Технические характеристики Gemini 4 Argon
| Характеристика | Gemini 4 Argon |
|---|---|
| Провайдер | Google DeepMind |
| Семейство моделей | Gemini 4 |
| Идентификатор модели | gemini-4-argon |
| Тип модели | передовая мультимодальная модель рассуждения |
| Основная направленность | сложные рабочие процессы, агентное кодирование, знаниеёмкая работа в предприятиях, кибербезопасность |
| Мультимодальные возможности | Google описывает мультимодальное понимание; на публичной странице модели пока нет полного описания схемы модальностей API |
| Максимальный объём вывода | До 1,000,000 токенов согласно текущим сторонним спискам API; это не следует путать с окном входного контекста |
| Окно входного контекста | Не указано чётко на текущей публичной странице модели Google |
| Доступность публичного API | Ограниченный/предварительный доступ; Google не объявила дату общего публичного релиза |
Что такое Gemini 4 Argon?
Gemini 4 Argon — флагманская модель, являющаяся опорой поколения Google Gemini 4. По описанию Google, она создана для передовой производительности на сложных нагрузках, включая разработку ПО, знаниеёмкую работу в предприятиях и защиту в области кибербезопасности. Опубликованный набор оценок охватывает знаниеёмкую работу, агентное кодирование, науку и математику, использование компьютера, мультимодальное понимание, задачи с длинным контекстом и кибербезопасность.
Позиционирование Argon в заметной степени ориентировано на рабочие процессы, а не ограничивается лишь диалоговым вопросно-ответным взаимодействием. Google подчёркивает способность поддерживать длинные, многошаговые задачи и работать в рамках сложных рабочих процессов в области разработки ПО и корпоративных процессов.
Основные особенности Gemini 4 Argon
- Рассуждения в сложных рабочих процессах: Разработана для длинных, многошаговых задач, требующих устойчивого рассуждения, а не одного краткого ответа.
- Агентное кодирование: По данным Google, сильные результаты на DeepSWE v1.1, Vibe Code Bench и других оценках по кодированию.
- Знаниеёмкая работа в предприятиях: Опубликованные оценки включают задачи в области финансов и юридических агентов, а также сквозную бизнес-автоматизацию.
- Мультимодальное понимание: По данным Google, сильные результаты на Chartography и LVBench, охватывающих мультимодальное и длинновидеопонимание.
- Производительность на длинном контексте: Сообщаются результаты GraphWalks как для диапазона до 128K, так и для 256K–1M токенов.
- Защита в области кибербезопасности: Google специально позиционирует Argon для оборонительной кибербезопасности и приводит результаты CWE-bench v1 по устранению 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 бенчмарка. [1]
| Бенчмарк | Категория | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|---|---|
| Vals Index | Знаниеёмкая работа | 68.9% | 63.1% | 65.8% | 67.0% |
| AutomationBench | Знаниеёмкая работа | 51.3% | 41.4% | 31.4% | 42.5% |
| Vals Finance Agent v2 | Знаниеёмкая работа | 65.4% | 53.5% | 58.9% | 58.6% |
| Harvey's Legal Agent Benchmark | Знаниеёмкая работа | 19.6% | 5.4% | 6.7% | 3.8% |
| DeepSWE v1.1 | Агентное кодирование | 77.9% | 74.1% | 67.4% | 74.2% |
| FrontierSWE v2 | Агентное кодирование | 55.0% | 65.5% | 56.3% | 62.3% |
| Vibe Code Bench | Агентное кодирование | 91.9% | 89.6% | 90.3% | 90.3% |
| Terminal-bench 4.0 | Агентное кодирование | 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 варьируется в зависимости от задачи: модель лидирует в указанном сравнении по ряду оценок для знаниеёмкой работы, кодирования, науки, длинного контекста и мультимодальности, тогда как другие модели получают более высокие баллы на отдельных бенчмарках по кодированию, науке или использованию компьютера. Эти показатели не следует сводить к единому общему рейтингу.
Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1
| Область | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Fable 5.1 |
|---|---|---|---|
| Знаниеёмкая работа | Сильные опубликованные результаты по Vals, AutomationBench, финансам и оценкам юридических агентов | Сильные результаты в том же наборе оценок | Сильные результаты в нескольких оценках по знаниеёмкой работе |
| Агентное кодирование | 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 | Соответственно 98.7% и 71.8% | Соответственно 91.4% и 65.0% |
| 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 показывает результаты выше, чем Argon, на FrontierSWE v2 и Terminal-Bench Science 0.1, тогда как Argon превосходит на DeepSWE v1.1, Vibe Code Bench, GraphWalks 256K–1M и LVBench.
Репрезентативные варианты использования
- Разработка ПО в масштабе репозитория — Дальняя перспектива кодирования, рефакторинг, отладка и агентная разработка.
- Корпоративные знаниеёмкие процессы — Юридические исследования, финансовый анализ и автоматизация бизнес-процессов.
- Оборонительная кибербезопасность — Обнаружение, валидация и устранение уязвимостей в контролируемых средах.
- Научные и математические рабочие процессы — Задачи, отражённые в LABBench, RiemannBench и нацеленные на научные оценки.
- Анализ длинных видео и мультимодальный анализ — Нагрузки, требующие интерпретации визуальной и временной информации.
- Агенты для длинного контекста — Приложения, которым необходимо удерживать информацию на протяжении очень больших траекторий задач.