1]:'#273041');e[1].setAttribute('fill',on?cols[k===a?0:1]:'#202734')})} route();setInterval(route,900); // steps var D=['<b>Нативный мультимодальный ввод.</b> Argon принимает текст, изображения, аудио и видео в одном запросе. Google заявляет, что это новая модель, а не дообученная версия более ранней Gemini.', '<b>Разреженная смесь экспертов.</b> Маршрутизатор направляет каждый токен в небольшое подмножество экспертных сетей, поэтому для каждого токена работает лишь часть модели. Google не раскрыла общее или активное количество параметров.', '<b>Создана для долгосрочной работы.</b> Google обучала Argon с помощью обучения с подкреплением на данных для многоэтапного рассуждения, решения задач и доказательства теорем. Модель предназначена для программирования, финансов, юриспруденции, науки и киберзащиты.', '<b>Вывод до 1 млн токенов.</b> Лимит вывода вырос с 64 тыс. до 1 млн токенов. Входные и выходные данные используют одно общее окно в 1 млн токенов, а для длинных ответов применяется новый протокол продолжения.']; var s=0,timer=null;function step(n){s=n;$$('.st').forEach(function(x){x.classList.toggle('on',+x.dataset.s===n)});$('#mtp-det').innerHTML=D[n];resize()} $$('.st').forEach(function(x){x.onclick=function(){stop();step(+x.dataset.s)}}); function stop(){if(timer){clearInterval(timer);timer=null;$('#mtp-play').textContent=' Пройти шаги'}} $('#mtp-next').onclick=function(){stop();step((s+1)%4)}; $('#mtp-play').onclick=function(){if(timer){stop();return}$('#mtp-play').textContent='❚❚ Пауза';timer=setInterval(function(){step((s+1)%4)},2600)}; step(0); // window function win(){var v=+$('#mtp-in').value;$('#mtp-bi').style.width=(v/10)+'%';$('#mtp-bo').style.width=((1000-v)/10)+'%';$('#mtp-li').textContent='Вход: '+v+' тыс. токенов';$('#mtp-lo').textContent='Осталось для вывода: '+(1000-v)+' тыс. токенов'} $('#mtp-in').oninput=win;win(); // bench var M=['Gemini 4 Argon','GPT-6 Astra','Claude Opus 5.5','Claude Fable 5.1'],C=['#4285F4','#9AA0A6','#C58AF9','#F28B82']; var B=[ {n:'Vals Index',d:2,v:[68.90,63.13,66.97,65.83],src:'Независимый результат: таблица лидеров Vals AI (68,90%, №1).'}, {n:'DeepSWE v1.1',v:[77.9,74.1,74.2,67.4],src:'Argon рассчитана самостоятельно с использованием оболочки mini-swe-agent; результаты конкурентов взяты из системных карточек и таблицы лидеров.'}, {n:'AutomationBench',v:[51.3,41.4,42.5,31.4],src:'Общедоступная таблица лидеров Zapier, закрытый набор.'}, {n:'LVBench',v:[91.7,87.5,83.7,79.7],src:'Рассчитано самостоятельно без инструментов. Для Gemini использовалась частота 1 кадр в секунду.'}, {n:'GraphWalks от 256 тыс. до 1 млн',v:[84.2,71.8,66.8,65.0],src:'Рассчитано самостоятельно для всех моделей на 200 задачах.'}, {n:'CWE-bench v1',v:[68.0,68.0,67.0,58.0],src:'Официальная общедоступная таблица лидеров. Argon делит результат с GPT-6 Astra.'}, {n:'FrontierSWE v2',v:[55.0,65.5,62.3,56.3],src:'Общедоступная таблица лидеров Proximal. Argon занимает последнее место среди 4 моделей.',lose:1}, {n:'Terminal-Bench 4.0',v:[57.4,58.2,66.4,57.9],src:'Argon рассчитана самостоятельно; результаты конкурентов взяты из общедоступной таблицы лидеров. Argon занимает последнее место среди 4 моделей.',lose:1}]; var cur=0,ch=$('#mtp-chips'); B.forEach(function(b,i){var c=document.createElement('button');c.className='chip'+(i===0?' on':'')+(b.lose?' lose':'');c.textContent=b.n;c.onclick=function(){$$('.chip').forEach(function(x){x.classList.remove('on')});c.classList.add('on');drawB(i)};ch.appendChild(c)}); var rows=$('#mtp-rows');M.forEach(function(m,i){rows.insertAdjacentHTML('beforeend','<div class="row"><span class="nm">'+m+'</span><div class="track"><div class="fill" style="background:'+C[i]+'"></div></div><span class="val">0%</span></div>')}); function drawB(i){cur=i;var b=B[i],f=$$('#mtp-rows .fill'),v=$$('#mtp-rows .val');f.forEach(function(x){x.style.width='0'});setTimeout(function(){b.v.forEach(function(x,k){f[k].style.width=x+'%';v[k].textContent=x.toFixed(b.d||1)+'%'})},30);$('#mtp-bnote').textContent=b.src+' Пунктирные элементы обозначают бенчмарки, в которых Argon уступает. Результаты взяты из таблицы оценок Google, если не указано иное.'} // price var P={intro:[[2,10],[10,50],[4,20],[10,50]],std:[[4,20],[10,50],[4,20],[10,50]]},pm='intro'; $$('.seg button').forEach(function(b){b.onclick=function(){$$('.seg button').forEach(function(x){x.classList.remove('on')});b.classList.add('on');pm=b.dataset.p;drawP()}}); var pr=$('#mtp-prows');M.forEach(function(m,i){pr.insertAdjacentHTML('beforeend','<div class="row"><span class="nm">'+m+'</span><div class="track"><div class="fill" style="background:'+C[i]+'"></div></div><span class="val">$0</span></div>')}); function drawP(){var a=+$('#mtp-rin').value,o=+$('#mtp-rout').value;$('#mtp-ci').textContent=a+'M';$('#mtp-co').textContent=o+'M';var c=P[pm].map(function(p){return a*p[0]+o*p[1]}),mx=Math.max.apply(null,c),f=$$('#mtp-prows .fill'),v=$$('#mtp-prows .val');c.forEach(function(x,k){f[k].style.width=(x/mx*100)+'%';v[k].textContent='$'+Math.round(x).toLocaleString()})} $('#mtp-rin').oninput=drawP;$('#mtp-rout').oninput=drawP; window.addEventListener('load',resize);window.addEventListener('resize',resize);setTimeout(resize,300); })(); </script> </body></html> " style="width:100%;height:600px;border:0;display:block;background:transparent;" loading="lazy" scrolling="no">

Gemini 4 Argon против GPT-6 Astra, Claude Opus 5.5 и Claude Fable 5.1

Характеристика	Gemini 4 Argon	GPT-6 Astra	Claude Opus 5.5	Claude Fable 5.1
Архитектура	Разреженный трансформер MoE	Не раскрывается	Не раскрывается	Не раскрывается
Общее / активное количество параметров	Не раскрывается	Не раскрывается	Не раскрывается	Не раскрывается
Контекстное окно	1 млн (входные и выходные данные вместе)	1 050 000	1 млн	1 млн
Максимальный вывод	До 1 млн	128 тыс.	128 тыс.	128 тыс.
Входные модальности	Текст, изображения, аудио, видео	Текст, изображения	Текст, изображения	Текст, изображения
Дата отсечения знаний	Март 2026 г.	30 апреля 2026 г.	Июнь 2026 г.	Июнь 2026 г.
Цена API (вход / выход за 1 млн)	$2 / $10 по вводной цене, $4 / $20 после 30 ноября	$10 / $50	$4 / $20	$10 / $50
Лицензия / доступ	Проприетарная, только API	Проприетарная, только API	Проприетарная, только API	Проприетарная, только API
Vals Index	68,90%	63,13%	66,97%	65,83%
DeepSWE v1.1 (таблица Google)	77,9%	74,1%	74,2%	67,4%
Terminal-Bench 4.0 (таблица Google)	57,4%	58,2%	66,4%	57,9%
FrontierSWE v2 (таблица Google)	55,0%	65,5%	62,3%	56,3%

Для чего Google использовала Argon до запуска?

Google поделилась внутренними результатами в своей публикации о запуске:

Использование Argon в Antigravity увеличило количество агентных отправок кода более чем на 35% и почти на треть сократило число откатов.
Модель обеспечила ускорение сквозного вывода vLLM в 2,85 раза для Gemma 4 E2B на A100.
В рамках открытого проекта Google Agent Development Kit она сократила время подготовки сессии на 40%. Холодный импорт стал на 21% быстрее.
В бенчмарке косвенного внедрения промптов Gray Swan показатель успешности атак снизился до 0,7% в 15 адаптивных попытках.

Сколько стоит Gemini 4 Argon и где её можно использовать?

Вводная цена составляет $2 за входные и $10 за выходные токены на миллион токенов. Кэшированные входные токены стоят на 95% дешевле. После 30 ноября 2026 года цена вырастет до $4 и $20. Это соответствует стоимости Claude Opus 5.5 и ниже цены GPT-6 Astra — $10 и $50.

Варианты доступа согласно публикации для разработчиков:

Разработчики: платный уровень Gemini API в AI Studio и Android Studio.
Предприятия: платформа Gemini, Gemini for business и Google Antigravity.
Потребители: приложение Gemini и режим AI Mode в поиске для подписчиков Google AI Pro и Ultra.
Специалисты по киберзащите: Fairwind Program, предоставляющая доступ к Argon без киберзащитных ограничений.

Главные выводы

Argon — разреженная модель MoE с лимитом вывода в 1 млн токенов.
Она занимает первое место в Vals Index с результатом 68,90%.
Вводная цена составляет $2/$10 за миллион токенов до 30 ноября.
Она уступает конкурентам на FrontierSWE v2 и Terminal-Bench 4.0.
Большинство результатов конкурентов в таблице Google заявлены самими разработчиками.

Ознакомьтесь с карточкой модели, методологией оценки и руководством для разработчиков. Все заслуги принадлежат исследователю этого проекта. Также подписывайтесь на нас в Twitter и не забудьте присоединиться к нашему сабреддиту по машинному обучению с более чем 150 тыс. участников и подписаться на нашу рассылку. Постойте! Вы есть в Telegram? теперь вы можете присоединиться к нам и в Telegram.

Переведено автоматически с английского. Оригинал статьи — по ссылке ниже.