TLDR: เมื่อวันที่ 30 กันยายน 2026 Google DeepMind ประกาศเปิดตัว Gemini 4 Argon โมเดลฟรอนเทียร์รุ่นใหม่ และเป็นจุดเริ่มต้นของซีรีส์ Gemini 4 ซึ่งมอบประสิทธิภาพระดับแนวหน้าในงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ระยะยาว (77.9% บน DeepSWE v1.1) งานความรู้ในองค์กร (ขึ้นนำบน Vals Index ที่ 68.9%) และความมั่นคงปลอดภัยไซเบอร์เชิงป้องกัน อัปเกรดสำคัญคือขีดจำกัดเอาต์พุตสูงสุดระดับอุตสาหกรรม 1 ล้านโทเค็น (จาก 64K)
ประเด็นสำคัญ
- Gemini 4 Argon เป็นโมเดลที่ทรงพลังที่สุดของ Google จนถึงปัจจุบัน ปรับแต่งเพื่อเวิร์กโฟลว์ซับซ้อนหลายขั้นตอนในงานเขียนโค้ด งานความรู้ด้านกฎหมาย/การเงิน และการป้องกันไซเบอร์
- Argon ถูกออกแบบเพื่อการให้เหตุผลอย่างต่อเนื่องในเวิร์กโฟลว์ยาวหลายขั้นตอน มากกว่าการสนทนาสั้นๆ ทั่วไป Google เน้นการทำวิศวกรรมซอฟต์แวร์ในโลกจริง งานกฎหมายและการเงิน ความเข้าใจมัลติโหมด และการป้องกันความปลอดภัยไซเบอร์
- Google เพิ่มเอาต์พุตสูงสุดจาก 64K โทเค็นเป็น 1 ล้านโทเค็น ขณะนี้ Google ยังไม่ได้เผยแพร่สเปคสาธารณะครบถ้วนสำหรับ Gemini API ของ Argon เกี่ยวกับบริบทอินพุต โหมดข้อมูล พฤติกรรมเอ็นด์พอยต์ หรือเพดานอัตราการเรียก
- ในตารางเปรียบเทียบของ Google Argon ได้ 68.9% บน Vals Index, 77.9% บน DeepSWE v1.1, 91.7% บน LVBench และ 68% บน CWE-bench v1 โดยไม่ได้ชนะทุกการทดสอบ: GPT-6 Astra ชนะ FrontierSWE v2 และ Terminal-Bench Science ขณะที่ Claude Opus 5.5 นำใน Terminal-Bench 4.0 และ PostTrainBench
- ราคา API ช่วงแนะนำของ Google คือ $2 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นอินพุต และ $10 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นเอาต์พุต หลังช่วงแนะนำจะเป็น $4 และ $20 ตามลำดับ อินพุตแบบแคชคิดลด 95% จากราคาต่อโทเค็นอินพุตที่ใช้บังคับ
- แค็ตตาล็อกสาธารณะของ CometAPI แสดง
gemini-4-argonเป็นสถานะพร้อมใช้งาน ไม่ใช่ “กำลังจะมา” ณ วันที่ 1 ตุลาคม 2026
Google ได้ทวงคืนจุดนำในการแข่งขัน AI ฟรอนเทียร์ด้วยการเปิดตัว Gemini 4 Argon เมื่อวันที่ 30 กันยายน 2026 โมเดลนี้เป็นจุดเริ่มต้นของยุค Gemini 4 และถูกวางตำแหน่งอย่างชัดเจนว่าเป็น “ยุคถัดไปของปัญญาฟรอนเทียร์” ของ Google เป้าหมายคือเวิร์กโหลดจริงที่ยากที่สุด: การโค้ดแบบเอเจนต์อย่างยาว งานความรู้ในองค์กรที่มีเดิมพันสูง (กฎหมาย การเงิน ภาษี) และความปลอดภัยไซเบอร์เชิงป้องกัน
แตกต่างจากอัปเดตรุ่นก่อน Argon นำเสนอการเปลี่ยนแปลงเชิงลึกของความสามารถผ่านความยาวเอาต์พุตที่ขยายอย่างมากและการฝึกเฉพาะทางสำหรับงานระยะยาวพิเศษ พนักงาน Google หลายพันคนใช้งานภายในเพื่อวิศวกรรมระบบผลิตจริงแล้ว ขณะที่การเข้าถึงภายนอกเริ่มต้นอย่างจำกัดกับพันธมิตรด้านความปลอดภัยไซเบอร์ที่ผ่านการตรวจสอบ
Gemini 4 Argon คืออะไร?
Gemini 4 Argon เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ฟรอนเทียร์ล่าสุดของ Google DeepMind และเป็นรุ่นแรกในตระกูล Gemini 4 ออกแบบมาเพื่อคงความสามารถในการให้เหตุผลเชิงลึกตลอดเวิร์กโฟลว์ซับซ้อนหลายขั้นตอนและระยะยาว ซึ่งโมเดลก่อนหน้ามักไม่สามารถทำให้เสร็จได้อย่างเสถียรในเส้นทางเดียว
ตามข้อมูลของ Google Argon “ส่งมอบประสิทธิภาพระดับฟรอนเทียร์ในเวิร์กโฟลว์ซับซ้อน ครอบคลุมวิศวกรรมซอฟต์แวร์โลกจริง งานความรู้ในองค์กรอย่างกฎหมายและการเงิน และการป้องกันความปลอดภัยไซเบอร์” มันต่อยอดจากบทเรียนที่ได้จากความล่าช้าหรือการยกเลิกของความพยายาม Gemini 3.5 Pro เมื่อต้นปี 2026 และการโฟกัสภายหลังกับซีรีส์ Gemini 3.8 Flash
โมเดลนี้เน้นความสามารถแบบเอเจนต์—การวางแผนอัตโนมัติ การใช้เครื่องมือ การสร้างและแก้ไขโค้ด การค้นหาและแก้ไขช่องโหว่ การวิเคราะห์เอกสารหลายชุด และความเข้าใจวิดีโอความยาวมาก—พร้อมทั้งระบบความปลอดภัยที่แข็งแกร่งขึ้นสำหรับพลังระดับฟรอนเทียร์
ภายในองค์กร Argon กำลัง สร้างผลลัพธ์ที่วัดได้ในระดับ Google:
- ทีมคอมพิวติ้งควอนตัมใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร spacetime (qubits × gates) เอาชนะค่ามาตรฐานที่ตีพิมพ์ได้ 40% ภายในไม่กี่นาที
- ทีมเอเจนต์วิเคราะห์เทเลเมตตรีระดับกองยานและปรับใช้การเพิ่มประสิทธิภาพหน่วยความจำแบบอัตโนมัติ ปล่อยหน่วยความจำมากกว่า 300 TiB ในดาต้าเซ็นเตอร์ (โดยประเมินรวม 500 TiB ถึง 1 PiB)
- มีการย้ายโค้ดขนาดใหญ่จาก C/C++ ไปเป็น Rust รวมถึงหลายหมื่นบรรทัดในไลบรารีหลัก (re2, libgav1) และมากกว่า 800,000 บรรทัดในเคอร์เนล Fuchsia Zircon ผลงานเด่น: วิดีโอเดโค้ดเดอร์ (libgav1) ที่ปลอดภัยด้านหน่วยความจำซึ่งทำงานเร็วกว่า Rust port ก่อนหน้าถึง 2.7× หลังการปรับแต่งด้วย profile-guided optimization
การปรับใช้ในโลกจริงเหล่านี้ตอกย้ำว่า Argon ไม่ใช่แค่แชมป์บนเบนช์มาร์ก แต่เป็นตัวคูณผลิตภาพเชิงปฏิบัติสำหรับองค์กรวิศวกรรมที่ซับซ้อน
การเข้าถึง Gemini 4 Argon ณ วันที่ 1 ตุลาคม
Google ใช้แนวทางเปิดตัวแบบค่อยเป็นค่อยไปอย่างจงใจ เนื่องจากความสามารถขั้นสูงของโมเดล ขณะนี้กำลังทยอยให้กับผู้พิทักษ์ไซเบอร์ที่เชื่อถือได้ ผ่านโปรแกรม Fairwind (ซึ่งลงทะเบียนองค์กรแล้วกว่า 650 แห่ง รวมถึงบริษัทความปลอดภัยรายใหญ่) Google ยังเข้าร่วมกระบวนการเข้าถึงโมเดลก่อนเผยแพร่อย่างสมัครใจของรัฐบาลสหรัฐฯ การเปิดให้ใช้อย่างกว้างขวางสำหรับนักพัฒนา องค์กร และผู้บริโภค—เริ่มจากลูกค้า API แบบชำระเงินและผู้สมัครสมาชิก Google AI Ultra—คาดว่าจะ “เร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้” หลังจากปรับปรุงราวกั้นตามข้อเสนอแนะช่วงแรก
คุณสมบัติเด่นของ Gemini 4 Argon
1. การให้เหตุผลระยะยาว ด้วยเอาต์พุตสูงสุด 1M โทเค็น
Google ระบุว่าเอาต์พุตสูงสุดของ Argon คือ 1 ล้านโทเค็น จาก 64,000 โทเค็นในรุ่นก่อน นี่คือเพดานการสร้าง ไม่ได้หมายความว่าทุกคำตอบควรยาวมาก แต่เพิ่มพื้นที่ให้โมเดลสำหรับเส้นทางให้เหตุผลยาว การสร้างโค้ดหลายไฟล์ งานวิจัยละเอียด หรือการทำงานแบบเอเจนต์ที่ยาวนาน โดยไม่ต้องส่งคำขอใหม่ทุกไม่กี่ขั้น
2. วิศวกรรมซอฟต์แวร์ในโลกจริง
คะแนน 77.9% ของ Argon บน DeepSWE v1.1 เป็นค่าสูงสุดในตารางของ Google DeepSWE มุ่งเน้นงานวิศวกรรมซอฟต์แวร์ระยะยาว ซึ่งสอดคล้องกับเอเจนต์โค้ดอัตโนมัติมากกว่าการทดสอบเติมโค้ดสั้นๆ โมเดลยังทำได้ 91.9% บน Vibe Code Bench
ภาพรวมไม่ได้มีมุมเดียว GPT-6 Astra ได้ 65.5% บน FrontierSWE v2 เทียบกับ 55.0% ของ Argon และ Claude Opus 5.5 ได้ 66.4% บน Terminal-Bench 4.0 เทียบกับ 57.4% ของ Argon ผู้ใช้งานควรทดสอบงานแก้ไขรีโป การใช้เชลล์ การดีบัก และการย้ายระบบ แยกกัน แทนที่จะพึ่งคะแนน “การโค้ด” เพียงค่าเดียว
3. งานความรู้ในองค์กร
Google รายงานว่า Argon ได้ 68.9% บน Vals Index ซึ่งให้น้ำหนักงานด้านการเงิน โค้ด กฎหมาย และภาษีตามสัดส่วนต่อ GDP สหรัฐฯ นอกจากนี้ยังนำคู่แข่งบน Vals Finance Agent v2, Harvey's Legal Agent Benchmark และ AutomationBench
การประเมินเหล่านี้ทำให้ Argon เหมาะกับเวิร์กโฟลว์ที่เน้นการวิจัย: การตรวจสอบสถานะ สัญญา การวิเคราะห์การเงิน การวิจัยภาษี และการสังเคราะห์ข้ามเอกสาร อย่างไรก็ตามยังจำเป็นต้องมีการยืนยันแหล่งข้อมูลและการทบทวนโดยผู้เชี่ยวชาญ คะแนนจากเบนช์มาร์กวัดภายใต้ฮาร์เนสเฉพาะ ไม่ได้บอกความเหมาะสมสำหรับการตัดสินใจทางกฎหมายหรือการเงินโดยไร้การกำกับ
4. มัลติโหมดและความเข้าใจวิดีโอความยาวมาก
Argon ได้ 71.6% บน Chartography และ 91.7% บน LVBench นำ GPT-6 Astra เล็กน้อยในความเข้าใจชาร์ต และชัดเจนกว่าในความเข้าใจวิดีโอความยาวมาก Google ยังอธิบายเวิร์กโฟลว์ที่ Argon ตีความลำดับของเอกสารและลงมือทำตามผลลัพธ์
การผสมผสานนี้มีประโยชน์เมื่อข้อความอย่างเดียวไม่พอ: การวิเคราะห์กราฟรายได้พร้อมกับเอกสารยื่น การดึงหลักฐานจากวิดีโอหลายชั่วโมง การทบทวนภาพหน้าจอผลิตภัณฑ์ควบคู่ข้อกำหนดลายลักษณ์อักษร หรือการปรับเทียบข้อมูลข้าม PDF และรายงานที่เป็นภาพ
5. ความปลอดภัยไซเบอร์เชิงป้องกัน
Google ฝึก Argon ให้ค้นหา ตรวจสอบ และแพตช์ช่องโหว่สำคัญ บน CWE-bench v1 Argon และ GPT-6 Astra ได้ 68% เท่ากัน ขณะที่ Claude Opus 5.5 ได้ 67% Google ระบุว่า Argon ยังเหนือกว่า Gemini 3.8 Flash Cyber ในการประเมินภายในด้านการค้นหาช่องโหว่และการทดสอบเจาะระบบแบบกล่องดำ
การเข้าถึงเริ่มต้นสะท้อนความเสี่ยง ผู้พิทักษ์ไซเบอร์ที่เชื่อถือได้สามารถใช้โมเดลผ่านโปรแกรม Fairwind และ Google ระบุว่า Wiz ใช้ Argon ในโครงการ Scan for Good เพื่อระบุช่องโหว่สำคัญที่กระทบซอฟต์แวร์ด้านสุขภาพ การกระจายแบบจำกัดช่วยให้ Google เก็บหลักฐานก่อนเปิดเผยความสามารถไซเบอร์ขั้นสูงอย่างกว้างขวาง
6. อัตรา Hallucination ลดลงเหลือ 10%
Gemini 4 Argon มีอัตรา hallucination ต่ำมากบน Artificial Analysis 15% Arena รายงานค่าประมาณ tool-hallucination ของ Gemini 4 Argon High ที่ 0.10% +/- 0.48% เทียบกับ 0.16% +/- 0.09% สำหรับ Gemini 3.8 Flash High ค่าประมาณจุดต่ำกว่าซึ่งบ่งชี้การปรับปรุง อย่างไรก็ดีช่วงความไม่แน่นอนทับซ้อนกันมาก และช่วงของ Argon กว้างกว่าอย่างชัดเจน
ประสิทธิภาพเบนช์มาร์กของ Gemini 4 Argon
ตัวเลขต่อไปนี้มาจาก ตารางเปรียบเทียบของ Google DeepMind Google แนบเอกสารวิธีวิจัยแยกต่างหากและระบุว่าคะแนนเป็น pass@1 เว้นแต่จะแจ้งไว้ ควรถือเป็นผลลัพธ์ที่ผู้ขายเผยแพร่ และตรวจสอบกับเวิร์กโหลดส่วนตัวของคุณ
| Benchmark | เวิร์กโหลด | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 | ผู้นำ |
|---|---|---|---|---|---|
| Vals Index | งานความรู้ถ่วงน้ำหนักตาม GDP | 68.9% | 63.1% | 67.0% | Argon |
| AutomationBench | ระบบอัตโนมัติทางธุรกิจแบบครบวงจร | 51.3% | 41.4% | 42.5% | Argon |
| Vals Finance Agent v2 | การวิจัยการเงินหลายขั้นตอน | 65.4% | 53.5% | 58.6% | Argon |
| Harvey Legal Agent | การวิจัยและร่างเอกสารด้านกฎหมาย | 19.6% | 5.4% | 3.8% | Argon |
| DeepSWE v1.1 | วิศวกรรมซอฟต์แวร์ระยะยาว | 77.9% | 74.1% | 74.2% | Argon |
| FrontierSWE v2 | การเขียนโค้ดแบบเอเจนต์ | 55.0% | 65.5% | 62.3% | Astra |
| Terminal-Bench 4.0 | งานเอเจนต์บนเทอร์มินัล | 57.4% | 58.2% | 66.4% | Opus |
| Terminal-Bench Science 0.1 | เอเจนต์ด้านวิทยาศาสตร์และคณิตศาสตร์ | 57.6% | 68.1% | 63.3% | Astra |
| GraphWalks, 256K-1M | เดินกราฟบริบทยาว, F1 | 84.2% | 71.8% | 66.8% | Argon |
| Agent's Last Exam | การใช้งานคอมพิวเตอร์ | 39.5% | 34.2% | 38.2% | Argon |
| OSWorld 2.0 offline subset | การใช้งานคอมพิวเตอร์, คะแนนบางส่วน | 69.2% | 72.6% | Not reported | Astra |
| Chartography | ความเข้าใจชาร์ต | 71.6% | 71.0% | 66.3% | Argon |
| LVBench | ความเข้าใจวิดีโอความยาวมาก | 91.7% | 87.5% | 83.7% | Argon |
| CWE-bench v1 | การแก้ไขช่องโหว่ | 68.0% | 68.0% | 67.0% | เสมอ |
วิธีอ่านผลลัพธ์
ข้อได้เปรียบที่ชัดของ Argon คือความครอบคลุมในงานความรู้ระดับมืออาชีพ บริบทยาว การวิเคราะห์ชาร์ต และวิดีโอความยาวมาก ผลลัพธ์ legal-agent 19.6% ของมันมากกว่า Astra ที่ 5.4% กว่า 3 เท่า แม้คะแนนสัมบูรณ์ทั้งสามจะสะท้อนว่าการทดสอบยังท้าทาย Argon ยังนำบน AutomationBench มากกว่า Opus 5.5 อยู่ 8.8 จุด
งานโค้ดต้องสรุปอย่างละเอียด Argon นำบน DeepSWE และ Vibe Code Bench แต่ Astra นำบน FrontierSWE และ Opus นำบน Terminal-Bench 4.0 สำหรับงานเทอร์มินัลเชิงวิทยาศาสตร์ Astra นำ Argon อยู่ 10.5 จุด พาดหัวที่ถูกต้องจึงไม่ใช่ “Argon ชนะทุกเบนช์มาร์ก” แต่คือ Argon แข็งแกร่งเป็นพิเศษในเวิร์กโฟลว์องค์กรระยะยาว ขณะที่คู่แข่งยังคงได้เปรียบที่สำคัญในงานเฉพาะบางประเภท
หลักฐานจากเบนช์มาร์กแข็งแรงแต่ไม่ครอบคลุม GPT-6 Astra ยังคงนำในหลายตัวชี้วัดด้านวิทยาศาสตร์ การโค้ด และการใช้งานคอมพิวเตอร์ ขณะที่ Claude Opus 5.5 นำในการทดสอบเทอร์มินัลและงาน ML ที่สำคัญ หลักฐานอิสระก็มีความละเอียดเช่นกัน: Artificial Analysis จัดอันดับ Argon เป็นอันดับ 8 จาก 223 โมเดลในคลาสเดียวกัน และ Arena จัด Gemini 4 Argon High เป็นอันดับ 8 จาก 46 โมเดลเอเจนต์ พร้อมจัดให้เป็นอันดับหนึ่งด้านความสามารถในการกำหนดพฤติกรรม จุดได้เปรียบใหญ่ของ Argon คือการผสานการให้เหตุผลระยะยาว ประสิทธิภาพในโดเมนองค์กร และความลึกด้านมัลติโหมด เข้ากับราคาที่ประกาศอย่างดุดัน
Gemini 4 Argon เปิดให้ใช้แล้วหรือยัง?
ณ การประกาศ (30 กันยายน 2026) และความครอบคลุมต่อเนื่อง คำตอบคือ “ยัง” — ยังไม่เปิดสู่สาธารณะหรือให้นักพัฒนาทั่วไป การเข้าถึงจำกัดที่:
- สมาชิกที่เชื่อถือได้ของโปรแกรม Fairwind (ผู้พิทักษ์ไซเบอร์ รัฐบาล พันธมิตรโครงสร้างพื้นฐานสำคัญ)
- ทีมภายใน Google
- ผู้เข้าร่วมกระบวนการเข้าถึงโมเดลก่อนเผยแพร่โดยสมัครใจของรัฐบาลสหรัฐฯ
Google ระบุว่าจะขยาย “โดยเร็วที่สุด” หลังเก็บข้อเสนอแนะและปรับราวกั้น เริ่มจากลูกค้า API แบบชำระเงินและผู้สมัครสมาชิก Google AI Ultra จากนั้นจึงเปิดกว้างต่อไป ยังไม่มีกำหนดวันสาธารณะตายตัว
ราคา API ของ Gemini 4 Argon
ราคาช่วงแนะนำของ Google คือ $2 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นอินพุต และ $10 ต่อหนึ่งล้านโทเค็นเอาต์พุต อัตราหลังช่วงแนะนำคือ $4 อินพุต และ $20 เอาต์พุต อินพุตแบบแคชมีราคาถูกกว่าราคาอินพุตที่ใช้บังคับ 95% ซึ่งหมายถึง $0.10 ต่อหนึ่งล้านในช่วงแนะนำ และ $0.20 หลังจากนั้น หากนโยบายถูกใช้ตามที่ประกาศ
ราคาน่าดึงดูดเมื่อเทียบกับโมเดลฟรอนเทียร์ระดับพรีเมียมอื่นๆ แต่ต้นทุนต่อโทเค็นไม่ใช่ต้นทุนต่อภารกิจสำเร็จ โมเดลที่สร้างเอาต์พุตหลายแสนโทเค็นหรือเรียกใช้เครื่องมือจำนวนมากอาจสร้างบิลจำนวนมากได้ กำหนดเพดานเอาต์พุต เฝ้าระวังลูปเครื่องมือ และวัดต้นทุนต่อผลลัพธ์ที่ถูกยอมรับ
วิธีเข้าถึง Gemini 4 Argon API ผ่าน CometAPI
เมื่อ Google เปิดการเข้าถึง API ที่กว้างขึ้น แพลตฟอร์มที่รวมโมเดลฟรอนเทียร์จะเป็นวิธีที่เร็วและคุ้มค่าสำหรับนักพัฒนาในการทดลองและนำไปใช้จริง
CometAPI มอบเอ็นด์พอยต์แบบเข้ากันได้กับ OpenAI สำหรับ 500+ โมเดลจาก OpenAI, Anthropic, Google และอื่นๆ ซึ่งหมายความว่าคุณสามารถสลับระหว่างโมเดล Gemini รุ่นต่างๆ GPT-6 และ Claude ได้เพียงเปลี่ยนพารามิเตอร์ model โดยไม่ต้องจัดการหลายบัญชี ระบบบิล หรือ SDK หลายชุด
ขั้นตอนแนะนำเพื่อเตรียมตัวและเข้าถึงผ่าน CometAPI:
- สมัครที่ cometapi.com และสร้าง API key จากแดชบอร์ด (ขึ้นต้นด้วย
sk-) - ใช้ base URL
https://api.cometapi.com/v1. - เรียกโมเดลด้วย OpenAI SDK มาตรฐานหรือรูปแบบ Gemini ดั้งเดิม
CometAPI รองรับตระกูล Gemini แล้ว (รวมรุ่น Pro และ Flash ก่อนหน้า) ด้วยราคาที่แข่งขันได้ เครดิตทดลองใช้งานฟรี และการสลับที่ไร้รอยต่อ โปรดตรวจหน้ารายการโมเดลของ CometAPI เป็นประจำเพื่อดูความพร้อมของ Gemini 4 Argon วิธีนี้หลีกเลี่ยงความยุ่งยากในการออนบอร์ด Google Cloud และช่วยให้ A/B testing เทียบกับ Claude Opus 5.5 หรือ GPT-6 Astra ในโค้ดเบสเดียวกันได้ง่าย
Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra vs Claude Opus 5.5
| หมวดหมู่ | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 |
|---|---|---|---|
| ผู้ให้บริการ | OpenAI | Anthropic | |
| สถานะ ณ 1 ต.ค. 2026 | เปิดใช้งานแบบผู้ทดสอบที่เชื่อถือได้; การเข้าถึงกว้างขึ้นกำลังมา | โมเดล API ที่ใช้งานอยู่ | โมเดลล่าสุดที่ใช้งานอยู่; เปิดตัว 22 ก.ย. 2026 |
| เหมาะที่สุดสำหรับ | งานความรู้ระยะยาว บริบทยาว มัลติโหมด การป้องกันไซเบอร์ เอาต์พุตขนาดใหญ่ | การให้เหตุผลซับซ้อน วิทยาศาสตร์ การใช้งานคอมพิวเตอร์ เครื่องมือที่หลากหลาย | งานเอเจนต์สำหรับการโค้ดและงานความรู้ระยะยาวในระบบของ Claude |
| บริบทอินพุต | ยังไม่เผยสเปคสาธารณะสุดท้ายของ API | 1,050,000 tokens | 1,000,000 tokens |
| เอาต์พุตสูงสุด | 1,000,000 tokens | 128,000 tokens | 128,000 แบบซิงโครนัส; 300,000 Batch beta |
| อินพุตและเอาต์พุต | ระบุความสามารถมัลติโหมด; ตาราง API สาธารณะรายละเอียดรอประกาศ | ข้อความและภาพเข้า; ข้อความออก | ข้อความและภาพเข้า; ข้อความออก |
| การควบคุมการให้เหตุผล | การให้เหตุผลระยะยาว; การควบคุมผ่าน API สาธารณะรอประกาศ | low ถึง max reasoning effort | Adaptive thinking เปิดตลอดเวลา; ค่าเริ่มต้น effort ระดับกลาง |
| ราคามาตรฐานต่อ 1M โทเค็น | ช่วงแนะนำ: $2 อินพุต / $10 เอาต์พุต; ภายหลัง $4 / $20 | $10 อินพุต / $50 เอาต์พุต | $4 อินพุต / $20 เอาต์พุต |
| ผลงานเด่นในตารางของ Google | Vals, AutomationBench, DeepSWE, บริบทยาว, LVBench | FrontierSWE, งานเทอร์มินัลเชิงวิทยาศาสตร์, OSWorld subset | Terminal-Bench 4.0, PostTrainBench |
| ข้อควรระวังหลัก | การเข้าถึง API ในวงกว้างและสเปคเต็มกำลังทยอยออก | ราคาป้ายสูงที่สุดในทั้งสาม | ไม่ได้นำในตารางงานความรู้ของ Google; ปิด Adaptive thinking ไม่ได้ |
โมเดลใดเหมาะที่สุด?
เลือก Gemini 4 Argon เมื่อเวิร์กโหลดเน้นบริบทยาว งานความรู้ มัลติโหมด หลักฐานจำนวนมาก การป้องกันไซเบอร์ หรือสิ่งประดิษฐ์ที่สร้างขนาดใหญ่ผิดปกติ เลือก GPT-6 Astra เมื่อคุณต้องการพื้นผิวเครื่องมือของ OpenAI ที่สุกงอม ประสิทธิภาพเอเจนต์วิทยาศาสตร์ที่แข็งแกร่ง หรือจุดแข็งเฉพาะด้านการใช้งานคอมพิวเตอร์ของมัน เลือก Claude Opus 5.5 สำหรับงานเอเจนต์แบบ Claude-native ในการโค้ดและเทอร์มินัล โดยเฉพาะเมื่อพฤติกรรมของมันทำงานได้ดีอยู่แล้วในฮาร์เนสประเมินของคุณ
สำหรับธุรกิจส่วนใหญ่ กลยุทธ์ที่ดีกว่าคือไม่ยึดติดโมเดลเดียวอย่างถาวร เส้นทางคำขอประจำไปยังโมเดลต้นทุนต่ำ ประเมิน Argon, Astra และ Opus กับงานที่ยาก และเก็บ fallback ไว้ CometAPI ช่วยได้เพราะเลเยอร์อินทิเกรชันเดียวสามารถทำให้การทดสอบข้ามโมเดลและการกำหนดเส้นทางแบบควบคุมง่ายขึ้น
บทสรุป
Gemini 4 Argon คือการหวนคืนสู่ฟรอนเทียร์ที่แข็งแกร่งที่สุดของ Google ครองความเป็นผู้นำบนหลายเบนช์มาร์กที่สำคัญต่อองค์กรและงานระยะยาว พร้อมทั้งนวัตกรรมเชิงปฏิบัติ เช่น เอาต์พุต 1M โทเค็น และราคาช่วงแนะนำที่ดุดัน การเปิดตัวแบบค่อยเป็นค่อยไปโดยมีความปลอดภัยเป็นอันดับแรก สะท้อนถึงการปรับใช้ความสามารถด้านการป้องกันไซเบอร์อันทรงพลังอย่างมีความรับผิดชอบ