Google
Gemini 4 Argonمعاينة
Google deep reasoning frontier research model featuring native multimodal chain-of-thought, sub-second video analysis, and 2M token active context.
الذكاء
93.6 #6
AAQI 94.0
سرعة الإخراج
88 t/s
ITL 11.4 ms/tok
السعر الممزوج (3:1)
$5 /1M
إدخال $2.5/M · إخراج $10/M
السياق
2M
≈ 5,000 صفحة A4 · أقصى إخراج 65,536
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Gemini 4 Argon
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
محاور الرادار تقريبية من درجات الفئات عند غياب قياسات مباشرة — راجع المنهجية.
نقاط القوة والمقايضات
أين يتفوق
- Largest context window in production — 2M tokens
- All four modalities native in a single architecture
- Frontier coding, financial research and legal drafting
- Purpose-built for autonomous vulnerability research
ما يجب الانتباه له
- Staged rollout — full API access still ramping
- Deep Think adds latency and token spend
- Proprietary; no open weights
حالات استخدام قاتلة
Cyber defense triage
Autonomous vuln discovery and remediation — the Fairwind program's headline workload.
2M-token corpus analysis
Entire legal archives, monorepos or video libraries in one context.
Multimodal research
Cross-referencing text, audio calls and video feeds natively.
بداية سريعة للمطورين و API
عيّن
GEMINI_API_KEY أولاً — احصل على مفتاح APIcurl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent" \
-H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
-H "content-type: application/json" \
-d '{
"contents": [{"parts": [{"text": "Refactor this function for O(n) time and explain the change."}]}]
}'from google import genai
client = genai.Client() # reads GEMINI_API_KEY
resp = client.models.generate_content(
model="gemini-4-argon",
contents="Refactor this function for O(n) time and explain the change.",
)
print(resp.text)const res = await fetch(
`https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-4-argon:generateContent`,
{
method: "POST",
headers: {
"x-goog-api-key": process.env.GEMINI_API_KEY,
"content-type": "application/json",
},
body: JSON.stringify({ contents: [{ parts: [{ text: "Refactor this function for O(n) time and explain the change." }] }] }),
}
);
console.log((await res.json()).candidates[0].content.parts[0].text);الموارد والروابط الرسمية
نشر API
مقارنة المضيفين ووقت الاستجابة
الإنتاجية وTTFT وتسعير ذاكرة التخزين المؤقت عبر Groq وCerebras وTogether وDeepInfra وFireworks وBedrock وAzure.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
الدرجات حسب المصدر
الدرجات حسب الفئة
نتائج الاختبارات
مواجهات مباشرة حية
المواصفات الحية والبنية
تحت الغطاء
Gemini 4 Argon — native multimodal transformer
- Native multimodal chain-of-thought — reasons over text, image, audio and video in one pass
- 2M-token context — the largest production window tracked
- Deep Think mode trades latency for accuracy on hard problems
- First Gemini 4-generation model; rolled out to trusted cyber defenders via the Fairwind program before GA
تاريخ الإصدار
5 أكتوبر 2026
البنية
Gemini 4 Argon — native multimodal transformer
المعلمات
Not disclosed
الترخيص
Proprietary
نافذة السياق
2,000,000 tokens
أقصى إخراج
65,536 tokens
الوسائط
text + image + audio + video
أسعار التخزين المؤقت
قراءة $0.25 · كتابة $2.5 /1M
الاستدلال
مستويات الجهد
سعر الإدخال
$2.5/M
سعر الإخراج
$10/M
سرعة الإخراج
88 t/s
الزمن حتى أول رمز
—
آخر تحديث
10 أكتوبر 2026
الفاتورة الشهرية المقدرة
الإنفاق الشهري المقدر
$0.00
جارٍ حساب التوفير مقابل GPT-4o…
اقتباس وتضمين
شارة Markdown لـ GitHub
Loading badge markdown...BibTeX
@misc{llmpodium2026gemini4argon,
title = {Benchmark Analysis and Intelligence Evaluation of Gemini 4 Argon},
author = {LLMPodium Research},
year = {2026},
url = {https://llmpodium.com/models/gemini-4-argon}
}تضمين شارة النتيجة
أضف شارة Podium Score المباشرة إلى ملف README على GitHub أو Hugging Face — ترتبط بالترتيب المباشر.
معاينة
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...المزيد من Google
النماذج البديلة
أقرب البدائل لـ Gemini 4 Argon استناداً إلى القدرات والأسعار ونتائج الاختبارات.