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Gemini 4 Argon - すでにサイト上にあります

ライト 3D シーン: 青紫色の輝きを持つ透明な発光球、周囲を周回する小さな衛星ノード、大量の光

新しいモデルがニューラル ネットワーク NeuralSpace に登場しました - Gemini 4 Argon Googleから。すでに利用可能です チャット、 セクション "コード" およびパブリック API。別モデルページ - /chat/gemini-4-argon.

チャット インターフェイス NeuralSpace: Gemini 4 Argon がモデルのリストで選択され、新しいダイアログが開きます

Gemini 4 Argonできること

  • 1M トークンのコンテキスト。 大きな文書をダウンロードしたり、非常に長い通信を行ったりすることができます。このモデルは会話の最初から最後まで一貫した流れを維持します。
  • 文章だけでなく理解もできる。 リクエストでは、画像を表示したり、ファイル、オーディオ、ビデオを添付したりできます。モデルはコンテンツを解析し、それに基づいて応答します。
  • 答える前に考えます。 複雑な問題 - 数学、論理、複数ステップの計画 - モデルは、最初に思いついた答えではなく、推論によって解決します。
  • ツールとウェブ検索。 近隣のチャット モデルと同様に、モデルにインターネット上の関連情報を検索するように依頼できます。
  • コーディング。 既存のコードを解析し、編集を計画して段階的に実行し、結果を説明します。

価格

コストは実際に使用されたトークンに基づいて計算され、応答後に償却されます。このセクションの他のモデルと同様に、最小残高しきい値は送信前に表示されます。現在の価格はページにあります API.

試し方

  1. 開ける チャット モデルのリストから選択します Gemini 4 Argon — 別のモデルページは次の場所で入手できます。 /chat/gemini-4-argon.
  2. いつものように質問します。モデルはストリームで応答し、Web 検索をサポートします。
  3. プロジェクトの場合は、セクションを開きます "コード" — そこでモデルはエージェントとして機能し、プロジェクトを作成し、ファイルの書き込みと編集を行い、長い反復を実行します。

モデルについてわかっていること: 数値 Google と独立したテスト

数値の主な情報源は公式です。 モデルカード Gemini 4 Argon Google DeepMindから。これらはメーカー独自の測定値です: DeepSWE v1.1 - 77.9% (エージェント コーディング)、AutomationBench - 51.3% (エンドツーエンドのビジネス タスク)、CWE-bench v1 - 68% (脆弱性の自律的解決)、LVBench - 91.7% (長いビデオの理解)、Vals Index - 68.9%。共同の入出力ウィンドウは 100 万トークンで、1 つの回答に対する保証制限は 64,000 です (カタログ OpenRouter による)。リクエストのキャッシュは 95% 安くなります。開始価格 - 100 万入力トークンあたり 2 ドル、100 万出力トークンあたり 10 ドル、導入期間後 - 4 ドル/20 ドル。

独立した測定もあります。試験室 Vals AI はモデルを独自のスタンドで実行し、そのリーダーシップを確認しました。Vals Index では 48 モデル中 1 位 (68.9% ± 0.97)、Finance Agent v2 では 78 モデル中 1 位でした。テストの価格も参考になります。1 回の実行費用は約 15.68 ドル、所要時間は約 46 分です。モデルは重いですが、効果的です。レビュー the-decoder.com より抑制的: 著者によると、Argon は OpenAI や Anthropic との差を縮めており、特定のベンチマークで競合他社を上回っていますが、明確なリードを奪っていません。彼の評価によれば、Anthropic がまだ先を行っています。同時に、このモデルはフラッグシップとしては、特にお試し価格では安価です。

結論: カード上の数字 Google はメーカーの声明です。これまでのところ、独立したテストで Vals Index と Finance Agent が確認されています。他のベンチマークについては、サードパーティによる実行はまだありません。この発表の詳細な分析は別の記事で説明しています。 「Gemini 4 Argon: わかっていること」。私たちのサイトでは、チャット、「コード」、API、Web 検索、ツールなど、実際に機能するもののみを説明します。

アルゴンを選択する場合

Argon は、長い文書や通信、ファイルやメディアの解析、複雑な数学、複数ステップのエージェント スクリプトなど、大規模なタスク用のモデルです。チャットでの日常の簡単な回答には、Claude Haiku 5.5 などの軽いモデルがあり、推論を最大限に深くするには、古いモデル Claude Sonnet 5.5 と Claude Opus 5.5 があります。