30 сентября 2026 г.
Google DeepMind представила Gemini 4 Argon с лимитом вывода до 1 млн токенов
Gemini 4 Argon рассчитана на длительные задачи в программировании, анализе документов и киберзащите. Сейчас доступ модели ограничен участниками программы Fairwind.
Google DeepMind 30 сентября представила Gemini 4 Argon, новую модель для длительных многоэтапных задач. Компания увеличила максимальный объём вывода с 64 тысяч до 1 млн токенов, но пока предоставляет модель только ограниченной группе специалистов по киберзащите через программу Fairwind.
Разработчики, компании и обычные пользователи ещё не получили общий доступ. Google планирует расширять его поэтапно после тестирования защитных механизмов и сбора отзывов.
Модель рассчитана на длинные рабочие процессы
Google позиционирует Argon как инструмент для программирования, анализа корпоративных документов и обработки материалов разных форматов. Внутри компании модель применяют для отладки, переноса крупных кодовых баз, проектирования алгоритмов, исследования документов и подготовки текстов.
Заявленный лимит вывода позволяет модели выполнять продолжительные последовательности действий в рамках одного задания. Для исследователей и студентов это потенциально полезно при разборе больших наборов источников, длинных видео и связанных документов. Однако анонс не подтверждает, что модель уже доступна для учебных аккаунтов или массового использования.
| Параметр | Заявленные данные |
|---|---|
| Максимальный вывод | До 1 млн токенов |
| Текущий доступ | Ограниченная группа специалистов по киберзащите |
| Стартовая цена | 2 доллара за 1 млн входных и 10 долларов за 1 млн выходных токенов |
| Кэшированный ввод | Скидка 95% от цены входных токенов |
Google заявляет высокие результаты в кодинге и анализе
По данным Google DeepMind, Gemini 4 Argon набрала 77,9% в тесте DeepSWE v1.1 для длительных задач программной инженерии. На AutomationBench модель получила 51,3%, а в тесте понимания длинных видео LVBench результат составил 91,7%.
Эти показатели опубликованы самим разработчиком. Они описывают результаты отдельных тестов и не гарантируют такую же точность в курсовой работе, исследовании или реальном программном проекте.
Перед использованием придётся проверить доступ и ограничения
Пользователям стоит дождаться официального открытия Argon для разработчиков, организаций или потребительских аккаунтов. Перед загрузкой исследовательских материалов потребуется проверить тариф, лимиты интерфейса и правила обработки конфиденциальных данных. Ответы модели необходимо сопоставлять с первичными источниками: увеличенный контекст не исключает фактических ошибок и неверных ссылок.
