Gemini 4 Argon — sudah ada di situs

Model baru telah muncul di jaringan saraf NeuralSpace - Gemini 4 Argon dari Google. Ini sudah tersedia di mengobrol, bagian "Kode" dan publik API. Halaman model terpisah - /chat/gemini-4-argon.

Apa yang bisa Gemini 4 Argon

• Konteks 1 juta token. Anda dapat mengunduh dokumen besar atau melakukan korespondensi yang sangat panjang - model menjaga alur percakapan dari awal hingga akhir.
• Memahami tidak hanya teks. Dalam permintaan, Anda dapat menampilkan gambar, melampirkan file, audio, atau video - model akan menguraikan konten dan merespons berdasarkan konten tersebut.
• Berpikir sebelum menjawab. Masalah kompleks - matematika, logika, rencana multi-langkah - model diselesaikan dengan penalaran, dan bukan dengan jawaban pertama yang muncul.
• Alat dan pencarian web. Seperti model obrolan tetangga: Anda dapat meminta model tersebut untuk menemukan informasi yang relevan di Internet.
• Pengkodean. Parsing kode yang ada, rencanakan pengeditan, dan jalankan langkah demi langkah, jelaskan hasilnya.

Harga

Biaya dihitung berdasarkan token yang sebenarnya digunakan dan dihapuskan setelah respons - ambang batas saldo minimum terlihat sebelum pengiriman, seperti model lain di bagian ini. Harga saat ini ada di halaman API.

Bagaimana cara mencoba

1. Membuka mengobrol dan pilih dari daftar model Gemini 4 Argon — halaman model terpisah tersedia di /chat/gemini-4-argon.
2. Ajukan pertanyaan seperti biasa: model merespons dengan aliran dan mendukung penelusuran web.
3. Untuk proyek, buka bagian tersebut "Kode" — di sana model bekerja sebagai agen: membuat proyek, menulis dan mengedit file, dan melakukan iterasi panjang.

Apa yang diketahui tentang model: angka Google dan pengujian independen

Sumber utama angkanya adalah pejabat kartu model Gemini 4 Argon dari Google DeepMind. Ini adalah pengukuran pabrikan sendiri: DeepSWE v1.1 - 77,9% (pengkodean agen), AutomationBench - 51,3% (tugas bisnis end-to-end), CWE-bench v1 - 68% (penutupan kerentanan secara otonom), LVBench - 91,7% (memahami video panjang), Vals Index - 68,9%. Jendela input dan output gabungan adalah 1 juta token, dan batas jaminan untuk satu jawaban adalah 64 ribu (menurut katalog OpenRouter); permintaan caching 95% lebih murah; harga awal - $2 per juta input dan $10 per juta token output, setelah periode perkenalan - $4/$20.

Ada juga pengukuran independen. Laboratorium uji Vals AI menjalankan model di standnya sendiri dan menegaskan kepemimpinannya: peringkat pertama dari 48 model di Vals Index (68,9% ± 0,97) dan peringkat pertama dari 78 model di Finance Agent v2. Harga pengujian ini juga bersifat indikatif: satu kali pengujian memerlukan biaya sekitar $15,68 dan memakan waktu sekitar 46 menit - model ini berat, namun efektif. Tinjauan the-decoder.com lebih terkendali: menurut penulis, Argon menutup kesenjangan dengan OpenAI dan Anthropic dan mengungguli pesaing dalam tolok ukur tertentu, tetapi tidak memimpin secara jelas - Anthropic, menurut penilaiannya, masih unggul. Sementara untuk model andalan, harganya murah, apalagi di harga perkenalan.

Intinya: nomor pada kartu Google adalah pernyataan pabrikan; pengujian independen sejauh ini mengonfirmasinya untuk Vals Index dan Finance Agent; untuk benchmark lainnya belum ada yang dijalankan oleh pihak ketiga. Analisis mendetail tentang pengumuman tersebut ada di artikel terpisah kami. "Gemini 4 Argon: apa yang diketahui". Di situs kami, kami hanya menyatakan apa yang benar-benar berfungsi di sini: chat, “Kode”, API, penelusuran web, dan alat.

Kapan harus memilih Argon

Argon adalah model untuk tugas-tugas besar: dokumen dan korespondensi yang panjang, penguraian file dan media, matematika yang kompleks, dan skrip agen multi-langkah. Untuk jawaban cepat sehari-hari dalam obrolan ada model ringan - misalnya Claude Haiku 5.5, dan untuk kedalaman penalaran maksimum - model lama Claude Sonnet 5.5 dan Claude Opus 5.5.