Google
Gemini 4 Argonपूर्वावलोकन
Google deep reasoning frontier research model featuring native multimodal chain-of-thought, sub-second video analysis, and 2M token active context.
बुद्धिमत्ता
93.6 #6
AAQI 94.0
आउटपुट गति
88 t/s
ITL 11.4 ms/tok
ब्लेंडेड मूल्य (3:1)
$5 /1M
इनपुट $2.5/M · आउटपुट $10/M
कॉन्टेक्स्ट
2M
≈ 5,000 A4 पेज · अधिकतम आउटपुट 65,536
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Gemini 4 Argon
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
जहाँ सीधे बेंचमार्क माप उपलब्ध नहीं हैं, वहाँ रडार अक्ष श्रेणी स्कोर से अनुमानित हैं — कार्यप्रणाली देखें।
ताकत और समझौते
जहां यह जीतता है
- 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
ध्यान देने योग्य बातें
- Staged rollout — full API access still ramping
- Deep Think adds latency and token spend
- Proprietary; no open weights
किलर उपयोग केस
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.
डेवलपर क्विकस्टार्ट और API
पहले
GEMINI_API_KEY सेट करें — API कुंजी प्राप्त करेंcurl "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);आधिकारिक संसाधन और लिंक
API डिप्लॉयमेंट
होस्ट और लेटेंसी की तुलना
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock और Azure पर थ्रूपुट, TTFT और कैश मूल्य।
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
स्रोत के अनुसार स्कोर
श्रेणी के अनुसार स्कोर
बेंचमार्क परिणाम
सीधी लाइव टक्करें
लाइव स्पेक्स और आर्किटेक्चर
अंदर की झलक
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
रिलीज़ तिथि
5 अक्टू॰ 2026
आर्किटेक्चर
Gemini 4 Argon — native multimodal transformer
पैरामीटर
Not disclosed
लाइसेंस
Proprietary
कॉन्टेक्स्ट विंडो
2,000,000 tokens
अधिकतम आउटपुट
65,536 tokens
मोडैलिटी
text + image + audio + video
कैश मूल्य
रीड $0.25 · राइट $2.5 /1M
रीजनिंग
एफर्ट स्तर
इनपुट कीमत
$2.5/M
आउटपुट कीमत
$10/M
आउटपुट गति
88 t/s
पहले टोकन तक का समय
—
डेटा अपडेट
10 अक्टू॰ 2026
अनुमानित मासिक बिल
अनुमानित मासिक खर्च
$0.00
GPT-4o की तुलना में बचत की गणना…
उद्धरण और एम्बेड
GitHub Markdown बैज
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@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}
}स्कोर बैज एम्बेड करें
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वैकल्पिक मॉडल
क्षमता, मूल्य और बेंचमार्क स्कोर के आधार पर Gemini 4 Argon के निकटतम विकल्प।