Gemini 4 Argon открыли всем: $2 за миллион входных токенов, рефакторинг Chromium на 40 млн строк и бесплатный Antigravity для 10 000 учёных

Что именно стало доступно и по какой цене

Модель запускается глобально сразу для нескольких аудиторий. Разработчики и предприятия получают Argon через API в AI Studio и на платформе Gemini, подписчики Google AI Ultra — в Google Antigravity, а подписчики AI Ultra и Pro — в приложении Gemini и AI Mode в Search. Для ИТ-команд и enterprise-пилотов это означает, что прежде закрытая для большинства фронтирная модель стала обычной опцией в тех же поверхностях, где уже работают другие модели Gemini.

Цена задана как вводная: $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных, при этом кэшированные входные токены идут со скидкой 95%. Вводный период истекает 30 ноября 2026 года, после чего применяется обычная цена — $4 за миллион входных токенов и $20 за миллион выходных; оговорка распространяется только на модель Argon, предназначенную для публичного доступа. Компания также называет лимит в 1 млн объединённых входных и выходных токенов через Gemini API и советует разработчикам и предприятиям заранее разобраться с новым протоколом продолжения.

Позиционирование строится на измерении, а не на обещании: по заявлению Google, глубина и точность Argon на многошаговых задачах позволяет обходить другие фронтирные модели на бенчмарках в разных доменах, а на Vals Index — индексе, который взвешивает экономические сектора вроде финансов, программирования, юридической работы и налогов — модель занимает первое место.

Argon внутри самого Google: Chrome, ADK, xTB и Gemma

Самый крупный опубликованный пример — Chrome: Argon помог команде отделить обработку веб-страниц от папки устаревшего кода примерно на 6 млн строк, которая лежала внутри 40-миллионной кодовой базы Chromium. Подавая по несколько чистых изменений одновременно, модель помогла завершить архитектурный рефакторинг в сотнях файлов, уложив месяцы работы в недели. Для миллиардов пользователей Chrome это должно открыть возможность перетаскивать живые веб-страницы между вкладками, боковыми панелями и плавающими окнами без перезагрузки, устраняя целую категорию падений браузера.

Второй пример — производительность открытого Python-фреймворка Agent Development Kit (ADK), на котором работают корпоративные агенты. Команда дала модели свод правил в каталоге.agents/skills и цель в один абзац — убрать накладные расходы фреймворка, не ломая существующие приложения; работая автономно ночью, Argon нашёл оптимизации, которые уже живут в репозитории google/adk-python и сокращают подготовку сессии в памяти на 40% на длинных сессиях и ускоряют холодный импорт на 21%.

Третий пример — открытый пакет квантовой химии xTB (Semiempirical Extended Tight-Binding). С помощью Argon в Antigravity исследователи ускорили предсказание молекулярных структур до 2,3 раза, а поиск конформеров — в 1,8 раза, и изменения уже отправлены в официальный репозиторий xTB на GitHub. Наконец, для открытой линейки Gemma модель дала 2,85-кратное ускорение инференса end-to-end на A100 через vLLM: пропускная способность выросла примерно с 37 900 до более чем 108 000 токенов в секунду на Gemma 4 E2B при 100% совпадении токенов и без потери качества — работа, которая обычно занимает месяцы, уложилась в несколько дней.

От корпоративных пилотов до науки и робототехники

Google приводит серию свидетельств от ранних пользователей, не раскрывая деталей их внутренних методик. Deloitte сообщает, что на длительных задачах модель проходила их проверки успешно в 100% случаев, удерживая контекст и проходя через множество инструментов. Box заявляет об улучшении точности на 14% по сравнению с Gemini 3.1 Pro, а Kepler — о совпадении с построенными аналитиками эталонными моделями более чем по 99% цифр на своих бенчмарках финансового анализа. Quadrillion отмечает, что модель проходила их оценки в 1,5 раза быстрее сопоставимых моделей при четверти стоимости за задачу.

В науке компания приводит конкретные числа. В квантовых вычислениях Argon перевёл внутреннюю версию AlphaQubit — ML-декодера квантовой коррекции ошибок — в один оптимизированный аппаратный кернел, почти удвоив пропускную способность инференса, а реализация для функции arcsin, написанная моделью и формально проверенная в Lean, сокращает пространственно-временные затраты более чем в 100 раз по сравнению с опубликованным квантовым CORDIC-базисом. В термоядерной тематике команда Google вместе с профессором Мэттом Ландреманом обнаружила более широкий класс контрпримеров к гипотезе Града, которая с 1967 года считала точные решения для магнитных полей стеллараторов невозможными.

В редких заболеваниях исследователи Gamow Labs использовали Argon для анализа деидентифицированных геномов новорождённых с редкими нарушениями развития лёгких: в одном случае модель указала на хромосомную перестройку, которую рутинное программное обеспечение не замечало годами, и объяснила, почему она оставалась незамеченной. На их частных оценках Argon вышел в лидеры на RareBench (57% при помощи в диагностике редких болезней) и LabBench (52,2% в «мокрой» лабораторной логике).

Отдельный результат — робототехника: на бенчмарке Embodied Reasoning (ERQA), проверяющем понимание физических и пространственных задач в 3D, Argon обходит все другие фронтирные модели с результатом 87%, опираясь только на рассуждение. Во внутреннем тесте модель посмотрела видео, как человек играет в корнхол, сопоставила пространственные координаты и вычислила нужные движения всего тела, затем сама собрала код симуляции; перенесённый на гуманоида Apptronik Apollo робот в реальном испытании забил семь бросков подряд.

Киберзащита, предохранители и доступ для исследователей

В кибербезопасности Google расширяет программу Fairwind до сотен дополнительных партнёров и обещает давать Argon доверенным защитникам без киберпредохранителей на постоянной основе. Компания Wiz уже применяет модель в инициативе Scan for Good, которая бесплатно защищает критичную публичную инфраструктуру: по её данным, Argon помогла выявить и закрыть брешь, грозившую раскрытием чувствительных государственных данных, а также найти обходной путь загрузки файла, открывавший мастер-ключ и административный доступ к медицинской инфраструктуре.

Безопасность описана как многослойный стек. Внешний bio-редтиминг смог вскрыть менее 1% биологических подзадач, которые Google проверяет, а на состязательном наборе число нарушений сократилось почти вдвое по сравнению с прежними моделями Gemini. На кодинг-бенчмарках, где у моделей нет стимула сдерживаться, доля попыток пойти в обход упала до 2%. Дополнительно Google построила автоматический монитор расхождения, который читает пошаговые рассуждения и действия агента и блокирует непреднамеренные обходные пути в реальном времени, и приводит лидерство Argon на бенчмарке Gray Swan Indirect Prompt Injection: успех атаки снижен до 0,7% на 15 адаптивных попытках.

Наконец, компания открыла доступ для учёных: 10 000 исследователей получат высший тариф использования в Google Antigravity бесплатно на 6 месяцев, подключение идёт по мере обработки заявок и зависит от соответствия критериям, ёмкости и отбора. Google также называет Argon лишь началом и обещает представить остальную часть семейства Gemini 4.