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Gemini 4 Argon미리보기
Google deep reasoning frontier research model featuring native multimodal chain-of-thought, sub-second video analysis, and 2M token active context.
지능 지수
93.6 #6
AAQI 94.0
출력 속도
88 t/s
ITL 11.4 ms/tok
블렌디드 가격 (3:1)
$5 /1M
입력 $2.5/M · 출력 $10/M
컨텍스트
2M
≈ A4 5,000페이지 · 최대 출력 65,536
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Gemini 4 Argon
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
직접적인 벤치마크 측정이 없는 경우 레이더 축은 카테고리 점수로 근사됩니다 — 평가 방법 참조.
강점과 트레이드오프
강점
- 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
주의할 점
- Staged rollout — full API access still ramping
- Deep Think adds latency and token spend
- Proprietary; no open weights
핵심 사용 사례
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.
개발자 퀵스타트 및 API
먼저
GEMINI_API_KEY를 설정하세요 — API 키 발급curl "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);공식 리소스 및 링크
API 배포
호스트 및 레이턴시 비교
Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock, Azure의 처리량, TTFT, 캐시 가격.
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
출처별 점수
카테고리별 점수
벤치마크 결과
실시간 맞대결
실시간 스펙 및 아키텍처
내부 구조
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
출시일
2026년 10월 5일
아키텍처
Gemini 4 Argon — native multimodal transformer
파라미터 수
Not disclosed
라이선스
Proprietary
컨텍스트 창
2,000,000 tokens
최대 출력
65,536 tokens
모달리티
text + image + audio + video
캐시 가격
읽기 $0.25 · 쓰기 $2.5 /1M
추론
에포트 레벨
입력 가격
$2.5/M
출력 가격
$10/M
출력 속도
88 t/s
첫 토큰 생성 시간
—
데이터 업데이트
2026년 10월 10일
월 예상 청구액
월 예상 지출
$0.00
GPT-4o 대비 절감액 계산 중…
인용 및 임베드
GitHub Markdown 배지
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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}
}점수 배지 삽입
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미리보기
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대체 모델
성능, 가격 및 벤치마크 점수를 기반으로 한 Gemini 4 Argon의 주요 대체 모델.