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Gemini 4 Argonprévia

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

#6lançado 5 de out. de 2026·Proprietary·Not disclosed
textimageaudiovideo2M ctxraciocínio
Provedores de APIObter chave de API →vs Claude 5.5 SonnetRanking
Inteligência
93.6 #6
AAQI 94.0
Velocidade de saída
88 t/s
ITL 11.4 ms/tok
Preço combinado (3:1)
$5 /1M
Entrada $2.5/M · Saída $10/M
Contexto
2M
≈ 5,000 páginas A4 · saída máx. 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)

Os eixos do radar são aproximados a partir dos scores de categoria quando faltam medições diretas — veja Metodologia.

Pontos fortes e trade-offs

Onde vence

  • 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

Pontos de atenção

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

Casos de uso matadores

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.

Quickstart do desenvolvedor e API

Defina primeiro GEMINI_API_KEY — obter uma chave de 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."}]}]
  }'

Recursos e links oficiais

Implantação de API

Comparar hosts e latência

Throughput, TTFT e preços de cache na Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock e Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Ver matriz de provedores →

Pontuações por fonte

Confrontos diretos ao vivo

Especificações ao vivo e arquitetura

Por baixo do capô
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
Data de lançamento
5 de out. de 2026
Arquitetura
Gemini 4 Argon — native multimodal transformer
Parâmetros
Not disclosed
Licença
Proprietary
Janela de contexto
2,000,000 tokens
Saída máx.
65,536 tokens
Modalidades
text + image + audio + video
Preços de cache
leitura $0.25 · escrita $2.5 /1M
Raciocínio
Níveis de esforço
Preço de entrada
$2.5/M
Preço de saída
$10/M
Velocidade de saída
88 t/s
Tempo até o primeiro token
—
Dados atualizados
10 de out. de 2026

Fatura mensal estimada

Gasto mensal estimado
$0.00
Calculando economia vs GPT-4o…

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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}
}

Incorporar selo de pontuação

Adicione um selo de Podium Score ao seu README no GitHub ou Hugging Face — ele aponta para o ranking ao vivo.

Pré-visualização
Gemini 4 Argon LLMPodium Score
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