Gemini 4 Argon: доступность, цены и ключевые возможности

Google сделал Gemini 4 Argon доступной в нескольких сервисах для разработчиков, предприятий и потребителей. В анонсе от 13 октября модель представлена как инструмент для продолжительной работы: навигации по крупным кодовым базам, объединения доказательств из сложных документов и выполнения исследовательских задач в несколько этапов.

Наиболее полезные сведения — требования к доступу, стартовые цены API и конкретные примеры, приведённые Google. Показатели производительности в этой статье приведены со ссылкой на Google или указанных ею партнёров с ранним доступом; они не являются независимыми измерениями.

Доступ и стартовые цены

При запуске Google указала стартовую цену API в размере 2 долларов США за миллион входных токенов и 10 долларов США за миллион выходных токенов, при этом для кэшированных входных токенов действует скидка 95%. Официальная таблица цен Standard, проверенная 14 октября, уточняет, что эти тарифы действуют до 30 ноября 2026 года. С 1 декабря 2026 года указанные тарифы составят 4 доллара США за входные и 20 долларов США за выходные токены на миллион токенов.

В таблице токены размышления включены в цену выходных токенов, а стоимость кэшированного ввода составляет 0,10 доллара США за миллион токенов в стартовый период и 0,20 доллара США после него. Указано, что доступно только неявное кэширование; явное кэширование не поддерживается. За дополнительные инструменты и уровни сервиса может взиматься отдельная плата, поэтому при оценке производственного использования следует ориентироваться на актуальную страницу цен.

Развёртывание охватывает несколько аудиторий, однако доступ в разных продуктах не идентичен:

Google также описывает единый лимит в один миллион токенов на вход и выход через Gemini API. В документации по long decode указан общий лимит в 1 048 576 токенов, распределяемых между входом, размышлением и выходом. Это не обещание, что приложение может заполнить всё окно входными данными, а затем получить неограниченный ответ.

В документации для Interactions API сказано, что для вывода более 65 536 токенов требуется фоновое выполнение и явно заданное увеличенное значение max_output_tokens. Это требование к настройке long decode, а не стандартное поведение каждого запроса.

Инженерная работа: что продемонстрировал Google

Инженерные примеры охватывают как масштабный рефакторинг, так и узко измеряемые улучшения производительности. Google сообщает, что её команды увеличили число агентных отправок кода более чем на 35%, одновременно сократив количество откатов почти на треть в период, описанный в анонсе.

В Chromium Argon помогла отделить код обработки веб-страниц от устаревшего каталога функций браузера, содержащего около шести миллионов строк. Google описывает более широкую кодовую базу как включающую примерно 40 миллионов строк и сообщает, что изменения затронули сотни файлов. Этот пример относится к архитектурному рефакторингу, а не является утверждением, что модель самостоятельно перестроила весь браузер.

Для Python Agent Development Kit Google сообщает о сокращении времени подготовки сессий в памяти для длительных сеансов на 40% и об улучшении холодного импорта на 21%. Анонс содержит ссылку на публичный репозиторий и конкретный коммит, что позволяет разработчикам изучить реализацию, а не полагаться исключительно на описание запуска.

Среди других заявленных результатов — улучшение предсказания молекулярных структур до 2,3 раза в xTB и ускорение инференса Gemma 4 E2B в 2,85 раза на A100 с использованием vLLM. Последний результат привязан к конкретной модели, ускорителю и рабочей нагрузке; его не следует воспринимать как общую гарантию скорости для любого развёртывания.

Запуск также включает браузерные игры и 3D-демонстрации, созданные с использованием таких инструментов, как Blender и Three.js. Они демонстрируют пространственные возможности модели и её навыки программирования, тогда как публичные изменения в исходном коде полезнее для оценки конкретных инженерных результатов.

Профессиональные рабочие процессы и исследовательские примеры

Партнёры Google с ранним доступом описывают работу с юридическими документами, финансовыми расчётами, медицинскими записями, изображениями и корпоративными знаниями. Эти отчёты объединяет практическая тема: модели необходимо связывать доказательства, распределённые между несколькими источниками, и завершать продолжительную задачу, а не отвечать на изолированный вопрос.

Например, Box сообщает о повышении точности по сравнению с Gemini 3.1 Pro в собственных оценках корпоративных знаний. LexisNexis описывает предварительные результаты исследований, подготовки проектов и проверки юридических материалов, а партнёры в сфере здравоохранения обсуждают оценку на клинических материалах. Это выводы, специфичные для партнёров. Они не подтверждают, что результат ИИ может заменить проверку юристом, клиницистом или финансовым специалистом.

Научные примеры столь же разнообразны. Google описывает оптимизированное ядро квантовой коррекции ошибок, формально верифицированные квантовые подпрограммы, новые решения для полей стелларатора, анализ геномов редких заболеваний и проекты ферментов, впоследствии протестированные в лаборатории. Для каждого результата используется свой метод валидации, поэтому отдельные исследовательские материалы информативнее, чем единый общий показатель возможностей.

Google также предлагает до 10 000 учёных возможность получить шесть месяцев доступа к максимальному уровню использования Antigravity. Доступ требует подачи заявки и остаётся предметом условий, указанных в анонсе.

Робототехника и защитная кибербезопасность

Одна из демонстраций в робототехнике начинается с видео, на котором человек играет в корнхол. По словам Google, Argon вывела пространственные взаимосвязи, сгенерировала код симуляции и помогла перенести поведение на гуманоидного робота Apollo от Apptronik, который сделал семь последовательных попаданий в описанном испытании.

Изображение: Google, из видео о робототехнике в анонсе запуска. Используется настольная миниатюра из источника.

Этот результат иллюстрирует рабочий процесс от видео к симуляции и затем к роботу. Он не доказывает, что робот может безопасно освоить любую физическую задачу по видео без дополнительной инженерной работы или тестирования.

В области кибербезопасности Google заявляет, что Wiz использовала ранний доступ для выявления и устранения уязвимостей, затрагивающих государственные системы и системы здравоохранения. Fairwind Program — анонсированный канал для дополнительных проверенных специалистов по защите, которые ищут специализированный доступ. Анонс не делает этот доступ неограниченным публичным предложением.

Заявления о безопасности и аспекты развёртывания

Google описывает многоуровневые меры защиты, охватывающие неправомерное использование, поведение агентов и prompt injection. Компания сообщает об улучшенной устойчивости к вредоносным запросам, меньшем числе попыток несанкционированных обходных путей в оценках программирования и уровне успешности атак 0,7% в приведённой оценке непрямого prompt injection по 15 адаптивным попыткам.

Это результаты, полученные в рамках определённых тестов. Они служат основанием изучить model card и оценить модель в реальном приложении, а не предполагать, что низкий показатель атак в бенчмарке устраняет риск. Агент, способный читать документы, вызывать инструменты и менять код, всё равно требует надлежащих разрешений, проверки и средств контроля на уровне приложения.

Для первого развёртывания особенно полезны три проверки:

1. Убедитесь, что выбранный продукт Google и аккаунт действительно предоставляют доступ к Argon.
2. Используйте актуальную документацию по ценам и продолжению выполнения, чтобы оценить полную стоимость рабочей нагрузки.
3. Тестируйте репрезентативные задачи с измеримыми критериями приемки, включая случаи сбоев и разрешения инструментов.

FAQ

Что такое Gemini 4 Argon?

Gemini 4 Argon — новая передовая модель Google, анонсированная для широкого доступа 13 октября 2026 года. Google акцентирует внимание на длительных и сложных задачах, связанных с программированием, профессиональными документами, наукой и использованием инструментов.

Сколько стоит API Gemini 4 Argon?

В таблице цен Standard указаны 2 доллара США за миллион входных токенов и 10 долларов США за миллион выходных токенов до 30 ноября 2026 года. С 1 декабря указаны соответственно 4 и 20 долларов США; токены размышления включены в биллинг выходных токенов, а дополнительные инструменты могут увеличивать стоимость.

Является ли Gemini 4 Argon бесплатной в приложении Gemini?

В анонсе для доступа к приложению Gemini и AI Mode в Search указаны подписчики Google AI Pro и Ultra. Неограниченный бесплатный доступ для всех пользователей не анонсирован.

Применяется ли лимит в один миллион токенов только ко входным данным?

Нет: Google называет его единым лимитом на вход и выход через Gemini API. Разработчикам следует изучить документацию по продолжению выполнения при проектировании задач, которые могут длиться дольше одного ответа.

Может ли Gemini 4 Argon улучшить существующую кодовую базу?

Google приводит примеры, связанные с Chromium, ADK, xTB и vLLM. Измеренные улучшения зависят от конкретного кода, рабочей нагрузки и процесса валидации, поэтому команде следует проверить результаты на собственном проекте.

Могут ли исследователи подать заявку на дополнительный доступ?

Да: Google описывает программу заявок, в рамках которой отобранным учёным предоставляется шесть месяцев максимального уровня использования Antigravity. Доступ определяют соответствие критериям, отбор, возможности онбординга и условия программы.

Связанные инструменты

• Google AI Studio: браузерная точка входа Google для разработки с моделями Gemini.
• Google Antigravity: среда разработки агентов, использованная в нескольких демонстрациях запуска.
• Agent Development Kit для Python: открытый фреймворк Google для создания агентов.
• xTB: пакет квантовой химии с открытым исходным кодом, упомянутый в примерах оптимизации Google.
• vLLM: фреймворк инференса и обслуживания моделей, использованный в опубликованной работе по производительности Gemma.

Связанные ссылки

• Анонс запуска Gemini 4 Argon от Google: основной источник сведений о развёртывании и заявленных результатах.
• Цены AI Studio: проверьте актуальные коммерческие условия перед оценкой затрат.
• Документация по long decode: объясняет настройку продолжения выполнения, упомянутую в анонсе.
• Репозиторий ADK Python: изучите публичный фреймворк и историю его разработки.
• Репозиторий xTB: ознакомьтесь с научным ПО, лежащим в основе одного из примеров производительности.
• Репозиторий vLLM: изучите проект инференса, упомянутый в оптимизации Gemma.

Итог

Gemini 4 Argon становится доступной разработчикам, предприятиям и соответствующим критериям подписчикам через несколько продуктов Google. Запуск сочетает стартовые цены API с инженерными и исследовательскими примерами, однако условия доступа и результаты, зависящие от рабочей нагрузки, необходимо внимательно изучать.

Прежде чем полагаться на модель в реальном рабочем процессе, начните с выбора подходящего способа доступа, актуальных цен и оценки для конкретной задачи.