Google представила Gemini 4 Argon — свою новую флагманскую ИИ-модель. Компания заявляет, что новинка способна справляться с задачами, на которых спотыкаются конкуренты.
Она лучше анализирует огромные документы, разбирается в юридических материалах и обрабатывает длинные видеозаписи.
При этом модель не стала безоговорочным лидером: в некоторых задачах программирования GPT-6 Astra и Claude Opus 5.5 по-прежнему впереди. Зато Argon обещает обойтись дешевле — по заявленным тарифам разница в цене входных токенов достигает 40%.
Читают прямо сейчас:
Чем заменить ChatGPT: 20 лучших аналогов в 2026 году — как Gemini 4 Argon вписывается в ландшафт флагманских моделей и когда конкуренты всё ещё выигрывают
ИИкономика: токены, GPU и бигтех — кто реально контролирует ИИ — почему Google запускает Argon на 40% дешевле Astra и как это ускоряет гонку снижения цен
Пентест: как в ИТ проверяют софт и сети на безопасность — что такое Scan for Good и почему возможности Argon в кибербезопасности требуют ограниченного доступа через Fairwind
Сильная сторона — работа с огромными объемами данных
В тесте Harvey’s Legal Agent Gemini 4 Argon набрала 19,6%, тогда как GPT-6 Astra получила 5,4%, а Claude Opus 5.5 — всего 3,8%. Тест проверяет, насколько хорошо модели справляются с юридическим анализом и документами.
В GraphWalks, который оценивает способность сохранять логику в длинном контексте, Argon тоже вышла вперед: 84,2% против 71,8% и 66,8% у конкурентов.
Еще один заметный результат модель показала в анализе видео — 91,7% в LVBench. А вот в сложной разработке ПО победа осталась за GPT-6 Astra. В тесте FrontierSWE v2 модель OpenAI набрала 65,5%, Claude Opus 5.5 — 62,3%, а Argon — 55%.
Иными словами, новая модель особенно хороша там, где нужно обработать много информации и не потерять нить рассуждений, но универсальным чемпионом пока не стала.
От рефакторинга браузера до медицинских исследований
Google приводит и примеры практического применения модели. По данным компании, команда Chrome использовала Argon при переработке архитектуры браузера.
В инструменте Antigravity модель, как утверждается, помогла увеличить долю успешных автоматических pull request на 35% и сократить число откатов кода на 30%. Также Google сообщает о переносе крупных корпоративных систем на Rust с помощью ИИ.
Есть примеры и за пределами программирования. В одном исследовании Argon помогла обнаружить хромосомную перестройку у новорожденных с редким заболеванием легких. В тесте пространственного мышления ERQA модель набрала 87%.
Длинные ответы и более низкая цена
Еще одна особенность Argon — заявленная возможность генерировать до миллиона токенов за один запрос. Это пригодится для объемных отчетов, анализа больших документов и задач, в которых нужно сразу подготовить много кода. Однако длина ответа сама по себе не гарантирует его точность или полезность.
Google оценивает входные токены в $2 за миллион. Это примерно на 40% дешевле, чем у GPT-6 Astra по приведенным в сравнении ценам.
Скидка на все курсы Практикума
Раз вы дочитали эту новость до конца, с технологиями у вас всё в порядке. А если давно присматривались к разработке, аналитике, нейросетям, тестированию или кибербезопасности, сейчас туда можно зайти дешевле.
Промокод KOD (можно просто нажать) даст скидку на любой платный курс! А если пока не готовы покупать курс, у Практикума есть бесплатные вводные части.
