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.