Gemini 4 Argon अब उपलब्ध है: एक्सेस, कीमत, और क्या बदला

30 सितंबर 2026 को Google ने Gemini 4 Argon की घोषणा की और इसे Fairwind प्रोग्राम के trusted cybersecurity defenders तक सीमित रखा। 13 अक्टूबर 2026 को Google ने public मॉडल दुनिया भर में उपलब्ध करा दिया, Gemini platform model ID gemini-4-argon के साथ। यह पेज बताता है कि क्या बदला, कौन इस्तेमाल कर सकता है, 30 नवंबर तक की कीमत, और वे क्वालिटी दावे जो Google ने प्रकाशित किए हैं।

यह एक स्वतंत्र साइट है, Google का आधिकारिक पेज नहीं। नीचे दिए benchmark और आंतरिक आँकड़े Google के हैं।

30 सितंबर के बाद क्या बदला

हमारे अक्टूबर 2026 अपडेट में कहा गया था कि डेवलपर अभी Argon इस्तेमाल नहीं कर सकते। 30 सितंबर को वह बात सही थी। अब वह पुरानी हो चुकी है।

13 अक्टूबर की पोस्ट हैं Koray Kavukcuoglu, SVP, Google DeepMind की Introducing Gemini 4 Argon और Michael Gerstenhaber की Gemini 4 Argon on Google Cloud।

Argon एक frontier reasoning और text मॉडल है। Google के डेमो में यह Gemini Omni Flash से car-engine ऑडियो को Three.js में जोड़ता है, और एक वीडियो Gemini 3.8 TTS तथा Lyria 3.5 का उपयोग करता है। वे आउटपुट दूसरे मॉडलों से आते हैं। वीडियो के लिए Gemini Omni क्या है से शुरू करें। Omni API डेवलपर गाइड वीडियो के बारे में है, Argon के बारे में नहीं।

Cloud पोस्ट Argon को चार हिस्सों वाली lineup में रखती है: frontier reasoning के लिए Argon, गति और वॉल्यूम के लिए Flash, generative media के लिए Omni, और edge पर open-weights के लिए Gemma। यह यह भी कहती है कि मॉडल की इंटेलिजेंस Gemini at Work के Gemini agent की नींव है, जिस पर 8 अक्टूबर को Google Cloud ने क्या घोषित किया में बात है।

Google Argon को Gemini 4 परिवार की “अभी बस शुरुआत” कहता है। बाकी Gemini 4 मॉडलों के लिए कोई तारीख नहीं दी गई है। Gemini 4 रोडमैप प्रीव्यू प्री-ट्रेनिंग की पृष्ठभूमि है, रिलीज़ कैलेंडर नहीं।

हर दर्शक इसे कहाँ इस्तेमाल कर सकता है

नीचे दी टोकन कीमतें public-access मॉडल पर लागू होती हैं। वैज्ञानिक टियर एक आवेदन है, अपने आप मिलने वाला अनुदान नहीं।

Model ID और 1M token की सीमा

Gemini platform API पर ID gemini-4-argon है। Google AI Studio में भी यही मॉडल है।

Google कहता है कि API Argon को उद्योग में आगे रहने वाली 1 million unified input-output token limit देता है। लॉन्च पोस्ट यह नहीं बतातीं कि यह बजट इनपुट और आउटपुट के बीच कैसे बँटता है।

डॉक्स उस सीमा के लिए एक continuation protocol बताते हैं। लॉन्च पोस्ट इसके कोई चरण नहीं देतीं। सीमा पार करने वाले काम को डिज़ाइन करने से पहले Google के डेवलपर डॉक्स पढ़ें।

30 नवंबर तक की कीमत, और उसके बाद

Intro period खत्म होते ही इनपुट और आउटपुट दोनों दोगुने हो जाते हैं। Cached input पर 95% की छूट 30 नवंबर 2026 तक कही गई है। उस तारीख के बाद Google ने जो दरें प्रकाशित की हैं वे $4 और $20 हैं।

Google के बताए benchmark और आंतरिक नतीजे

Google के अनुसार, 13 अक्टूबर की पोस्ट से। इस साइट ने इन्हें दोबारा नहीं चलाया।

Google ये आंतरिक नतीजे भी बताता है:

• Antigravity: agentic code submissions 35% से ज़्यादा बढ़े, code rollbacks लगभग एक तिहाई घटे।
• Chromium: करीब 40 million lines के कोडबेस में एक Chrome refactor, जिसे महीनों का काम हफ़्तों में पूरा बताया गया।
• ADK (google/adk-python): लंबी सेशन में in-memory session prep time 40% घटा; cold imports 21% तेज़।
• A100 पर vLLM के ज़रिए Gemma 4 E2B: 2.85× end-to-end inference speedup, लगभग 37,900 tokens/s से 108,000 से ज़्यादा tokens/s तक। यह आँकड़ा Google की रिपोर्ट में Gemma की serving speed है, Argon की आउटपुट दर नहीं।
• xTB: structure prediction 2.3× तक तेज़ और conformer search 1.8× तेज़।

सुरक्षा और cyber access

Google कहता है कि Argon को सिस्टम की सीमाओं का सम्मान करने, negative findings ईमानदारी से बताने, अपरिवर्तनीय कदमों से पहले इंसानी पुष्टि के लिए रुकने, कम hedging के साथ ज़्यादा सीधे जवाब देने, और style instructions को ज़्यादा क़रीब से मानने के लिए ट्रेन किया गया।

Cyber access बँटा हुआ है:

• Public Argon pentesting और exploitation जैसे offensive काम रोकता है। रक्षात्मक उपयोग CodeMender से होता है।
• Fairwind एक्सेस उन cyber guardrails के बिना है। Google सैकड़ों पार्टनर जोड़ रहा है।

Offensive testing public model ID पर नहीं होती। Google कहता है कि वहाँ वे काम रोके जाते हैं।

क्या अभी स्विच करें?

हमारी सलाह, प्रकाशित तथ्यों से। यह Google का माइग्रेशन आदेश नहीं है।

1. किसी text या reasoning कॉल को gemini-4-argon पर ले जाएँ अगर एकमात्र रुकावट 30 सितंबर की Fairwind सीमा थी, और आप paid API tier पर हैं, या टेबल की consumer surfaces के लिए Ultra या Pro पर हैं।
2. वीडियो, स्पीच और संगीत Omni, Gemini 3.8 TTS और Lyria पर रखें। डेमो में Argon उनके बगल में बैठ सकता है। वह उनकी जगह नहीं लेता।
3. हाई-वॉल्यूम रूट से पहले कैलेंडर पर 30 नवंबर 2026 लिखें। Intro rates $2 और $10 प्रति 1M tokens हैं। उसके बाद $4 और $20।
4. जहाँ गति और वॉल्यूम चाहिए, Flash रखें। Google की lineup Argon को frontier reasoning मॉडल और Flash को गति और वॉल्यूम का मॉडल कहती है।
5. 1M-token वाले काम से पहले Google के डेवलपर डॉक्स में continuation protocol पढ़ें। ब्लॉग पोस्ट इसका नाम लेती हैं और इसे बताती नहीं।
6. Google तारीखें प्रकाशित करे, तब तक बाकी Gemini 4 को शेड्यूल से बाहर रखें।
7. System prompts फिर से जाँचें। Google कहता है कि जवाब ज़्यादा सीधे हैं, hedging कम है, style instructions बेहतर चिपकती हैं, और मॉडल को अपरिवर्तनीय कदमों से पहले रुकना चाहिए।
8. अगर आप उस प्रोग्राम में हैं, तो offensive cyber काम Fairwind के अंदर रखें। Public Argon mitigated मॉडल है।

न्यूनतम Python call

इस साइट के दूसरे Gemini platform स्निपेट जैसा ही google-genai आकार। Auth वही रहती है जो आप Gemini API के लिए पहले से इस्तेमाल करते हैं।

from google import genai

client = genai.Client()

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-4-argon",
    contents="List the risks in this design, including the ones that fail.",
)

प्रॉम्प्ट जान-बूझकर negative findings माँगता है। Google कहता है कि मॉडल को उन्हें ईमानदारी से बताने के लिए ट्रेन किया गया है।

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