Tekniske spesifikasjoner for Gemini 4 Argon
| Spesifikasjon | Gemini 4 Argon |
|---|---|
| Leverandør | Google DeepMind |
| Modellfamilie | Gemini 4 |
| Modell-ID | gemini-4-argon |
| Modelltype | Frontier-multimodal resonneringsmodell |
| Primærfokus | Komplekse arbeidsflyter, agentisk koding, bedriftsrettet kunnskapsarbeid, cybersikkerhet |
| Multimodal kapasitet | Google beskriver multimodal forståelse; den offentlige modellsiden gir ennå ikke et komplett API-skjema for modaliteter |
| Maksimalt utdata | Opptil 1,000,000 tokens, ifølge gjeldende tredjeparts API-oppføringer; dette må ikke forveksles med kontekstvinduet for inndata |
| Kontekstvindu for inndata | Ikke tydelig publisert av Google på den nåværende offentlige modellsiden |
| Offentlig API-tilgjengelighet | Begrenset/forhåndstilgang; Google har ikke annonsert en generell offentlig lanseringsdato |
Hva er Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon er flaggskipsmodellen som forankrer Googles Gemini 4-generasjon. Google beskriver den som designet for ytelse i frontsjiktet på komplekse arbeidsbelastninger, inkludert programvareutvikling, bedriftsrettet kunnskapsarbeid og forsvar innen cybersikkerhet. Det publiserte evalueringssettet dekker kunnskapsarbeid, agentisk koding, vitenskap og matematikk, datamaskinbruk, multimodal forståelse, oppgaver med lang kontekst og cybersikkerhet.
Argons posisjonering er tydelig arbeidsflyt-orientert snarere enn begrenset til samtalebasert spørsmål–svar. Google fremhever evnen til å håndtere lange, flertrinns oppgaver over tid og å operere på tvers av komplekse programvareutviklings- og virksomhetsarbeidsflyter.
Hovedfunksjoner for Gemini 4 Argon
- Komplekse arbeidsflyt-resonneringer: Utformet for lange, flertrinns oppgaver som krever vedvarende resonnement snarere enn ett kort svar.
- Agentisk koding: Google rapporterer sterke resultater på DeepSWE v1.1, Vibe Code Bench og andre kode-evalueringer.
- Bedriftsrettet kunnskapsarbeid: Publiserte evalueringer omfatter finans- og juridiske agentoppgaver samt ende-til-ende forretningsautomatisering.
- Multimodal forståelse: Google rapporterer sterke resultater på Chartography og LVBench, som dekker forståelse av multimodalt innhold og lange videoer.
- Ytelse på lang kontekst: GraphWalks-resultater rapporteres for både opptil 128K og 256K–1M tokens.
- Cybersikkerhetsforsvar: Google posisjonerer spesifikt Argon for defensiv cybersikkerhet og rapporterer resultater på CWE-bench v1 for sårbarhetsutbedring.
Benchmark-ytelse for Gemini 4 Argon
Google DeepMind rapporterer følgende resultater på sin nåværende evalueringsside for Gemini 4 Argon. Dette er leverandørpubliserte resultater og bør kun sammenlignes innenfor den angitte benchmark-metodikken. [1]
| Benchmark | Kategori | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Vals Index | Kunnskapsarbeid | 68.9% | 63.1% | 65.8% | 67.0% |
| AutomationBench | Kunnskapsarbeid | 51.3% | 41.4% | 31.4% | 42.5% |
| Vals Finance Agent v2 | Kunnskapsarbeid | 65.4% | 53.5% | 58.9% | 58.6% |
| Harvey's Legal Agent Benchmark | Kunnskapsarbeid | 19.6% | 5.4% | 6.7% | 3.8% |
| DeepSWE v1.1 | Agentisk koding | 77.9% | 74.1% | 67.4% | 74.2% |
| FrontierSWE v2 | Agentisk koding | 55.0% | 65.5% | 56.3% | 62.3% |
| Vibe Code Bench | Agentisk koding | 91.9% | 89.6% | 90.3% | 90.3% |
| Terminal-bench 4.0 | Agentisk koding | 57.4% | 58.2% | 57.9% | 66.4% |
| Terminal-Bench Science 0.1 | Vitenskap og matematikk | 57.6% | 68.1% | 52.6% | 63.3% |
| LABBench | Vitenskap og matematikk | 88.8% | 85.4% | 68.6% | 73.1% |
| RiemannBench | Vitenskap og matematikk | 76.0% | 72.0% | 65.6% | 69.6% |
| GraphWalks, opptil 128K | Lang kontekst | 99.7% | 98.7% | 91.4% | 90.6% |
| GraphWalks, 256K–1M | Lang kontekst | 84.2% | 71.8% | 65.0% | 66.8% |
| Chartography | Multimodal forståelse | 71.6% | 71.0% | 46.2% | 66.3% |
| LVBench | Multimodal forståelse | 91.7% | 87.5% | 79.7% | 83.7% |
| CWE-bench v1 | Cybersikkerhet | 68.0% | 68.0% | 58.0% | 67.0% |
Resultatene viser at Argons ytelse varierer etter oppgave: den leder den siterte sammenligningen på flere kunnskapsarbeids-, kode-, vitenskaps-, langkontekst- og multimodale evalueringer, mens andre modeller scorer høyere på spesifikke kode-, vitenskaps- eller databruks-benchmarker. De bør ikke slås sammen til en enkelt samlet rangering.
Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1
| Område | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 |
|---|---|---|---|
| Kunnskapsarbeid | Sterke publiserte resultater på tvers av Vals, AutomationBench, finans- og juridiske agent-evalueringer | Sterk på det samme evalueringssettet | Sterk på flere evalueringer for kunnskapsarbeid |
| Agentisk koding | 77.9% på DeepSWE v1.1; 91.9% på Vibe Code Bench | 74.1% på DeepSWE v1.1; 89.6% på Vibe Code Bench | 67.4% på DeepSWE v1.1; 90.3% på Vibe Code Bench |
| Lang kontekst | 99.7% på GraphWalks opptil 128K; 84.2% fra 256K–1M | 98.7% og 71.8% henholdsvis | 91.4% og 65.0% henholdsvis |
| Multimodal forståelse | 71.6% Chartography; 91.7% LVBench | 71.0%; 87.5% | 46.2%; 79.7% |
| Cybersikkerhet | 68.0% på CWE-bench v1 | 68.0% | 58.0% |
Sammenligningen er benchmark-spesifikk. For eksempel scorer GPT-6 Astra høyere enn Argon på FrontierSWE v2 og Terminal-Bench Science 0.1, mens Argon scorer høyere på DeepSWE v1.1, Vibe Code Bench, GraphWalks 256K–1M og LVBench.
Representative brukstilfeller
- Programvareutvikling i kodebase-skala — koding med lang horisont, refaktorering, feilsøking og agentisk utvikling.
- Kunnskapsarbeidsflyter i virksomheter — juridisk forskning, finansiell analyse og automatisering av forretningsprosesser.
- Cybersikkerhetsforsvar — oppdagelse, validering og utbedring av sårbarheter i kontrollerte miljøer.
- Vitenskapelige og matematiske arbeidsflyter — oppgaver som reflekteres av LABBench, RiemannBench og vitenskapsorienterte evalueringer.
- Analyse av lange videoer og multimodalt innhold — arbeidsbelastninger som krever tolkning på tvers av visuell og tidsmessig informasjon.
- Agenter for lang kontekst — applikasjoner som må opprettholde informasjon gjennom svært store oppgaveforløp.