Gemini 4 Argon: обзор флагмана Google — сильна в документах, слабее Opus 5.5 в коде

Коротко о Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon — это первая модель нового поколения Gemini 4 и самый сильный на октябрь 2026 года флагман Google. Если коротко, что это за модель: она лучше всего показывает себя в работе с документами, финансами, правом и очень длинными ответами, реже конкурентов выдумывает факты, но уступает Claude Opus 5.5 в агентном программировании. Google анонсировала её 30 сентября, а 13 октября открыла всем разработчикам и платным подписчикам. Все характеристики ниже — по модельной карте Google DeepMind, прайсу Google и независимым лидербордам на 21 октября 2026 года.

• Сильные стороны: самая низкая доля галлюцинаций среди топовых моделей (15% в тесте AA-Omniscience против 51% у GPT-6 Astra), первое место в текстовой LMArena, лидерство в задачах по финансам, праву и автоматизации бизнес-процессов, до 1 млн токенов вывода.
• Слабые стороны: терминальный кодинг и фронтенд. Даже в таблице самой Google Terminal-Bench 4.0 даёт 57,4% против 66,4% у Claude Opus 5.5, в рейтинге веб-разработки LMArena — девятое место.
• Цена: $2 за миллион входных и $10 за миллион выходных токенов до 30 ноября 2026 года, с 1 декабря — $4/$20. Бесплатного уровня нет ни в API, ни в приложении.
• Место в независимых рейтингах: 53 балла и восьмое место из 214 в индексе Artificial Analysis, третье место из 23 в Vals Index (30 сентября было первое).
• Кому брать: аналитикам, юристам, финансистам и всем, кому важнее точность ответа, чем скорость. Кому не брать: тем, кто пишет код агентом в терминале, и тем, кому нужны дешёвые массовые запросы.

Gemini 4 Argon вышла: даты релиза и что стало со слухами

Gemini 4 Argon вышла поэтапно. 30 сентября Google объявила модель и выдала её только доверенным специалистам по киберзащите в рамках программы Fairwind — об этом мы писали в новости об анонсе Gemini 4 Argon. 13 октября модель стала общедоступной (GA) в Gemini API под идентификатором gemini-4-argon и одновременно появилась в приложении Gemini и в режиме AI Mode в Поиске у подписчиков Google AI Pro и Ultra. 15 октября её добавили в среду разработки Antigravity для подписчиков Pro.

Главное в анонсе — не только сама модель, но и то, что Argon оказалась первой из семейства. В посте от 13 октября компания пишет, что «Gemini 4 Argon is just the beginning», и обещает остальные модели линейки Gemini 4. До этого Google больше полугода выпускала только Flash-модели: обещанная летом Gemini 3.5 Pro так и не вышла.

В прошлой версии этой статьи (26 сентября) мы разбирали слухи вокруг Gemini 4. Вот что из них подтвердилось:

WTIBRENT

Binance · Wall Street 24/7Новости двигают нефтьWTI · BrentРеагируйте сразу: нефть на Binance торгуется круглосуточно

WTIBRENTGAS

Цена нефти сейчас

Главный вывод из этой сверки практический. Почти все цифры, которые гуляли до релиза, оказались неверными, а верным было только имя и примерный срок. Поэтому таблицы сайтов, которые до сих пор пишут о «Gemini 4 Pro» или о контексте в 10 млн токенов, лучше не использовать для расчётов.

DeepSeek собирает 100 млрд юаней — вдвое больше цели, ведут Tencent и CATL

Walmart откроет магазин ИИ-агентам: шлюз на MCP, лимит трат и подтверждение

Claude Haiku 4.5 — $1/$5 за миллион токенов: оставаться или переходить на Haiku 5.5

Gemini 3.1 Pro после выхода Argon: дешевле за задачу, но уже не флагман

GPT-6.1 Sol — почти Astra в коде за пятую часть цены, но медленнее GPT-6 Sol

Где доступна Gemini 4 Argon: API, приложение Gemini, Antigravity

Argon продаётся в трёх местах, и в каждом свои условия. Бесплатно попробовать модель нельзя: в прайсе Gemini API стоит прямая пометка «Gemini 4 Argon is not available on the Free tier», а в приложении она открыта только платным подписчикам.

Как пользоваться Gemini 4 Argon на практике, зависит от задачи. В приложении Gemini модель появилась в переключателе моделей рядом с 3.5 Flash-Lite, 3.8 Flash и 3.1 Pro — достаточно выбрать Argon перед запросом. Вместе с ней в приложение добавили фоновые «задачи» и подключение более 40 сервисов, среди них Instacart, OpenTable, Adobe и Shopify. Разработчики вызывают модель через Gemini API по идентификатору gemini-4-argon, а в Antigravity выбирают её в списке моделей агента.

Купить Gemini 4 Argon как отдельный продукт нельзя: доступ оплачивают либо подпиской Google AI Pro или Ultra, либо токенами в платном уровне Gemini API. Подписка и API оплачиваются отдельно. Подписка открывает модель в приложении, AI Mode и Antigravity, а Ultra — ещё и для пробы в Google AI Studio. Вызывать Argon из своего кода по ключу API можно только в платном уровне Gemini API с оплатой по токенам. В подписку Pro при этом входит $10, а в Ultra — $40 ежемесячных кредитов Google Cloud по программе Google Developer Program.

Подписка Google AI Pro в Украине стоит ₴909,99 в месяц, Ultra — от ₴4 599 (уровень с пятикратными лимитами Pro) до ₴9 099,99 (двадцатикратные лимиты); цены на 21 октября 2026 года по странице тарифов Gemini. Для сравнения, Google AI Plus стоит ₴224,99, но Argon в него не входит. Бесплатный тариф и Google AI Plus доступа к Argon не дают, а в Antigravity не работает и пробный период Pro.

Для читателя из Украины картина такая. Украина есть в официальном списке регионов, где работают Gemini API и Google AI Studio, поэтому путь через API открыт. Для приложения Google в общем описании пишет, что Argon доступна подписчикам Pro и Ultra «в отдельных странах», но страница тарифов Gemini для Украины прямо предлагает Argon в планах AI Pro и AI Ultra с ценами в гривнах. Если нужен бесплатный вариант, у Google он есть только у младших моделей: подробности — в разборе о том, что даёт бесплатный тариф Gemini.

Отдельная программа для учёных: Google выдаёт 10 000 исследователям высший тариф Antigravity бесплатно на 6 месяцев. Места распределяют по заявкам и с учётом мощностей, гарантии участия нет.

Сейчас в Нью-Йорке--:--Binance торгует

Binance · Wall Street 24/7Нью-Йорк спит. Рынок — нет24/7Акции США, золото и нефть на Binance — даже ночью и в выходные

NVDATSLAGOLD

Смотреть цены

Сколько стоит Argon в API до и после 1 декабря

Сейчас Argon стоит в API $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных, причём в выходные входят и токены рассуждений. Это вводная цена: по прайсу Gemini API она действует до 30 ноября 2026 года, а с 1 декабря удваивается до $4/$20. Ниже — все режимы оплаты на 21 октября 2026 года.

На скриншоте страницы прайса Google, снятом 21 октября 2026 года, рамками отмечены две вещи: пометка, что на бесплатном уровне Argon нет, и колонка платного уровня с двумя ценами — до 30 ноября и с 1 декабря. Кэш у Argon только неявный: Google сама замечает повторяющееся начало запроса и берёт за него меньше, а вручную закэшировать документ, как у других моделей, нельзя.

Расчёт стоимости Argon: 1000 запросов к документам и конкуренты

Возьмём типичную нагрузку для работы с документами: 1000 запросов по 20 тыс. входных токенов (документ среднего размера) и 2 тыс. выходных. Это 20 млн входных и 2 млн выходных токенов. Считаем по официальным прайсам Google, OpenAI, Anthropic и Meta на 21 октября 2026 года.

По таблице Argon до 30 ноября — самый дешёвый флагман: вдвое дешевле Opus 5.5 и в пять раз дешевле GPT-6 Astra. Но у расчёта есть поправка, которая съедает часть выигрыша. Argon многословна: по замеру Artificial Analysis она тратит около 62 тыс. выходных токенов на задачу их индекса против 27 тыс. у GPT-6 Astra — примерно в 2,3 раза больше. Если ваши 2 тыс. выходных токенов на запрос из-за рассуждений превратятся в 6 тыс., те же 1000 запросов на Argon обойдутся в $100 по вводной цене и в $200 по стандартной.

Artificial Analysis считает и итоговую стоимость одной задачи своего индекса. По вводной цене у Argon это $1,99, по стандартной — $3,98, то есть после 1 декабря она станет дороже GPT-6 Astra ($3,26), хотя за токен Astra и тогда дороже в 2,5 раза ($10/$50 против $4/$20). Для сравнения: у Claude Opus 5.5 — $5,98, у Muse Wonder — $4,52, у Claude Fable 5.1 — $7,63, у Gemini 3.1 Pro — $1,30. Вывод для бюджета простой: закладывайте цену с 1 декабря и проверяйте реальный расход выходных токенов на своих запросах, а не только ставку за миллион.

Что умеет Argon: 1 млн токенов вывода, long decode и инструменты

Argon — новая модель, а не дообучение прошлой: по модельной карте это большая разреженная mixture-of-experts. Так называют архитектуру, где на каждый запрос работает только часть «экспертов» сети, а не вся модель целиком, — это удешевляет вычисления. Обучали её на TPU, собственных чипах Google.

• Что принимает и что выдаёт. На вход — текст, изображения, видео, аудио и PDF, на выходе — только текст. Картинки и звук Argon не генерирует, для этого у Google отдельные модели.
• Контекст. 1 048 576 токенов, но это общий лимит на вход, рассуждения и ответ. Загрузили документ на 900 тыс. токенов — на рассуждения и ответ останется около 150 тыс.
• Вывод до 1 млн токенов. За один обычный вызов модель отдаёт до 65 536 токенов. Длиннее — только в режиме long decode: сервер пишет ответ «прыжками» по 64 тыс. токенов в фоне, каждая следующая часть продолжает предыдущую, а одна фоновая задача может работать до 24 часов. Google сама пишет, что большинство задач по коду и агентной работе укладывается в 64 тыс.
• Уровни рассуждений. low, medium (по умолчанию) и high. Чем выше уровень, тем больше токенов рассуждений, а они оплачиваются как выходные.
• Инструменты. Вызов функций, исполнение кода, поиск по файлам, привязка к Поиску и Картам Google. Управление компьютером (computer use) — в статусе превью.
• Граница знаний — март 2026 года. Для сравнения: у GPT-6 Astra — 30 апреля 2026 года, у Claude Fable 5.1 и Opus 5.5 — июнь 2026 года. О событиях после марта модель без поиска не знает.

Для тех, кто переносит код с прошлых моделей Gemini, есть три изменения. В changelog Gemini API от 21 июля 2026 года параметры temperature, top_p и top_k объявлены устаревшими; по разбору webscraft, Argon их игнорирует, а thinking_budget заменён на thinking_level. Явного кэша нет, только неявный. Если ваш код настраивал «креативность» через temperature, после перехода этот рычаг перестанет работать.

Gemini 4 Argon против Gemini 3.1 Pro: что стало лучше и дороже

Предыдущий флагман Google Gemini 3.1 Pro на 21 октября 2026 года всё ещё в статусе Preview и остаётся в приложении рядом с Argon. Сравнение Gemini 4 vs Gemini 3.1 Pro по ключевым параметрам:

Самый большой скачок — в качестве: +23 балла индекса Artificial Analysis выводят Argon из середины рынка в группу лидеров. По данным клиента Google, компании Box, в корпоративной работе с документами Argon на 14% точнее Gemini 3.1 Pro (это оценка самого клиента, её привела Google). Второе важное изменение — статус: Preview-модели Google вправе менять и снимать, а стабильную Argon можно закладывать в рабочие системы.

Где 3.1 Pro ещё уместна. Она быстрее (128 токенов в секунду против 82) и дешевле на задачу индекса AA ($1,30 против $1,99), потому что тратит меньше токенов. Для коротких запросов, где не нужны ни 1 млн токенов вывода, ни максимальная точность, 3.1 Pro по-прежнему разумный выбор, особенно после 1 декабря, когда выход Argon подорожает до $20 против $12 у 3.1 Pro.

Бенчмарки Google: где Argon лидирует, а где отстаёт

Все цифры в этом разделе — данные Google из модельной карты Argon (октябрь 2026 года). Это вендорская таблица: условия прогона выбирала сама Google, независимой перепроверки этих строк нет. Мы приводим её целиком, включая строки, где Argon проигрывает.

Картина в самой таблице Google неоднородная. Argon уверенно впереди в «бумажной» работе: финансы, право, автоматизация процессов и поиск по очень длинному тексту. В юридическом бенчмарке Harvey разрыв почти трёхкратный: 19,6% против 6,7% у ближайшей Claude Fable 5.1. А вот в двух из трёх тестов на программирование она не первая: в Terminal-Bench 4.0 Claude Opus 5.5 обгоняет её на 9 п.п., во FrontierSWE v2 GPT-6 Astra — на 10,5 п.п. Чистая победа в коде одна — DeepSWE v1.1; в CWE-bench v1 (исправление уязвимостей) Argon делит первое место с GPT-6 Astra.

Ещё две вендорские цифры касаются безопасности. На бенчмарке Gray Swan, где модель пытаются обмануть внедрёнными в документ командами (prompt injection), доля успешных атак за 15 адаптивных попыток, по данным Google, снижена до 0,7%. На видео-бенчмарке LVBench Argon набирает 91,7%.

Независимые тесты Gemini 4 Argon: Vals, Artificial Analysis, LMArena

Вендорская таблица — не тест. Если англоязычный «Gemini 4 review» приводит только цифры Google, это пересказ анонса, а не проверка. Ниже — только цифры третьих сторон, которые сами прогоняли модель или собирали оценки людей.

Vals AI: с первого места на третье за три недели

Vals AI прогоняет модели на профессиональных задачах и взвешивает их по значимости отраслей для экономики США. 30 сентября Argon возглавила Vals Index с 68,90% среди 41 модели. На 21 октября её результат даже чуть выше — 69,24% ±1,09, — но место уже третье из 23: за три недели вышли новые модели, которые обошли её. Сильные стороны по Vals совпадают с таблицей Google: первое место из 44 на олимпиадных задачах IOI и второе из 28 на Finance Agent v2.1 (67,66%). Слабые — управление компьютером (CUA-bench 4,83%, восьмое место из девяти) и медицинские записи MedScribe (17-е место из 109).

На скриншоте карточки Vals от 21 октября 2026 года рамками выделены итоговая строка «#3 of 23» с 69,24%, та же позиция в таблице бенчмарков и провал в CUA-bench. Обратите внимание на цену в карточке: Vals считает по стандартной ставке $4/$20, поэтому один полный прогон индекса стоит у неё $13,37 и занимает около 45 минут.

Artificial Analysis: индекс 53 и рекорд по галлюцинациям

Artificial Analysis ставит Argon 53 балла и восьмое место из 214 моделей — вровень с GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1, но ниже Claude Opus 5.5 (58), Claude Sonnet 5.5 и Muse Wonder Full (по 56). Скорость вывода — 82 токена в секунду, на полный прогон индекса модель сгенерировала 110 млн токенов при медиане 82 млн.

Главная находка Artificial Analysis — галлюцинации. В тесте AA-Omniscience, который штрафует за неверный ответ, но не за отказ, доля галлюцинаций у Argon 15% — минимум среди всех моделей с индексом 45 и выше. У GPT-6 Astra — 51%, у GPT-6.1 Sol — 54%. Обратная сторона: верных ответов у Argon 50% против 63% у Astra. Модель чаще говорит «не знаю», чем ошибается. Для юриста или финансового аналитика это плюс: лучше пустая ячейка, чем выдуманная цифра. Для чат-бота поддержки, который обязан ответить хоть что-то, — минус.

LMArena: первое место в тексте, девятое в веб-разработке

LMArena — площадка, где люди вслепую выбирают лучший из двух ответов. По сводке Developers Digest на 17 октября 2026 года, Argon возглавляет текстовый рейтинг с 1524±9 баллами; отметка «предварительно» значит, что голосов пока мало. В рейтинге веб-разработки картина обратная: восьмое место на старте и девятое на срезе 16 октября, а первое там у Claude Opus 5.5.

Ручные проверки разработчиков и государственный аудит

Независимых ручных тестов с описанной методикой пока немного. Автор Promptslove собрал на Argon пять приложений и получил 17 баллов из 25: гоночная игра и симулятор чёрной дыры — по 5 из 5, сайт парфюмерного бренда и строитель портового города — по 2. Вывод автора: 3D-игры и симуляции модель строит хорошо, вёрстку, отступы и адаптивность — слабо. Promptslove приводит и чужие прогоны. В тесте ComputingForGeeks (развёртывание nginx в кластере k3s) Argon прошла 0 из 12 попыток против 3 из 3 у Claude Opus 5.5 и GPT-6.1 Sol. А в тесте AIWIZ на высоком уровне рассуждений она прошла все 32 прогона из 32. Это проверки отдельных авторов на малых выборках — свидетельство, а не замер.

Сэм Уиттевин из Red Dragon AI в комментарии VentureBeat (в пересказе LetsDataScience) сформулировал общее ощущение так: «Это очень, очень, очень хорошая модель. Но лучшая ли она? Я так не думаю». Bloomberg, по пересказу The Next Web, приводил слова сотрудника Google: способности модели к коду неровные, а во фронтенд-дизайне она не особенно хороша. Google в ответ назвала неточным утверждение, что модель отстаёт в коде.

Государственный аудит прошёл, но без публичного отчёта. Google пишет, что участвует в добровольной предрелизной проверке моделей правительством США, а британский министр по ИИ сказал, что учёные AISI оценивали Gemini до релиза. Опубликованного отчёта CAISI или AISI именно по Argon на 21 октября 2026 года нет.

Gemini 4 Argon, GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 и Opus 5.5: сравнение

Цены — по официальным прайсам Google, OpenAI, Anthropic и Meta, индексы и стоимость задачи — по Artificial Analysis на 21 октября 2026 года.

Argon против GPT-6 Astra: одинаковый индекс, разная точность

В споре Gemini 4 vs GPT-6 Astra у моделей одинаковые 53 балла индекса Artificial Analysis, но разный характер. Astra чаще отвечает верно (63% против 50% в AA-Omniscience), но и выдумывает втрое чаще (51% галлюцинаций против 15%). Astra сильнее в сложной инженерии и научных задачах в терминале — по данным самой Google, FrontierSWE v2 65,5% против 55,0%. Argon впереди в финансах, праве и длинном контексте. По цене токена Argon до 30 ноября впятеро дешевле, с 1 декабря — в 2,5 раза, но из-за многословности после 1 декабря задача индекса AA на ней будет стоить $3,98 против $3,26 у Astra. Подробнее о модели OpenAI — в нашем обзоре GPT-6 Astra.

Argon против Claude: Opus 5.5 сильнее в агентном коде

Сравнение Gemini 4 vs Claude зависит от того, какую Claude брать. Claude Opus 5.5 стоит $4/$20 — ровно столько, сколько Argon будет стоить с 1 декабря, — и лидирует в индексе Artificial Analysis (58 против 53). Она же первая в веб-разработке LMArena и, по таблице Google, на 9 п.п. впереди в Terminal-Bench 4.0. Если ваша задача — код агентом в терминале или вёрстка, Opus 5.5 надёжнее. Если документы, юридический анализ и финансовые модели, где цена ошибки высока, — у Argon меньше галлюцинаций и лучше результаты в профильных тестах.

Claude Fable 5.1 при тех же 53 баллах индекса стоит $10/$50 и даёт самую дорогую задачу в сравнении — $7,63. По таблице Google она уступает Argon почти везде, кроме Terminal-Bench 4.0 и FrontierSWE v2, где Fable чуть впереди (57,9% против 57,4% и 56,3% против 55,0%). Для нового проекта без привязки к экосистеме Anthropic у Fable 5.1 против Argon мало аргументов.

Кейсы Argon: код Google, документы, финансы и киберзащита

Все кейсы ниже — данные Google или её клиентов. Независимо их никто не перепроверял, но у части есть проверяемые следы.

• Код внутри Google. По данным Google, более 100 тыс. сотрудников Alphabet в месяц пользуются Argon во внутренней версии Antigravity. За четыре недели объём кода, написанного агентом, вырос на 35%, а число откатов после отправки кода снизилось на 30%.
• Ночная оптимизация ADK. За ночь автономной работы Argon нашла оптимизации в библиотеке Google ADK для Python: подготовка сессий в памяти ускорилась на 40% в длинных сессиях, холодный импорт — на 21%. Изменения есть в открытом репозитории google/adk-python, то есть кейс можно проверить по коммитам.
• Разбор бэклога. Из очереди в 134 бага модель меньше чем за 3 часа закрыла 97 устаревших и дублирующих с подтверждением коммитами (очередь сократилась на 72,4%), а оставшиеся 37 распределила по ответственным.
• Финансовые модели. Компания Kepler строила финансовые модели по отчётам SEC: по её словам, Argon совпала с эталонными моделями аналитиков более чем по 99% цифр.
• Документы. Box оценивает прирост точности к Gemini 3.1 Pro в корпоративной работе с документами в 14%.
• Киберзащита. Wiz использует Argon в бесплатной программе Scan for Good — поиске уязвимостей в программах критической инфраструктуры, включая больницы.

Что из этого следует. Кейсы Google подобраны под сильные стороны модели: длинная автономная работа, документы, финансы. Кейса про фронтенд или вёрстку среди них нет — и это совпадает с независимыми замерами выше.

Для каких задач брать Gemini 4 Argon, а для каких — нет

Плюсы Argon: меньше всех среди топа выдумывает факты; лидирует в финансах, праве и автоматизации; до 1 млн токенов вывода; до 30 ноября стоит вдвое дешевле Opus 5.5 за токен; стабильный статус в API и доступ из Украины.

Минусы Argon: уступает Opus 5.5 в терминальном коде и фронтенде; многословна, поэтому реальная цена задачи выше, чем кажется по ставке; медленнее Gemini 3.1 Pro; цена удваивается 1 декабря; нет бесплатного уровня и явного кэша.

Практический совет для любого выбора: не привязывайте проект к одной модели. Промпты, собранные по структуре из четырёх блоков, переносятся между Gemini, Claude и GPT почти без правок — так переход на следующую модель займёт часы, а не недели.

Как мы проверяли Argon без собственного доступа к API

Собственного прогона Argon у редакции нет. У нас нет платного ключа Gemini API под этот тест и подписки Google AI Pro или Ultra, а бесплатного уровня у модели нет. Поэтому в статье нет примеров «вот что ответила модель» — выдумывать их мы не будем. Вместо этого:

• Цены, лимиты и доступ взяты с официальных страниц Google (прайс и документация Gemini API, страница тарифов Google One, блог Antigravity) на 21 октября 2026 года. Страницы прайса, Vals и Artificial Analysis мы сами открыли и сняли скриншоты в чистом браузере без входа в аккаунт.
• Качество оцениваем только по независимым лидербордам (Vals AI, Artificial Analysis, LMArena) и по ручным проверкам разработчиков, где описана методика.
• Цифры Google вынесены в отдельный раздел и помечены как вендорские. Где вендорская и независимая цифра расходятся — приводим обе.
• Расчёты стоимости — наши, по официальным ценам; допущения (размер запроса, рост выходных токенов) названы рядом с расчётом.

Что это значит для выводов. Мы уверенно говорим о цене, доступе и месте в рейтингах. О том, как Argon ведёт себя на ваших конкретных документах, лучше судить по собственному небольшому тесту: 20–30 типичных запросов в API по вводной цене обойдутся в несколько долларов.

Риски Argon: рост цены, лимиты подписки и слабый код

• Цена удвоится 1 декабря 2026 года. Вход подорожает с $2 до $4, выход — с $10 до $20, кэш — с $0,10 до $0,20. Стоимость задачи индекса AA вырастет с $1,99 до $3,98. Бюджет на 2027 год считайте по новой цене.
• Квоты подписки не опубликованы. В Antigravity у Pro отдельная недельная квота на Argon, но её объём Google не называет. Сколько запросов выдержит подписка, заранее не узнать.
• Слабое место в коде. Terminal-Bench 4.0 и рейтинг веб-разработки LMArena показывают отставание от Claude Opus 5.5, а часть сотрудников Google, по данным Bloomberg, сомневается в коде модели (Google это оспаривает).
• Сырая обвязка. В Antigravity CLI открыт баг: на моделях с окном 1 млн токенов контекст преждевременно сжимается примерно на 250 тыс., из-за чего теряются точные детали кода и сбрасывается кэш запроса.
• Жёсткие фильтры безопасности. В модельной карте Google пишет, что не может исключить достижение моделью критического уровня возможностей (CCL) в кибербезопасности и биологии, поэтому поставила дополнительные защиты: проверку входящих запросов, «зонды» внутренних сигналов модели и мониторинг, который может оборвать ответ агента на середине. Расширенный кибер-доступ Google выдаёт проверенным специалистам по программе Fairwind. Если ваша работа — разбор эксплойтов или вредоносного кода, проверьте заранее, не упирается ли задача в эти фильтры.
• Отказы вместо ответов. Низкая доля галлюцинаций куплена частыми «не знаю»: верных ответов в AA-Omniscience у Argon 50% против 63% у GPT-6 Astra.
• Флагман может смениться. По данным Business Insider от 10 октября, сотрудники Google уже тестируют внутренние версии Gemini 4 под именами Barium и Carbon; один из них сравнил Carbon в коде с Opus 5.5. Закладываться на Argon как на модель «на год» рано.
• Данные и приватность. По прайсу Gemini API контент бесплатного уровня Google может использовать для улучшения продуктов, платного — нет. Исключение — режим Contributor: это закрытое превью по приглашению, где Argon стоит как в Batch ($1/$5 до 30 ноября), но запросы идут на улучшение продуктов Google. Если вы тестируете промпты на младших бесплатных моделях или получили приглашение в Contributor, не загружайте туда конфиденциальные документы.

Что в этом обзоре устареет первым: вводная цена (30 ноября), места в Vals и LMArena (меняются с каждым новым релизом) и квоты подписок. Актуальную цену смотрите на странице прайса Gemini API, места — на сайтах Vals AI и Artificial Analysis.

FAQ

Когда вышла Gemini 4 и можно ли пользоваться ей сейчас?

Да, пользоваться можно. Первая модель семейства, Gemini 4 Argon, анонсирована 30 сентября 2026 года и стала общедоступной 13 октября: в Gemini API, в приложении Gemini и AI Mode для подписчиков Google AI Pro и Ultra, а с 15 октября — в Antigravity для Pro. Других моделей Gemini 4 на 21 октября 2026 года Google пока не выпускала.

Можно ли пользоваться Gemini 4 Argon бесплатно?

Нет. В прайсе Gemini API прямо указано, что на бесплатном уровне Argon нет, а в приложении Gemini модель открыта только подписчикам Google AI Pro и Ultra. Бесплатный тариф и Google AI Plus её не открывают, а в Antigravity не подходит и пробный период Pro. Исключение — программа для 10 000 учёных, которым Google по заявкам выдаёт высший тариф Antigravity на 6 месяцев.

Доступна ли Gemini 4 Argon в Украине?

Да. Через API — с платным аккаунтом: Украина есть в официальном списке регионов Gemini API и Google AI Studio. В приложении Gemini — по подписке: страница тарифов Gemini для Украины предлагает Argon в планах Google AI Pro (₴909,99 в месяц) и Ultra (от ₴4 599) по ценам на 21 октября 2026 года.

Сколько будет стоить Gemini 4 Argon после 30 ноября?

С 1 декабря 2026 года стандартная цена в API вырастет вдвое: $4 за миллион входных токенов и $20 за миллион выходных вместо $2 и $10. Batch и Flex подорожают до $2/$10, Priority — до $7,20/$36, неявный кэш — до $0,20. По расчёту Artificial Analysis задача их индекса подорожает с $1,99 до $3,98.

Чем Gemini 4 Argon отличается от Gemini 3.1 Pro?

Argon заметно умнее: 53 балла индекса Artificial Analysis против 30. Она выдаёт до 1 млн токенов ответа вместо 65 536, реже отказывает без причины и вышла в стабильном статусе, а 3.1 Pro остаётся в Preview. Зато 3.1 Pro быстрее (128 токенов в секунду против 82) и дешевле на задачу ($1,30 против $1,99).

Что лучше для программирования: Gemini 4 Argon или Claude Opus 5.5?

Для агентного кода в терминале и фронтенда — Claude Opus 5.5. Даже в таблице Google она набирает 66,4% в Terminal-Bench 4.0 против 57,4% у Argon и лидирует в рейтинге веб-разработки LMArena, где Argon девятая. Argon впереди Opus 5.5 в DeepSWE v1.1 (77,9% против 74,2%) и в исправлении уязвимостей CWE-bench (68% против 67%), а до 30 ноября вдвое дешевле за токен.

Будут ли Gemini 4 Pro и Gemini 4 Flash?

Официально Google обещает «остальные модели семейства Gemini 4», но названий и сроков не называет. Слова «Pro» в линейке пока нет: первая модель называется Argon. По данным Business Insider, внутри компании тестируют версии под именами Barium и Carbon. Какими будут названия и цены следующих моделей, станет ясно только после анонса.