Available na ang Gemini 4 Argon: Access, Presyo, at Ano ang Nagbago

Noong Setyembre 30, 2026, inanunsyo ng Google ang Gemini 4 Argon at nilimitahan ito sa trusted cybersecurity defenders sa Fairwind program. Noong Oktubre 13, 2026, ginawang available sa buong mundo ng Google ang public model, na may Gemini platform model ID na gemini-4-argon. Saklaw ng pahinang ito ang nagbago, kung sino ang makakagamit, ang presyo hanggang Nobyembre 30, at ang mga claim sa kalidad na inilathala ng Google.

Independiyenteng site ito, hindi opisyal na pahina ng Google. Ang mga benchmark at internal figure sa ibaba ay mula sa Google.

Ano ang nagbago mula Setyembre 30

Sinabi ng aming update noong Oktubre 2026 na hindi pa magagamit ng mga developer ang Argon. Tama iyon noong Setyembre 30. Luma na iyon ngayon.

Ang mga post noong Oktubre 13 ay ang Introducing Gemini 4 Argon ni Koray Kavukcuoglu, SVP, Google DeepMind, at ang Gemini 4 Argon on Google Cloud ni Michael Gerstenhaber.

Ang Argon ay frontier reasoning at text model. Ipinapakita ng mga demo ng Google na ikinakabit nito ang car-engine audio mula sa Gemini Omni Flash sa Three.js, at isang video na gumagamit ng Gemini 3.8 TTS at Lyria 3.5. Galing sa ibang model ang mga output na iyon. Para sa video, magsimula sa ano ang Gemini Omni. Ang Omni API developer guide ay tungkol sa video, hindi sa Argon.

Inilalagay ng Cloud post ang Argon sa lineup na may apat na bahagi: Argon para sa frontier reasoning, Flash para sa bilis at volume, Omni para sa generative media, at Gemma para sa open-weights sa edge. Sinasabi rin nito na ang model intelligence ang pinagbabatayan ng Gemini agent mula sa Gemini at Work, na tinalakay sa ano ang inanunsyo ng Google Cloud noong Oktubre 8.

Tinatawag ng Google ang Argon na “simula pa lang” ng pamilya ng Gemini 4. Walang petsa para sa iba pang Gemini 4 model. Ang Gemini 4 roadmap preview ay background sa pre-training, hindi release calendar.

Saan ito magagamit ng bawat audience

Ang mga presyo ng token sa ibaba ay para sa public-access model. Ang scientist tier ay isang application, hindi awtomatikong grant.

Model ID at ang 1M token limit

Sa Gemini platform API, ang ID ay gemini-4-argon. Iyon din ang model sa Google AI Studio.

Sinasabi ng Google na binibigyan ng API ang Argon ng 1 million unified input-output token limit na nangunguna sa industriya. Hindi binabasag ng launch posts kung paano nahahati ang budget na iyon sa input at output.

Inilalarawan ng docs ang isang continuation protocol para sa limitasyong iyon. Walang hakbang na ibinibigay ang launch posts para dito. Basahin ang developer docs ng Google bago magdisenyo ng trabaho na kailangang tumawid sa hangganan.

Presyo hanggang Nobyembre 30, at pagkatapos

Dumodoble ang input at output kapag natapos ang intro period. Nakasaad ang 95% na discount sa cached input hanggang Nobyembre 30, 2026. Ang rates na inilathala ng Google para pagkatapos ng petsang iyon ay $4 at $20.

Mga benchmark at internal result na iniulat ng Google

Ayon sa Google, mula sa mga post noong Oktubre 13. Hindi ito muling pinatakbo ng site na ito.

Iniulat din ng Google ang mga internal result na ito:

• Antigravity: tumaas ang agentic code submissions ng mahigit 35%, at bumaba ang code rollbacks ng halos isang katlo.
• Chromium: isang Chrome refactor sa codebase na humigit-kumulang 40 million lines, inilarawan bilang buwan ng trabaho na natapos sa loob ng ilang linggo.
• ADK (google/adk-python): nabawasan ng 40% ang in-memory session prep time sa mahahabang session; 21% mas mabilis ang cold imports.
• Gemma 4 E2B sa isang A100 sa pamamagitan ng vLLM: 2.85× end-to-end inference speedup, mula humigit-kumulang 37,900 tokens/s hanggang mahigit 108,000 tokens/s. Ang figure na iyon ay serving speed ng Gemma sa ulat ng Google, hindi output rate ng Argon.
• xTB: hanggang 2.3× mas mabilis na structure prediction at 1.8× mas mabilis na conformer search.

Safety at cyber access

Sinasabi ng Google na sinanay ang Argon na igalang ang system boundaries, iulat nang tapat ang negative findings, huminto para sa human confirmation bago ang irreversible steps, sumagot nang mas direkta na may mas kaunting hedging, at sundin nang mas malapitan ang style instructions.

Hati ang cyber access:

• Hinaharang ng public Argon ang offensive tasks gaya ng pentesting at exploitation. Dumadaan sa CodeMender ang defensive use.
• Ang access sa Fairwind ay nang wala ang mga cyber guardrail na iyon. Nagdadagdag ang Google ng daan-daang partners.

Hindi nababagay ang offensive testing sa public model ID. Sinasabi ng Google na hinaharang doon ang mga task na iyon.

Dapat ka bang lumipat ngayon?

Payo namin, mula sa nai-publish na facts. Hindi ito migration order ng Google.

1. Ilipat ang isang text o reasoning call sa gemini-4-argon kung ang tanging blocker ay ang Fairwind limit noong Setyembre 30, at nasa paid API tier ka, o nasa Ultra o Pro para sa consumer surfaces sa talahanayan.
2. Panatilihin ang video, speech, at music sa Omni, Gemini 3.8 TTS, at Lyria. Maaaring tumabi ang Argon sa mga ito sa isang demo. Hindi nito sila pinapalitan.
3. Ilagay ang Nobyembre 30, 2026 sa kalendaryo bago ang high-volume route. Ang intro rates ay $2 at $10 bawat 1M tokens. Pagkatapos nito, $4 at $20.
4. Panatilihin ang Flash kung saan kailangan mo ng bilis at volume. Tinatawag ng lineup ng Google ang Argon na frontier reasoning model at ang Flash na model para sa bilis at volume.
5. Basahin ang continuation protocol sa developer docs ng Google bago ang 1M-token job. Pinangalanan ito ng mga blog post at hindi ito tinukoy.
6. Iwan ang iba pang Gemini 4 sa labas ng iskedyul hanggang maglathala ang Google ng mga petsa.
7. Subukan muli ang system prompts. Sinasabi ng Google na mas direkta ang mga sagot, mas mababa ang hedging, mas tumatalima ang style instructions, at dapat huminto ang model bago ang irreversible steps.
8. Panatilihin ang offensive cyber work sa loob ng Fairwind kung nasa programang iyon ka. Ang public Argon ang mitigated model.

Minimal na Python call

Parehong hugis ng google-genai gaya ng iba pang Gemini platform snippet sa site na ito. Ang auth ay nananatili sa anumang ginagamit mo na para sa Gemini API.

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.",
)

Sadyang humihingi ang prompt ng negative findings. Sinasabi ng Google na sinanay ang model na iulat ang mga ito nang tapat.

Kaugnay na babasahin

• Gemini noong Oktubre 2026 — ang hold noong Setyembre 30, noong hindi pa matawag ng mga developer ang Argon
• Gemini 4 roadmap preview
• Gemini Omni API developer guide
• Ano ang Gemini Omni? — video generation, na ibang model