Google

Gemini 4 Argonпревью

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

#6выпущена 5 окт. 2026 г.·Proprietary·Not disclosed
textimageaudiovideo2M ctxрассуждающая
Интеллект
93.6 #6
AAQI 94.0
Скорость вывода
88 t/s
ITL 11.4 ms/tok
Смешанная цена (3:1)
$5 /1M
Вход $2.5/M · Выход $10/M
Контекст
2M
≈ 5,000 стр. A4 · макс. выход 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)

Оси радара приближены по категорийным оценкам там, где нет прямых бенчмарк-измерений — см. Методология.

Сильные стороны и компромиссы

Где модель выигрывает

  • 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

На что обратить внимание

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

Киллер-сценарии

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.

Быстрый старт для разработчика и API

Сначала задайте GEMINI_API_KEY — получить ключ 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."}]}]
  }'

Официальные ресурсы и ссылки

Развёртывание API

Хосты и задержка

Пропускная способность, TTFT и цены на кэш у Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock и Azure.

GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
Матрица провайдеров →

Оценки по источникам

Очные live-сравнения

Живые характеристики и архитектура

Под капотом
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
Дата выпуска
5 окт. 2026 г.
Архитектура
Gemini 4 Argon — native multimodal transformer
Параметры
Not disclosed
Лицензия
Proprietary
Контекстное окно
2,000,000 tokens
Макс. вывод
65,536 tokens
Модальности
text + image + audio + video
Цены кэша
чтение $0.25 · запись $2.5 /1M
Рассуждение
Уровни усилия
Цена ввода
$2.5/M
Цена вывода
$10/M
Скорость вывода
88 t/s
Время до первого токена
—
Данные обновлены
10 окт. 2026 г.

Оценка ежемесячного счёта

Оценка расходов в месяц
$0.00
Считаем экономию против GPT-4o…

Цитирование и вставка

Бейдж GitHub Markdown
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}
}

Бейдж оценки для README

Живой бейдж Podium Score для README на GitHub или Hugging Face — ведёт на актуальный рейтинг.

Превью
Gemini 4 Argon LLMPodium Score
Markdown
Loading badge snippet...
HTML
Loading badge snippet...

Ещё от Google

Альтернативные модели

Ближайшие альтернативы для Gemini 4 Argon по возможностям, цене и бенчмаркам.

0 / 4
Сравнить →