← Alle artikler

Gemini 4 Argon – allerede på nettstedet

Lys 3D-scene: en gjennomsiktig lysende kule med en blåfiolett glød, små satellittnoder i bane rundt, mye lys

En ny modell har dukket opp i nevrale nettverk NeuralSpace - Gemini 4 Argon fra Google. Den er allerede tilgjengelig i chatte, seksjon "Kode" og offentlig API. Separat modellside - /chat/gemini-4-argon.

Chat-grensesnitt NeuralSpace: Gemini 4 Argon er valgt i listen over modeller, en ny dialogboks åpnes

Hva kan Gemini 4 Argon

  • Kontekst av 1M tokens. Du kan laste ned et stort dokument eller gjennomføre en veldig lang korrespondanse - modellen holder tråden i samtalen fra begynnelse til slutt.
  • Forstår ikke bare tekst. I en forespørsel kan du vise et bilde, legge ved en fil, lyd eller video - modellen vil analysere innholdet og svare basert på det.
  • Tenker før du svarer. Komplekse problemer - matematikk, logikk, flertrinnsplaner - modellen løser med resonnement, og ikke med det første svaret som kommer opp.
  • Verktøy og nettsøk. Som nabochattemodeller: du kan be modellen finne relevant informasjon på Internett.
  • Koding. Parser eksisterende kode, planlegger redigeringer og utfører dem trinn for trinn, og forklarer resultatene.

Pris

Kostnaden beregnes basert på de faktiske tokenene som er brukt og avskrives etter svaret - minimumssaldoterskelen er synlig før sending, som med andre modeller i seksjonen. Gjeldende priser er på siden API.

Hvordan prøve

  1. Åpne chatte og velg fra listen over modeller Gemini 4 Argon — en egen modellside er tilgjengelig på /chat/gemini-4-argon.
  2. Still et spørsmål som vanlig: modellen svarer med en strøm og støtter nettsøk.
  3. For prosjekter, åpne delen "Kode" — der fungerer modellen som en agent: den lager et prosjekt, skriver og redigerer filer og gjennomfører lange iterasjoner.

Hva er kjent om modellen: tall Google og uavhengige tester

Hovedkilden til tall er den offisielle modellkort Gemini 4 Argon fra Google DeepMind. Dette er produsentens egne målinger: DeepSWE v1.1 - 77,9 % (agentkoding), AutomationBench - 51,3 % (ende-til-ende forretningsoppgaver), CWE-bench v1 - 68 % (autonom lukking av sårbarheter), LVBench - 91,7 % (forstår lang video), Vals Index - 68,9 %. Felles inngangs- og utdatavindu er 1 million tokens, og den garanterte grensen for ett svar er 64 tusen (i henhold til katalog OpenRouter); forespørselsbufring er 95 % billigere; startpris - $2 per million input og $10 per million output tokens, etter introduksjonsperioden - $4/$20.

Det er også uavhengige målinger. Testlaboratorium Vals AI kjørte modellen på sin egen stand og bekreftet dens lederskap: førsteplass av 48 modeller i Vals Index (68,9 % ± 0,97) og førsteplass av 78 i Finance Agent v2. Prisen på testen er også veiledende: en kjøring kostet omtrent $15,68 og tok omtrent 46 minutter - modellen er tung, men effektiv. Gjennomgå the-decoder.com mer behersket: ifølge forfatteren tetter Argon gapet med OpenAI og Anthropic og slår konkurrenter i visse benchmarks, men tar ikke en klar ledelse - Anthropic, ifølge hans vurdering, er fortsatt foran. Samtidig, for et flaggskip, er modellen billig, spesielt til introduksjonsprisen.

Bunnlinjen: tallene på kortet Google er produsentens erklæring; uavhengige tester så langt bekrefter dem for Vals Index og Finance Agent; for andre benchmarks er det ingen tredjepartskjøringer ennå. En detaljert analyse av kunngjøringen er i vår separate artikkel. "Gemini 4 Argon: hva er kjent". På nettstedet vårt oppgir vi bare hva som faktisk fungerer her: chat, «kode», API, nettsøk og verktøy.

Når skal du velge Argon

Argon er en modell for store oppgaver: lange dokumenter og korrespondanse, analysering av filer og media, kompleks matematikk og flertrinns agentskript. For raske hverdagssvar i chatten er det lette modeller - for eksempel Claude Haiku 5.5, og for maksimal resonnementdybde - eldre Claude Sonnet 5.5 og Claude Opus 5.5.