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Gemini 4 Argonaperçu

Google deep reasoning frontier research model featuring native multimodal chain-of-thought, sub-second video analysis, and 2M token active context.

#3publié le 5 oct. 2026·Proprietary·Not disclosed
textimageaudiovideo2M ctxraisonnement
Intelligence
93.6 #3
AAQI 94.0
Vitesse Sortie
88 t/s
ITL 11.4 ms/tok
Prix mixte (3:1)
$5 /1M
Entrée $2.5/M · Sortie $10/M
Contexte
2M
≈ 5,000 pages A4 · sortie max 65,536

Quality Domain Radar

6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship

Gemini 4 Argon
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
Coding (88)Mathematics (93.5)Hard Science (GPQA) (94.2)Agentic & Tool Use (87)Knowledge (MMLU) (91)Vision / Multimodal (97.5)

Les axes du radar sont approximés depuis les scores par catégorie lorsque les mesures directes manquent — voir Méthodologie.

Points forts & compromis

Là où il gagne

  • 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

Points de vigilance

  • Staged rollout — full API access still ramping
  • Deep Think adds latency and token spend
  • Proprietary; no open weights

Cas d'usage clés

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.

Démarrage rapide développeur & API

Définissez d’abord GEMINI_API_KEY — obtenir une clé API
curl "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."}]}]
  }'

Ressources & liens officiels

Déploiement API

Comparer hôtes et latence

Débit, TTFT et tarifs de cache chez Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock et Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Voir la matrice des fournisseurs →

Scores par Source

Duels en direct

Specs en direct & architecture

Sous le capot
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
Date de Sortie
5 oct. 2026
Architecture
Gemini 4 Argon — native multimodal transformer
Paramètres
Not disclosed
Licence
Proprietary
Fenêtre de Contexte
2,000,000 tokens
Sortie max
65,536 tokens
Modalités
text + image + audio + video
Tarifs du cache
lecture $0.25 · écriture $2.5 /1M
Raisonnement
Niveaux d'effort
Prix Entrée
$2.5/M
Prix Sortie
$10/M
Vitesse Sortie
88 t/s
Temps au Premier Token
—
Données mises à jour
10 oct. 2026

Facture mensuelle estimée

Dépense mensuelle estimée
$0.00
Calcul des économies vs GPT-4o…

Citer et intégrer

Badge Markdown GitHub
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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}
}

Intégrer le badge de score

Ajoutez un badge Podium Score en direct à votre README GitHub ou Hugging Face — il renvoie vers le classement en direct.

Aperçu
Gemini 4 Argon LLMPodium Score
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