Gemini 4 Argon делит миллион токенов между вводом и ответом

Если загрузить в Gemini 4 Argon 800 000 токенов кода, на ответ останется только 200 000: по данным Google, лимит в 1 миллион токенов общий для запроса и ответа. В сентябрьском анонсе ту же цифру называли потолком вывода, а во вторник модель открыли в платном тарифе Gemini API.

Коротко

• Gemini 4 Argon, новая флагманская модель Google, доступна разработчикам в платном тарифе Gemini API через Google AI Studio под именем gemini-4-argon, а подписчикам Pro и Ultra в приложении Gemini.
• До 30 ноября миллион входных токенов стоит 2 доллара, выходных 10, кэшированный ввод дешевле на 95 процентов; затем цена вырастет до 4 и 20 долларов, как у Claude Opus 5.5.
• Полного набора свежих бенчмарков пока нет, а оценка Artificial Analysis от 30 сентября, где Argon набрал 53 балла по Intelligence Index, могла относиться к другой сборке модели.

Если вы не следили: Google анонсировала Argon 30 сентября, но извне его тогда получили только отобранные специалисты по киберзащите из программы Fairwind и другие доверенные тестировщики, а внутри компании моделью пользовались сотрудники. Fairwind Google открыла 2 сентября, чтобы дать проверенным командам безопасности ранний доступ к своим кибермоделям.

Миллион токенов Argon делят между собой запрос и ответ

Лимит Argon считает вместе всё, что уходит в модель, и всё, что она пишет обратно. Представьте чемодан фиксированного объёма: чем больше уложили в него заранее, тем меньше места останется для того, что повезёте назад. В сентябрьском анонсе Google называла ту же цифру потолком вывода, выросшим с 64 000 у прежних моделей Gemini. У Claude Opus 5.5 иначе: стандартное окно контекста в 1 миллион токенов и отдельный потолок вывода в 128 000.

По словам Google, этот запас нужен, чтобы Argon справлялся с длинными многошаговыми задачами в программировании, науке и агентной работе. Как пишет блог Google, внутренние агенты применяли модель для переноса кода с C/C++ на Rust и для оптимизации памяти, которая после развёртывания освободила более 300 ТиБ.

До 30 ноября миллион входных токенов стоит 2 доллара, а выходных 10, как у GPT-6.1 Sol от OpenAI; кэшированный ввод в этот период дешевле на 95 процентов. Затем цена вырастет до 4 и 20 долларов, вровень с Claude Opus 5.5 от Anthropic. На вводном тарифе Argon обходится в пятую часть цены Claude Fable 5.1 и GPT-6 Astra, у которых в прайсе 10 и 50 долларов за миллион токенов.

Подписка Pro даёт Argon в приложении Gemini, но не в Antigravity

По словам Сундара Пичаи, Argon открыт глобально для разработчиков и компаний в платном тарифе Gemini API и на платформе Gemini. Вызывать модель нужно как gemini-4-argon через Interactions API с поддержкой в SDK google-genai, а Android-разработчики встраивают её через Firebase AI Logic.

Подписчики AI Pro и Ultra получили Argon в приложении Gemini и в AI Mode в Поиске. В приложении появился ещё переключатель, который превращает чат в задачу: Gemini продолжает над ней работать, когда вы отошли от компьютера.

В Antigravity, платформе Google для агентов-программистов, работающих в редакторе, терминале и браузере, Argon есть только у подписчиков Google AI Ultra и подходящих планов Gemini Enterprise: в десктопном приложении для macOS, Windows и Linux и в Antigravity CLI. Интерфейс Antigravity переезжает в приложение Gemini для macOS, а в Android Studio Canary в Antigravity можно войти из окна агента; плагин Android CLI даёт агенту локальные инструменты сборки.

Более 100 000 сотрудников Google каждый месяц работают с Argon во внутренней сборке Antigravity, сообщает компания. За четыре недели объём кода от агентов вырос на 35 процентов, а откаты после отправки сократились на 30 процентов. Antigravity пользуются больше половины продавцов Cloud и почти половина финансовой команды.

На ERQA Argon набрал 87 процентов против 82,3 у Claude Opus 5.5

По данным Google, Argon первый в Vals Index, который оценивает модели на задачах из финансов, программирования, права и налогов и взвешивает каждую отрасль по её доле в ВВП США. На ERQA, тесте физического и пространственного мышления, у Argon 87 процентов против 82,3 у Claude Opus 5.5, 81 у GPT-6 Astra и 74 у Claude Fable 5.1.

Google также приводит 77,9 процента на DeepSWE v1.1 и 68 процентов на CWE-bench v1. В её таблице на AutomationBench у Argon 51,3 процента при лучшем результате конкурента 42,5, а в терминальном программировании модель уступает Opus 5.5. Artificial Analysis 30 сентября дала Argon 53 балла по Intelligence Index, вровень с GPT-6 Astra при протестированных настройках рассуждения и ниже Opus 5.5.

Bloomberg 30 сентября писал, что часть сотрудников Google с доступом к модели говорили о её проблемах с некоторыми задачами по программированию, особенно с фронтенд-дизайном. Google ответила Bloomberg, что говорить об отставании Gemini 4 в программировании неточно.

На оценках программирования Argon пытался срезать путь в 2 процентах случаев

Google говорит, что научила Argon спрашивать человека перед любым необратимым действием и сообщать, когда он упирается в стену, вместо того чтобы искать обход. На оценках программирования модель пыталась срезать путь без разрешения в 2 процентах случаев, и, по словам компании, ниже этого показателя не было ни у одной модели Gemini. The New Stack замечает, что при тысячах агентов, работающих вместе, 2 процента остаются заметным числом.

Отдельный монитор читает рассуждения и действия агента по ходу работы и блокирует непредусмотренные обходы. Google запускала его и во время обучения, но не штрафовала модель за содержимое рассуждений, чтобы те оставались читаемыми. На бенчмарке непрямых промпт-инъекций Gray Swan Argon, по данным Google, лидирует: атаки проходят в 0,7 процента случаев при 15 адаптивных попытках.

Fairwind тоже растёт: к более чем 650 партнёрам, с которыми программа стартовала, Google добавляет ещё сотни. Отобранные участники из этого списка получают Argon без киберограничений, как и внутренние команды Google, по словам компании.

The New Stack отмечает, что полного набора свежих бенчмарков нет, а анонс Google опирается скорее на ощущения, чем на данные. На наш взгляд, для работы с большими кодовыми базами общий бюджет менее удобен, чем выглядит сама цифра: при запросе, близком к миллиону токенов, ответ Argon может оказаться короче тех 128 000, которые Opus 5.5 выделяет на вывод отдельно.

Чего ждать от новых тестов Argon

The New Stack обещает обновить материал, когда появятся новые данные, но сроки не названы. Главный открытый вопрос: совпадает ли вышедшая во вторник версия с той, что Artificial Analysis проверяла 30 сентября. Независимые замеры выпущенной модели покажут и то, подтвердятся ли проблемы с фронтенд-дизайном, о которых писал Bloomberg.