Gemini 4 Argon: что умеет новая флагманская модель Google
BigGPT
13 октября Google открыла широкий доступ к Gemini 4 Argon, самой сильной своей модели на сегодня. Анонс был ещё 30 сентября, но первые две недели модель получали только специалисты по кибербезопасности. Теперь Argon доступна разработчикам через API, подписчикам Google AI Pro и Ultra в приложении Gemini и в режиме ИИ в Поиске. В BigGPT модель тоже появилась: её можно выбрать в списке моделей.
Ниже коротко: что это за модель, какие у неё результаты, сколько она стоит и для каких задач её стоит брать.
Главное за минуту
- Что это. Флагманская модель Google и первая в семействе Gemini 4. Google позиционирует её для самых сложных задач: многошаговой работы с кодом, финансами, юридическими документами, наукой и кибербезопасностью.
- Контекст. Около миллиона токенов, общих для запроса и ответа. Это сотни страниц документов или большой кусок кодовой базы за один раз.
- Результаты. Первое место в независимом рейтинге Vals Index (68,9 % на 13 октября) и в рейтинге Arena по текстовым задачам (оценка пока предварительная).
- Цена у Google. До 30 ноября действует вводная цена: $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных. С 1 декабря будет $4 и $20.
- Где слабее. В агентной работе в терминале, когда модель сама запускает команды, Claude Opus 5.5 пока заметно сильнее.
Что такое Gemini 4 Argon
Argon открывает новое поколение моделей Google, и в анонсе компания прямо называет его «только началом» семейства Gemini 4. Модель рассуждает перед ответом, понимает текст, документы и изображения и рассчитана на долгую самостоятельную работу. Google показывает примеры, где Argon часами, в том числе ночью, оптимизирует код без участия человека.
Особый акцент сделан на кибербезопасности. Модель обучали находить, проверять и исправлять уязвимости в программах, поэтому первыми её получили специалисты по защите. Для них работает программа Fairwind: её участники получают модель без ограничений на задачи по кибербезопасности. Обычные пользователи работают с ней со стандартными ограничениями.
Изменился и стиль. По словам Google, Argon пишет яснее прошлых версий Gemini, реже перестраховывается оговорками, меньше повторяется и точнее следует инструкциям по тону и формату. В повседневной работе с текстами это заметнее любых баллов в тестах.
Что показали тесты
Цифры ниже взяты из модельной карты Google и независимых рейтингов. Производители сравнивают модели в своих условиях, поэтому больше доверия независимым замерам.
| Тест | Gemini 4 Argon | Лучший из конкурентов |
|---|---|---|
| Vals Index: финансы, право, налоги и код (независимый) | 68,9 %, 1-е место | Claude Sonnet 5.5: 67,0 % |
| DeepSWE v1.1: исправление кода в реальных проектах | 77,9 % | Claude Opus 5.5: 74,2 % |
| AutomationBench: автоматизация рабочих задач | 51,3 % | Claude Opus 5.5: 42,5 % |
| Terminal-Bench 4.0: агент в терминале | 57,4 % | Claude Opus 5.5: 66,4 % |
| FrontierSWE v2: сложная инженерия | 55,0 % | GPT-6 Astra: 65,5 % |
В таблице Google модель лидирует в 12 тестах из 18. Но картина не однозначная: в агентной работе в терминале Claude Opus 5.5 впереди почти на 9 пунктов, в сложной инженерии лидирует GPT-6 Astra, а в независимом индексе Artificial Analysis у Argon 53 балла против 58 у Opus 5.5. Рейтинги считают по-разному, и единственного победителя этой осенью нет.
Ещё две цифры из анонса Google: 87 % в тесте ERQA на рассуждения о физическом мире, которые нужны роботам, и всего 0,7 % успешных атак в тесте Gray Swan на подсказки, спрятанные в документах и на сайтах (prompt injection).
Что Argon уже умеет на практике
Google приводит несколько примеров реальной работы модели. Это данные самой компании, но они хорошо показывают, на какие задачи рассчитана модель.
- Код Chrome. Argon помог отделить основную обработку веб-страниц от устаревшей папки примерно на 6 млн строк в кодовой базе Chrome объёмом 40 млн строк. По словам Google, работа на месяцы заняла недели.
- Ускорение моделей. Argon оптимизировал запуск открытых моделей Gemma: вывод стал быстрее в 2,85 раза, а скорость Gemma 4 E2B выросла примерно с 37,9 тыс. до 108 тыс. токенов в секунду без потери качества.
- Наука. Модель предложила пять новых вариантов фермента, и лабораторные тесты подтвердили их активность. В диагностике редких болезней она нашла хромосомную перестройку, которую пропустили обычные программы.
- Роботы. Человекоподобный робот Apollo от Apptronik семь раз подряд попал мешочком в лунку в игре корнхол: Argon изучил движение по видео, отработал его в симуляции и перенёс на робота.
- Безопасность. Вместе с компанией Wiz модель помогла закрыть уязвимость, из-за которой под угрозой были сотни тысяч медицинских записей.
Безопасность
Google проверяла модель по своей системе оценки рисков Frontier Safety Framework с участием внешних команд. Argon обучен останавливаться и спрашивать человека перед необратимыми действиями, например удалением данных, честно сообщать о неудачах и не обходить ограничения системы. Отдельный монитор читает рассуждения и действия модели и в реальном времени блокирует попытки срезать путь. По данным Google, в задачах на код такие попытки упали до 2 %, лучшего результата среди моделей Gemini.
Сколько стоит
У Google. До 30 ноября 2026 года: $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных. Вход, повторно прочитанный из кэша, на 95 % дешевле. С 1 декабря цена удвоится: $4 и $20.
В BigGPT на 14 октября: 216 ₽ за миллион входных токенов и 1080 ₽ за миллион выходных, а история диалога из кэша вдвое дешевле обычного входа. Оплата в рублях по факту, без подписки. Когда Google поднимет цены, запросы к Argon, скорее всего, подорожают и у нас, поэтому ориентируйтесь на цену, которую показывает выбор модели.
Пример: вопрос с приложенным текстом на 2000 токенов и ответ на 1000 токенов обойдутся примерно в 1,5 ₽. Рассуждения модели оплачиваются как ответ, поэтому на высоком уровне усилий тот же запрос дороже: модель думает дольше и пишет больше токенов.
Как попробовать в BigGPT
- Откройте чат и нажмите на название модели в поле ввода. Найдите Gemini 4 Argon через поиск или в разделе Google.
- Выберите уровень усилий: низкий для быстрых ответов, средний на каждый день, высокий для сложных задач.
- Если нужно, приложите файлы: PDF, изображения или текст.
- Перед отправкой посмотрите цену под полем ввода, а после ответа точная стоимость появится под сообщением.
В BigGPT Gemini 4 Argon доступна пользователям из всех стран, включая Россию.
Когда выбирать Argon, а когда другую модель
- Gemini 4 Argon: длинные документы и отчёты, анализ договоров, финансовые и налоговые задачи (на них построен Vals Index), исправление кода в больших проектах. Пока действует вводная цена, это одна из самых доступных флагманских моделей.
- Claude Opus 5.5 и Sonnet 5.5: агентная работа с кодом, когда модель сама запускает команды и тесты, и сложные интерфейсы. Opus 5.5 один из лидеров рейтинга Arena по веб-разработке.
- GPT-6.1 Sol: универсальная модель OpenAI с пятью уровнями усилий. В Vals Index она самая выгодная по цене из первой десятки.
- Быстрые модели (GPT-6 Luna, Claude Haiku 5.5, Gemini 3.8 Flash, DeepSeek V4.1 Flash): переписка, короткие тексты и перевод, когда важнее скорость и цена.
Подробнее о том, как выбирать между моделями, мы рассказали в подборке флагманов осени 2026.
Остались вопросы?
Что такое Gemini 4 Argon?
Флагманская модель Google, первая в семействе Gemini 4. Она рассуждает перед ответом, работает с текстом, документами и изображениями, держит в контексте около миллиона токенов и рассчитана на сложные многошаговые задачи: код, финансы, право, науку и кибербезопасность.
Когда вышла Gemini 4 Argon?
Google анонсировала модель 30 сентября 2026 года и сначала открыла её только специалистам по кибербезопасности из программы Fairwind. Широкий доступ через API, приложение Gemini и режим ИИ в Поиске появился 13 октября.
Сколько стоит Gemini 4 Argon?
У Google до 30 ноября 2026 года действует вводная цена: $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных, затем $4 и $20. В BigGPT оплата в рублях по факту, без подписки, а цена запроса видна под полем ввода ещё до отправки.
Gemini 4 Argon лучше, чем Claude Opus 5.5 и GPT-6?
Смотря в чём. Argon лидирует в независимом рейтинге Vals Index и в большинстве тестов Google, но в агентной работе в терминале впереди Claude Opus 5.5, а в индексе Artificial Analysis первое место тоже у Opus 5.5. Надёжнее всего проверить модели на своей задаче: в BigGPT это можно сделать в одном окне.
Можно ли загрузить в Argon большой документ?
Да. Контекст модели около миллиона токенов, общий для запроса и ответа: это сотни страниц. В BigGPT к сообщению можно приложить PDF до 100 страниц, изображения и текстовые файлы.
