Google
Gemini 4 Argonพรีวิว
Google deep reasoning frontier research model featuring native multimodal chain-of-thought, sub-second video analysis, and 2M token active context.
ดัชนีปัญญา
93.6 #6
AAQI 94.0
ความเร็วขาออก
88 t/s
ITL 11.4 ms/tok
ราคาเฉลี่ย (3:1)
$5 /1M
ขาเข้า $2.5/M · ขาออก $10/M
บริบท
2M
≈ 5,000 หน้า A4 · ขาออกสูงสุด 65,536
Quality Domain Radar
6-Axis Frontier Evaluation vs Category Average & Flagship
Gemini 4 Argon
Claude Mythos Preview (#1)
Average (68)
แกนเรดาร์ประมาณจากคะแนนหมวดหมู่เมื่อไม่มีการวัดเบนช์มาร์กโดยตรง — ดู ระเบียบวิธี
จุดแข็งและข้อแลกเปลี่ยน
จุดที่ชนะ
- 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
สิ่งที่ต้องระวัง
- Staged rollout — full API access still ramping
- Deep Think adds latency and token spend
- Proprietary; no open weights
กรณีใช้งานเด็ด
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.
ควิกสตาร์ตสำหรับนักพัฒนาและ API
ตั้งค่า
GEMINI_API_KEY ก่อน — รับคีย์ APIcurl "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);ทรัพยากรและลิงก์อย่างเป็นทางการ
การใช้งาน API
เปรียบเทียบโฮสต์และเวลาแฝง
อัตราความเร็ว TTFT และราคาแคชบน Groq, Cerebras, Together, DeepInfra, Fireworks, Bedrock และ Azure
GroqCerebrasTogether AIDeepInfraFireworks AIAWS BedrockAzure AI
คะแนนแยกตามแหล่งข้อมูล
คะแนนแยกตามหมวดหมู่
ผลการทดสอบ Benchmark
การแข่งขันสดแบบตัวต่อตัว
สเปกสดและสถาปัตยกรรม
ภายใต้ฝากระโปรง
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
วันที่เปิดตัว
5 ต.ค. 2569
สถาปัตยกรรม
Gemini 4 Argon — native multimodal transformer
พารามิเตอร์
Not disclosed
สัญญาอนุญาต
Proprietary
ขนาดคอนเทกซ์
2,000,000 tokens
เอาต์พุตสูงสุด
65,536 tokens
โมดัลิตี
text + image + audio + video
ราคาแคช
อ่าน $0.25 · เขียน $2.5 /1M
การให้เหตุผล
ระดับความพยายาม
ราคาขาเข้า
$2.5/M
ราคาขาออก
$10/M
ความเร็วขาออก
88 t/s
เวลาถึงโทเค็นแรก
—
อัปเดตข้อมูล
10 ต.ค. 2569
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
ค่าใช้จ่ายรายเดือนโดยประมาณ
$0.00
กำลังคำนวณการประหยัดเทียบ GPT-4o…
อ้างอิงและฝัง
ป้าย 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}
}ฝังป้ายคะแนน
เพิ่มป้าย Podium Score แบบสดลงใน README ของ GitHub หรือ Hugging Face — ลิงก์กลับไปยังอันดับสด
ตัวอย่าง
Markdown
Loading badge snippet...HTML
Loading badge snippet...โมเดลอื่นจาก Google
โมเดลทางเลือก
ทางเลือกที่ใกล้เคียงที่สุดสำหรับ Gemini 4 Argon โดยอิงตามความสามารถ ราคา และคะแนนเบนช์มาร์ก