Gemini 4 Argon — पहले से ही साइट पर है
तंत्रिका नेटवर्क में एक नया मॉडल सामने आया है NeuralSpace - Gemini 4 Argon Google से. यह पहले से ही उपलब्ध है बात करना, अनुभाग "कोड" और सार्वजनिक API. अलग मॉडल पेज - /chat/gemini-4-argon.
क्या कर सकते हैं Gemini 4 Argon
- 1M टोकन का संदर्भ। आप एक बड़ा दस्तावेज़ डाउनलोड कर सकते हैं या बहुत लंबा पत्राचार कर सकते हैं - मॉडल बातचीत के सूत्र को शुरू से अंत तक बनाए रखता है।
- केवल पाठ को ही नहीं समझता। अनुरोध में, आप एक चित्र दिखा सकते हैं, एक फ़ाइल, ऑडियो या वीडियो संलग्न कर सकते हैं - मॉडल सामग्री को पार्स करेगा और उसके आधार पर प्रतिक्रिया देगा।
- जवाब देने से पहले सोचता हूं. जटिल समस्याएँ - गणित, तर्क, बहु-चरणीय योजनाएँ - मॉडल तर्क से हल करता है, न कि पहले सामने आने वाले उत्तर से।
- उपकरण और वेब खोज. पड़ोसी चैट मॉडल की तरह: आप मॉडल से इंटरनेट पर प्रासंगिक जानकारी ढूंढने के लिए कह सकते हैं।
- कोडिंग. मौजूदा कोड को पार्स करता है, योजनाओं को संपादित करता है और परिणामों को समझाते हुए उन्हें चरण दर चरण क्रियान्वित करता है।
कीमत
लागत की गणना वास्तव में उपयोग किए गए टोकन के आधार पर की जाती है और प्रतिक्रिया के बाद इसे बट्टे खाते में डाल दिया जाता है - न्यूनतम शेष सीमा भेजने से पहले दिखाई देती है, जैसा कि अनुभाग में अन्य मॉडलों के साथ होता है। मौजूदा कीमतें पेज पर हैं API.
कैसे प्रयास करें
- खुला बात करना और मॉडलों की सूची से चयन करें Gemini 4 Argon - एक अलग मॉडल पेज यहां उपलब्ध है /chat/gemini-4-argon.
- हमेशा की तरह एक प्रश्न पूछें: मॉडल एक स्ट्रीम के साथ जवाब देता है और वेब खोज का समर्थन करता है।
- परियोजनाओं के लिए, अनुभाग खोलें "कोड" - वहां मॉडल एक एजेंट के रूप में काम करता है: यह एक प्रोजेक्ट बनाता है, फाइलें लिखता है और संपादित करता है, और लंबे पुनरावृत्तियों का संचालन करता है।
मॉडल के बारे में क्या ज्ञात है: संख्याएं Google और स्वतंत्र परीक्षण
आँकड़ों का मुख्य स्रोत आधिकारिक है मॉडल कार्ड Gemini 4 Argon Google DeepMind से. ये निर्माता के स्वयं के माप हैं: DeepSWE v1.1 - 77.9% (एजेंट कोडिंग), AutomationBench - 51.3% (एंड-टू-एंड व्यावसायिक कार्य), CWE-bench v1 - 68% (कमजोरियों का स्वायत्त समापन), एलवीबेंच - 91.7% (लंबे वीडियो को समझना), Vals Index - 68.9%। संयुक्त इनपुट और आउटपुट विंडो 1 मिलियन टोकन है, और एक उत्तर के लिए गारंटीकृत सीमा 64 हजार है (कैटलॉग OpenRouter के अनुसार); अनुरोध कैशिंग 95% सस्ता है; शुरुआती कीमत - $2 प्रति मिलियन इनपुट और $10 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन, प्रारंभिक अवधि के बाद - $4/$20।
स्वतंत्र माप भी हैं। परीक्षण प्रयोगशाला Vals AI मॉडल को अपने स्टैंड पर चलाया और अपने नेतृत्व की पुष्टि की: Vals Index में 48 मॉडलों में से पहला स्थान (68.9% ± 0.97) और Finance Agent v2 में 78 में से पहला स्थान। परीक्षण की कीमत भी सांकेतिक है: एक रन की लागत लगभग $15.68 थी और इसमें लगभग 46 मिनट लगे - मॉडल भारी है, लेकिन प्रभावी है। समीक्षा the-decoder.com अधिक संयमित: लेखक के अनुसार, आर्गन ओपनएआई और एंथ्रोपिक के साथ अंतर को कम कर रहा है और कुछ बेंचमार्क में प्रतिस्पर्धियों को हरा रहा है, लेकिन स्पष्ट बढ़त नहीं लेता है - उनके आकलन के अनुसार, एंथ्रोपिक अभी भी आगे है। वहीं, फ्लैगशिप के लिए, मॉडल सस्ता है, खासकर शुरुआती कीमत पर।
निचली पंक्ति: कार्ड पर संख्याएं Google निर्माता का कथन हैं; अब तक के स्वतंत्र परीक्षण Vals Index और Finance Agent के लिए उनकी पुष्टि करते हैं; अन्य बेंचमार्क के लिए अभी तक कोई तृतीय-पक्ष रन नहीं है। घोषणा का विस्तृत विश्लेषण हमारे अलग लेख में है। "Gemini 4 Argon: क्या ज्ञात है". हमारी साइट पर हम केवल वही बताते हैं जो वास्तव में यहां काम करता है: चैट, "कोड", API, वेब खोज और उपकरण।
आर्गन कब चुनें
आर्गन बड़े कार्यों के लिए एक मॉडल है: लंबे दस्तावेज़ और पत्राचार, फ़ाइलों और मीडिया को पार्स करना, जटिल गणित और मल्टी-स्टेप एजेंट स्क्रिप्ट। चैट में रोजमर्रा के त्वरित उत्तरों के लिए हल्के मॉडल हैं - उदाहरण के लिए Claude Haiku 5.5, और तर्क की अधिकतम गहराई के लिए - पुराने मॉडल Claude Sonnet 5.5 और Claude Opus 5.5।