Технические характеристики Gemini 4 Argon
| Спецификация | Gemini 4 Argon |
|---|---|
| Поставщик | Google DeepMind |
| Семейство модели | Gemini 4 |
| Идентификатор модели | gemini-4-argon |
| Тип модели | Передовая мультимодальная модель для рассуждений |
| Основное назначение | Сложные рабочие процессы, агентное программирование, корпоративная работа с знаниями, кибербезопасность |
| Мультимодальные возможности | Google описывает мультимодальное понимание; на публичной странице модели пока не предоставлена полная схема модальностей API |
| Максимальный размер вывода | До 1,000,000 токенов, согласно текущим сторонним перечням API; это не следует путать с окном контекста ввода |
| Окно контекста ввода | Не опубликовано в явном виде Google на текущей публичной странице модели |
| Доступность публичного API | Ограниченный/предрелизный доступ; Google не объявила дату общего публичного релиза |
Что такое Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon — флагманская модель, являющаяся опорой поколения Gemini 4 от Google. По описанию Google, она разработана для передовых показателей на сложных рабочих нагрузках, включая разработку ПО, корпоративную работу с знаниями и защиту в сфере кибербезопасности. Опубликованный набор оценок охватывает работу с знаниями, агентное программирование, науку и математику, использование компьютеров, мультимодальное понимание, задачи с длинным контекстом и кибербезопасность.
Позиционирование Argon заметно ориентировано на рабочие процессы, а не ограничено разговорным вопрос-ответом. Google подчёркивает способность поддерживать длинные многошаговые задачи и работать в рамках сложных рабочих процессов в разработке ПО и в корпоративной среде.
Основные возможности Gemini 4 Argon
- Сложное рассуждение в рамках рабочих процессов: Разработан для длинных многошаговых задач, требующих непрерывного рассуждения, а не одного короткого ответа.
- Агентное программирование: Google сообщает о высоких результатах на DeepSWE v1.1, Vibe Code Bench и других оценках по программированию.
- Корпоративная работа с знаниями: Опубликованные оценки включают финансовые и юридические агентные задачи, а также сквозную бизнес-автоматизацию.
- Мультимодальное понимание: Google сообщает о высоких результатах на Chartography и LVBench, охватывающих мультимодальное и понимание длинных видео.
- Производительность на длинном контексте: Результаты GraphWalks представлены как для диапазона до 128K, так и для 256K–1M токенов.
- Защитная кибербезопасность: Google специально позиционирует Argon для защитной кибербезопасности и публикует результаты CWE-bench v1 по исправлению уязвимостей.
Результаты бенчмарков Gemini 4 Argon
Google DeepMind приводит следующие результаты на текущей странице оценок Gemini 4 Argon. Это результаты, опубликованные поставщиком, и их следует сравнивать только в рамках заявленной методологии бенчмарков. [1]
| Бенчмарк | Категория | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Vals Index | Работа с знаниями | 68.9% | 63.1% | 65.8% | 67.0% |
| AutomationBench | Работа с знаниями | 51.3% | 41.4% | 31.4% | 42.5% |
| Vals Finance Agent v2 | Работа с знаниями | 65.4% | 53.5% | 58.9% | 58.6% |
| Harvey's Legal Agent Benchmark | Работа с знаниями | 19.6% | 5.4% | 6.7% | 3.8% |
| DeepSWE v1.1 | Агентное программирование | 77.9% | 74.1% | 67.4% | 74.2% |
| FrontierSWE v2 | Агентное программирование | 55.0% | 65.5% | 56.3% | 62.3% |
| Vibe Code Bench | Агентное программирование | 91.9% | 89.6% | 90.3% | 90.3% |
| Terminal-bench 4.0 | Агентное программирование | 57.4% | 58.2% | 57.9% | 66.4% |
| Terminal-Bench Science 0.1 | Наука и математика | 57.6% | 68.1% | 52.6% | 63.3% |
| LABBench | Наука и математика | 88.8% | 85.4% | 68.6% | 73.1% |
| RiemannBench | Наука и математика | 76.0% | 72.0% | 65.6% | 69.6% |
| GraphWalks, до 128K | Длинный контекст | 99.7% | 98.7% | 91.4% | 90.6% |
| GraphWalks, 256K–1M | Длинный контекст | 84.2% | 71.8% | 65.0% | 66.8% |
| Chartography | Мультимодальное понимание | 71.6% | 71.0% | 46.2% | 66.3% |
| LVBench | Мультимодальное понимание | 91.7% | 87.5% | 79.7% | 83.7% |
| CWE-bench v1 | Кибербезопасность | 68.0% | 68.0% | 58.0% | 67.0% |
Результаты показывают, что производительность Argon зависит от задачи: модель лидирует в приведённом сравнении на нескольких оценках по работе с знаниями, программированию, науке, длинному контексту и мультимодальности, тогда как другие модели выше на отдельных бенчмарках по программированию, науке или использованию компьютеров. Их не следует сводить к единому общему рейтингу.
Gemini 4 Argon против GPT-6 Astra против Claude Fable 5.1
| Область | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 |
|---|---|---|---|
| Работа с знаниями | Сильные опубликованные результаты по Vals, AutomationBench, финансовым и юридическим агентным оценкам | Сильные результаты на том же наборе оценок | Сильные результаты по нескольким оценкам работы с знаниями |
| Агентное программирование | 77.9% на DeepSWE v1.1; 91.9% на Vibe Code Bench | 74.1% на DeepSWE v1.1; 89.6% на Vibe Code Bench | 67.4% на DeepSWE v1.1; 90.3% на Vibe Code Bench |
| Длинный контекст | 99.7% на GraphWalks до 128K; 84.2% в диапазоне 256K–1M | 98.7% и 71.8% соответственно | 91.4% и 65.0% соответственно |
| Мультимодальное понимание | 71.6% на Chartography; 91.7% на LVBench | 71.0%; 87.5% | 46.2%; 79.7% |
| Кибербезопасность | 68.0% на CWE-bench v1 | 68.0% | 58.0% |
Сравнение зависит от конкретных бенчмарков. Например, GPT-6 Astra набирает больше баллов, чем Argon, на FrontierSWE v2 и Terminal-Bench Science 0.1, тогда как Argon выше на DeepSWE v1.1, Vibe Code Bench, GraphWalks 256K–1M и LVBench.
Представительные варианты использования
- Разработка ПО в масштабах репозитория — долгосрочное программирование, рефакторинг, отладка и агентная разработка.
- Корпоративные рабочие процессы с знаниями — правовые исследования, финансовый анализ и автоматизация бизнес-процессов.
- Защитная кибербезопасность — обнаружение, проверка и устранение уязвимостей в контролируемых средах.
- Научные и математические процессы — задачи, отражённые в LABBench, RiemannBench и научно ориентированных оценках.
- Анализ длинных видео и мультимодальностей — рабочие нагрузки, требующие интерпретации визуальной и временной информации.
- Агенты с длинным контекстом — приложения, которым необходимо удерживать информацию на протяжении очень больших траекторий задач.