Gemini 4 Argon выходит в общий доступ: 1 млн токенов на ответ и слабые места в кодинге

Google DeepMind сделала Gemini 4 Argon общедоступной: модель уже в Gemini API, AI Studio и на платформе Gemini для разработчиков, предприятий и платных подписчиков. Argon — это разреженная MoE-модель, нацеленная на длительную многошаговую работу в кодинге, финансах, юриспруденции, науке и кибербезопасности. Впервые её показали 30 сентября ограниченному кругу специалистов по киберзащите, теперь доступ открыт всем. Цена — $2 за миллион входных и $10 за миллион выходных токенов.

Ключевое изменение для разработчиков — лимит вывода: Argon умеет генерировать до 1 млн токенов в одном ответе, тогда как у прошлых моделей Gemini было 64K. Правда, окно в 1 млн токенов общее для входа и выхода: длинный промпт съедает место под ответ. Для длинных декодов Google добавила специальный протокол продолжения в документации. Параметры модели не раскрыты, веса открыты не будут, работает она только в облаке Google на TPU.

В бенчмарках Argon лидирует по большинству позиций в таблице Google: DeepSWE v1.1 — 77,9% (у GPT-6 Astra — 74,1%), Vals Index — 68,9%, AutomationBench — 51,3%, GraphWalks — 84,2%. Но есть и слабые места: FrontierSWE v2 — 55,0% против 65,5% у GPT-6 Astra, Terminal-Bench 4.0 — 57,4% против 66,4% у Claude Opus 5.5, OSWorld-2.0 — 69,2% против 72,6%. В карточке модели также указаны галлюцинации и редкие таймауты. Google признаёт, что по её собственной системе оценки безопасности не может исключить критические уровни риска в биологии и кибербезопасности.

Стоит помнить: большинство результатов конкурентов — самоотчёты или данные с публичных лидербордов, а DeepSWE для Argon посчитан собственным харнессом Google. Так что к цифрам стоит относиться с осторожностью, но общая картина ясна: Argon силён в длинном контексте и видео, но в агентном кодинге пока отстаёт от GPT-6 Astra и Claude Opus 5.5.