Google
Gemini 4 Argonプレビュー
Google deep reasoning frontier research model featuring native multimodal chain-of-thought, sub-second video analysis, and 2M token active context.
知能指数
93.6 #6
AAQI 94.0
出力速度
88 t/s
ITL 11.4 ms/tok
ブレンド価格 (3:1)
$5 /1M
入力 $2.5/M · 出力 $10/M
コンテキスト
2M
約 5,000 枚のA4ページ · 最大出力 65,536
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Gemini 4 Argon
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
直接のベンチマーク測定がない場合、レーダー軸はカテゴリスコアから近似されます — 評価方法 を参照。
強みとトレードオフ
強み
- 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
注意すべきトレードオフ
- Staged rollout — full API access still ramping
- Deep Think adds latency and token spend
- Proprietary; no open weights
キラーユースケース
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.
開発者向けクイックスタートとAPI
まず
GEMINI_API_KEY を設定 — APIキーを取得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."}]}]
}'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);公式リソースとリンク
API デプロイ
ホストとレイテンシを比較
Groq、Cerebras、Together、DeepInfra、Fireworks、Bedrock、Azure 全体のスループット、TTFT、キャッシュ料金。
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
ソース別スコア
カテゴリー別スコア
ベンチマーク結果
ライブ対決
ライブスペックとアーキテクチャ
内部構造
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
リリース日
2026年10月5日
アーキテクチャ
Gemini 4 Argon — native multimodal transformer
パラメータ数
Not disclosed
ライセンス
Proprietary
コンテキストウィンドウ
2,000,000 tokens
最大出力
65,536 tokens
モダリティ
text + image + audio + video
キャッシュ料金
読み取り $0.25 · 書き込み $2.5 /1M
推論
エフォートレベル
入力価格
$2.5/M
出力価格
$10/M
出力速度
88 t/s
最初のトークンまでの時間
—
データ更新日
2026年10月10日
月額請求の見積もり
月額見積もり
$0.00
GPT-4o との節約額を計算中…
引用と埋め込み
GitHub Markdown バッジ
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}
}スコアバッジを埋め込む
GitHub または Hugging Face の README にライブ Podium スコアバッジを追加 — ライブランキングにリンクします。
プレビュー
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...Google のその他のモデル
代替モデル
機能、価格、ベンチマークスコアに基づく Gemini 4 Argon の最適な代替モデル。