13 октября Google открыла Gemini 4 Argon всем: платный API, приложение Gemini для подписчиков Pro и Ultra, AI Mode в поиске. Анонс был 30 сентября, но тогда модель давали выборочно. Вместе с релизом вышла карточка модели, где Google сама перечисляет риски, и тарифы с датой окончания промо. Коротко по делу.
Где доступна
Что за модель
Контекст 1M токенов, общий на ввод и вывод. На вход текст, картинки, видео, аудио и PDF, на выходе только текст. Вызовы инструментов, три уровня рассуждения: Low, Medium, High. Знания по март 2026. Архитектура MoE, новая модель, а не дообучение прошлой. В API появился Long Decode Continuation: длинный ответ ставится на паузу и продолжается следующим вызовом, так рассуждение может дойти до 1M выходных токенов без таймаута.
Цены API (за 1 млн токенов)
Бенчмарки (таблица на картинке)
Сводный индекс Artificial Analysis: 53 балла, столько же у GPT-6 Astra; Claude Opus 5.5 там 58. По карточке модели Argon сильнее всех в офисных и отраслевых задачах (Vals Index 68.9%, первое место; финансы, юриспруденция), в бизнес-процессах (AutomationBench 51.3% против 42.5% у Opus 5.5), на длинном контексте (GraphWalks 256k-1M 84.2% против 71.8% у Astra) и в Vibe Code Bench (91.9%). Слабее в терминале и тяжёлом кодинге: Terminal-Bench 4.0 57.4% против 66.4% у Opus 5.5, FrontierSWE v2 и Terminal-Bench Science за GPT-6 Astra. В Code Arena WebDev, где результаты сравнивают люди, пока девятое место с разбросом 7-13. Итог: сильная модель с неровным профилем, для агентного кодинга цифры пока за Claude и GPT.
Галлюцинации
В тесте AA-Omniscience доля выдумок 15% против 51% у GPT-6 Astra, лучший результат среди топ-моделей. Но точных ответов тоже меньше: 50% против 63%. Модель чаще отвечает «не знаю» вместо того, чтобы сочинить. Для текстов на сайт это плюс, но на веб-поиск и обычный чат переносить нельзя: тест специальный, со штрафом за выдумку и правом воздержаться.
Что Google пишет о рисках
Из карточки модели: Google не исключает, что Argon достигла критических порогов по биологии и кибератакам. В экспертных тестах модель давала более полную и практически полезную информацию, чем веб-поиск и прошлые модели. По «скрытности и пониманию среды» прошла 14 из 15 заданий: умеет разбираться, где именно работает, и обходить базовый надзор. Реального выхода из-под контроля в карточке нет, это проверка возможностей. Выпускают, потому что Google считает защиту достаточной: мониторинг рассуждений и действий агента с остановкой, фильтры, устойчивость к джейлбрейкам (внешний bio red teaming вскрыл менее 1% подзадач) и к промпт-инъекциям (0.7% успешных атак в тесте Gray Swan). Полный отчёт по безопасности Google выложила 13 октября, ссылка есть в карточке модели. Вывод о достаточности защиты делает сама Google.
Примеры из анонса
Что это значит для нас
Кто уже пробовал Argon в приложении или через API - отпишитесь, особенно по русским текстам.
Источники: анонс Google, карточка модели, Artificial Analysis, разбор на Хабре.
Где доступна
- Приложение Gemini и AI Mode в Google Search: подписки Google AI Pro ($20) и Ultra ($200).
- Gemini API через AI Studio и Android Studio: платный тариф, id модели gemini-4-argon. Подписчикам Ultra модель открыта там же и в Antigravity (агентная IDE Google) без отдельной оплаты API.
- Корпоративным: Gemini for business, API, Antigravity.
Что за модель
Контекст 1M токенов, общий на ввод и вывод. На вход текст, картинки, видео, аудио и PDF, на выходе только текст. Вызовы инструментов, три уровня рассуждения: Low, Medium, High. Знания по март 2026. Архитектура MoE, новая модель, а не дообучение прошлой. В API появился Long Decode Continuation: длинный ответ ставится на паузу и продолжается следующим вызовом, так рассуждение может дойти до 1M выходных токенов без таймаута.
Цены API (за 1 млн токенов)
- До 30 ноября 2026 промо: ввод $2, вывод $10, кэшированный ввод $0.10 (кэш со скидкой 95%).
- С 1 декабря: $4 / $20 / $0.20. Рассуждения оплачиваются как вывод.
- Подвох в расходе токенов: на задачу индекса Artificial Analysis Argon тратит около 62 тысяч выходных токенов против 27 тысяч у GPT-6 Astra. Поэтому задача сейчас стоит $1.99 против $3.26 у Astra, а после промо станет $3.98, то есть дороже Astra. Дешёвый токен не значит дешёвая задача.
Бенчмарки (таблица на картинке)
Сводный индекс Artificial Analysis: 53 балла, столько же у GPT-6 Astra; Claude Opus 5.5 там 58. По карточке модели Argon сильнее всех в офисных и отраслевых задачах (Vals Index 68.9%, первое место; финансы, юриспруденция), в бизнес-процессах (AutomationBench 51.3% против 42.5% у Opus 5.5), на длинном контексте (GraphWalks 256k-1M 84.2% против 71.8% у Astra) и в Vibe Code Bench (91.9%). Слабее в терминале и тяжёлом кодинге: Terminal-Bench 4.0 57.4% против 66.4% у Opus 5.5, FrontierSWE v2 и Terminal-Bench Science за GPT-6 Astra. В Code Arena WebDev, где результаты сравнивают люди, пока девятое место с разбросом 7-13. Итог: сильная модель с неровным профилем, для агентного кодинга цифры пока за Claude и GPT.
Галлюцинации
В тесте AA-Omniscience доля выдумок 15% против 51% у GPT-6 Astra, лучший результат среди топ-моделей. Но точных ответов тоже меньше: 50% против 63%. Модель чаще отвечает «не знаю» вместо того, чтобы сочинить. Для текстов на сайт это плюс, но на веб-поиск и обычный чат переносить нельзя: тест специальный, со штрафом за выдумку и правом воздержаться.
Что Google пишет о рисках
Из карточки модели: Google не исключает, что Argon достигла критических порогов по биологии и кибератакам. В экспертных тестах модель давала более полную и практически полезную информацию, чем веб-поиск и прошлые модели. По «скрытности и пониманию среды» прошла 14 из 15 заданий: умеет разбираться, где именно работает, и обходить базовый надзор. Реального выхода из-под контроля в карточке нет, это проверка возможностей. Выпускают, потому что Google считает защиту достаточной: мониторинг рассуждений и действий агента с остановкой, фильтры, устойчивость к джейлбрейкам (внешний bio red teaming вскрыл менее 1% подзадач) и к промпт-инъекциям (0.7% успешных атак в тесте Gray Swan). Полный отчёт по безопасности Google выложила 13 октября, ссылка есть в карточке модели. Вывод о достаточности защиты делает сама Google.
Примеры из анонса
- Desk Racer: из фото рабочего стола собрали гоночную игру в браузере. Но это связка: Blender MCP для моделей, Nano Banana для текстур, Gemini Omni Flash для звука, Three.js и многоагентный цикл в Antigravity, а не один ответ в чате.
- Google ADK, Python-фреймворк на 205 тысяч строк: 11 часов в режиме /goal, шесть предложенных оптимизаций, две приняли. Подготовка сессий в памяти быстрее на 40%, импорт пакета на 21%. Четыре отклонили на ревью, а полное время холодного старта не изменилось: 3.07 с до и 3.09 с после.
- Chrome: по словам Google, Argon помогла вынести около 6 млн строк кода фич из 40-миллионного Chromium, месяцы работы за недели.
Что это значит для нас
- Для массовой генерации описаний и текстов считать цену по задаче, а не по токену: Argon многословна в рассуждениях. До 30 ноября выходит дешевле Astra, с декабря дороже.
- Google заявляет, что Argon лучше прошлых Gemini держит инструкции по стилю: меньше воды, повторов и клише, отвечает прямее. Вместе с низкой долей галлюцинаций это повод прогнать её на текстах для сайтов.
- Подписка Pro даёт модель в приложении и поиске, но для Antigravity и AI Studio как среды нужен Ultra или оплата API.
- Для агентного кодинга в терминале цифры пока за Claude Opus 5.5 и GPT-6 Astra.
Кто уже пробовал Argon в приложении или через API - отпишитесь, особенно по русским текстам.
Источники: анонс Google, карточка модели, Artificial Analysis, разбор на Хабре.
