Коротко
- Лимит вывода Gemini 4 Argon увеличен с 64 тыс. до 1 млн токенов.
- На первом этапе модель доступна избранным специалистам по кибербезопасности, участвующим в программе Fairwind.
- Стартовая цена API — 2 доллара за миллион входных токенов и 10 долларов за миллион выходных.
- Модель принимает текст, изображения, видео и аудио, но генерирует только текст.
30 сентября 2026 года Google представила новую флагманскую ИИ-модель Gemini 4 Argon. Она ориентирована на рассуждения при выполнении длительных многоэтапных задач. На первом этапе доступ получат избранные специалисты по кибербезопасности, участвующие в программе Fairwind, а также внутренние команды Google. Дата более широкого запуска для разработчиков, компаний и обычных пользователей пока не объявлена.
Новый лимит для более длинных ответов
По данным Google, Argon может генерировать до 1 млн токенов в одном ответе. Прежний верхний предел составлял 64 тыс. токенов. Окно контекста для входных данных также заявлено на уровне 1 млн токенов. Модель обрабатывает текст, изображения, видео и аудио, но на выходе генерирует только текст.
Новая функция «Long Decode Continuation», предназначенная для предотвращения обрыва длинных ответов, добавляется в Gemini API. Она позволяет продолжать длительную генерацию с помощью последующих запросов и снижает риск тайм-аута. Подход Google рассчитан на то, чтобы масштабные задачи могли дольше выполняться в рамках одного рабочего процесса.
Доступ и цены API
Google будет открывать доступ к модели поэтапно. Первая группа — отобранные специалисты по киберзащите в рамках Fairwind; на этом этапе компания будет собирать отзывы первых пользователей, чтобы улучшить меры безопасности. На следующем этапе доступ сначала планируют предоставить платным клиентам API и подписчикам Google AI Ultra, а затем расширить. Точную дату общего запуска Google не назвала.
Объявленная стартовая цена API — 2 доллара за миллион входных токенов и 10 долларов за миллион выходных. После завершения промопериода цены планируют повысить до 4 и 20 долларов соответственно. Для кэшированных входных данных Google указывает скидку 95%. Поэтому разработчикам важно учитывать не только базовую цену модели, но и количество выходных токенов, расходуемых при длительных задачах.
Что показывают бенчмарки?
В оценке Artificial Analysis, о которой сообщает The Decoder, Argon набрала 53 балла в Intelligence Index на самом высоком уровне рассуждений «High». Это соответствует результатам GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1 и на один балл превосходит GPT-6.1 Sol. Это результаты независимых оценок; фактическая производительность может различаться в зависимости от задачи и используемого программного обеспечения.
В той же оценке модель набрала 77,5% в тесте AutomationBench-AA. Результат Terminal Bench 4, по сообщениям, составил 57%. По расчётам Artificial Analysis, стоимость одного теста при промоценах составляет 1,99 доллара, а при обычных — 3,98 доллара. Также указывается, что Argon в среднем использовала 62 тыс. выходных токенов на задачу, тогда как GPT-6 Astra — 27 тыс. Таким образом, низкая цена за токен не обязательно означает меньшую общую стоимость каждой задачи.
Рабочие процессы в архитектуре и визуализации
Для архитектурных бюро, дизайнеров интерьеров и команд визуализации поддержка длинного контекста и нескольких типов входных данных может быть полезна для анализа большого объёма текстовых материалов, изображений или видео в рамках одной задачи. Например, анализ проектной документации или визуальных референсов можно рассматривать как один из вариантов применения модели с текстовым интерфейсом; однако в источниках нет результатов специальных испытаний для архитектурных рабочих процессов.
Важно учитывать ограничение: Argon не создаёт изображения и 3D-контент — только текст. Поэтому ожидать, что она напрямую заменит инструмент для рендеринга или моделирования, не следует. Расход токенов при длительных задачах может повлиять на стоимость; кроме того, пока доступ ограничен, команды не смогут сразу встроить модель в существующие производственные процессы. Информация о требованиях к оборудованию также не опубликована.
Источники
Источников: 1Тексты источников не перепечатываются; короткие цитаты отмечены, остальное — наш пересказ и комментарий.
Длинный контекст и поддержка нескольких типов входных данных в Argon могут заинтересовать команды, которым нужно совместно анализировать проектную документацию и визуальные референсы. Однако это не означает, что модель уже показала подтверждённые результаты в архитектуре или визуализации; кроме того, отсутствие генерации контента не делает её альтернативой инструментам рендеринга и 3D-производства.
Для бюро в Турции решающими будут сроки доступа и фактическая стоимость использования. Промоцену можно считать выгодной, но общий счёт зависит от расхода токенов на задачу. До открытия общего доступа стоит уточнить условия API, объём лицензии и совместимость с рабочими процессами. Поскольку требования к оборудованию не объявлены, не следует предполагать возможность локального развёртывания.
Частые вопросы
Когда Gemini 4 Argon станет доступна всем?
Google не назвала точную дату. Доступ планируют расширять поэтапно.
Сколько стоит API Gemini 4 Argon?
Промоценa составляет 2 доллара за миллион входных токенов и 10 долларов за миллион выходных. После промопериода объявленные обычные цены составят 4 и 20 долларов соответственно.
Может ли Gemini 4 Argon создавать изображения или 3D-контент?
Модель принимает изображения, видео и другие указанные типы входных данных, но генерирует только текст.
