Gemini 4 Argon — deja pe site

Un nou model a apărut în rețelele neuronale NeuralSpace - Gemini 4 Argon din Google. Este deja disponibil în chat, secțiune "Cod" și public API. Pagina separată a modelului - /chat/gemini-4-argon.

Ce poate Gemini 4 Argon

• Contextul de 1 milion de jetoane. Puteți descărca un document mare sau puteți efectua o corespondență foarte lungă - modelul păstrează firul conversației de la început până la sfârșit.
• Înțelege nu numai text. Într-o solicitare, puteți afișa o imagine, atașați un fișier, audio sau video - modelul va analiza conținutul și va răspunde pe baza acestuia.
• Gândește-te înainte de a răspunde. Probleme complexe - matematică, logică, planuri în mai multe etape - modelul se rezolvă cu raționament, și nu cu primul răspuns care apare.
• Instrumente și căutare pe web. La fel ca modelele de chat vecine: puteți cere modelului să găsească informații relevante pe Internet.
• Codificare. Analizează codul existent, planifică modificările și le execută pas cu pas, explicând rezultatele.

Preţ

Costul este calculat pe baza jetoanelor utilizate efectiv și este anulat după răspuns - pragul minim de sold este vizibil înainte de trimitere, ca și în cazul altor modele din secțiune. Preturile actuale sunt pe pagina API.

Cum să încerci

1. Deschide chat și selectați din lista de modele Gemini 4 Argon — o pagină separată a modelului este disponibilă la /chat/gemini-4-argon.
2. Pune o întrebare ca de obicei: modelul răspunde cu un flux și acceptă căutarea pe web.
3. Pentru proiecte, deschideți secțiunea "Cod" — acolo modelul funcționează ca agent: creează un proiect, scrie și editează fișiere și efectuează iterații lungi.

Ce se știe despre model: numere Google și teste independente

Principala sursă de cifre este oficial card model Gemini 4 Argon din Google DeepMind. Acestea sunt măsurătorile proprii ale producătorului: DeepSWE v1.1 - 77,9% (codarea agentului), AutomationBench - 51,3% (sarcini de afaceri end-to-end), CWE-bench v1 - 68% (închiderea autonomă a vulnerabilităților), LVBench - 91,7% (înțelegerea videoclipului lung), Vals Index - 68,9%. Fereastra de intrare și ieșire comună este de 1 milion de jetoane, iar limita garantată pentru un răspuns este de 64 de mii (conform catalogului OpenRouter); memorarea în cache a cererilor este cu 95% mai ieftină; preț de pornire - 2 USD per milion de intrare și 10 USD per milion de jetoane de ieșire, după perioada introductivă - 4 USD/20 USD.

Există și măsurători independente. Laborator de teste Vals AI a condus modelul pe propriul stand și și-a confirmat conducerea: primul loc din 48 de modele în Vals Index (68,9% ± 0,97) și primul loc din 78 în Finance Agent v2. Prețul testului este, de asemenea, orientativ: o rulare a costat aproximativ 15,68 USD și a durat aproximativ 46 de minute - modelul este greu, dar eficient. Recenzie the-decoder.com mai restrâns: conform autorului, Argon reduce diferența față de OpenAI și Anthropic și învinge concurenții în anumite repere, dar nu preia o conducere clară - Anthropic, conform evaluării sale, este încă înainte. Totodata, pentru un flagship, modelul este ieftin, mai ales la pretul de lansare.

Linia de jos: numerele de pe card Google sunt declarația producătorului; testele independente de până acum le confirmă pentru Vals Index și Finance Agent; pentru alte benchmark-uri nu există încă rulări terță parte. O analiză detaliată a anunțului este în articolul nostru separat. „Gemini 4 Argon: ceea ce se știe”. Pe site-ul nostru menționăm doar ceea ce funcționează de fapt aici: chat, „Cod”, API, căutare pe web și instrumente.

Când să alegeți Argonul

Argon este un model pentru sarcini mari: documente lungi și corespondență, analiza fișierelor și media, matematică complexă și scripturi de agenți în mai mulți pași. Pentru răspunsuri rapide de zi cu zi în chat, există modele ușoare - de exemplu Claude Haiku 5.5 și pentru o profunzime maximă de raționament - cele mai vechi Claude Sonnet 5.5 și Claude Opus 5.5.