Google выпустила Gemini 4 Argon — и сразу сделала ход, который бесит обычных пользователей: frontier-модель сначала получают не все, а доверенные киберзащитники. Компания говорит про «глубокий long-horizon reasoning». Рынок уже сравнивает Argon с GPT-6 Astra.
Анонс зафиксирован 1 октября 2026 (Engadget и Google MENA Blog; пост DeepMind датирован 30 сентября по US-времени). Ниже — только цифры и формулировки из официального блога Google, Engadget и 9to5Google. Без выдуманных бенчмарков.
- Input intro
- $2 / 1M
- Output intro
- $10 / 1M
- Output tokens
- 1M
- Hallucination
- 15%
Зачем Argon и кому его отдают первым
Google позиционирует Gemini 4 Argon как модель для сложных длинных задач: реальный software engineering, enterprise-работа вроде legal и finance, киберзащита и creative writing. Акцент — на устойчивом reasoning по многошаговым workflow, а не на «быстром чате».
Первый rollout идёт через Fairwind Program. Это круг доверенных киберзащитников и партнёров, которым нужны максимальные defensive cybersecurity capabilities. Google пишет, что параллельно участвует в добровольном pre-release процессе правительства США и постепенно расширяет доступ.
Цена и лимит токенов: сюрприз для рынка
Intro-цена Argon: $2 за миллион input-токенов и $10 за миллион output. Cached input — со скидкой 95% от цены input. После intro-периода, по Google Blog, станет $4 / $20 за миллион.
Для сравнения Engadget приводит GPT-6 Astra: $10 за миллион input и $50 за миллион output. Плюс Google подняла лимит output до 1 миллиона токенов — с прежних 64K. Это запас, чтобы модель «думала» длинной траекторией в одном проходе.
Что Google уже делает Argon внутри
Модель уже в рабочих процессах Google. Компания приводит три громких кейса — без лишней воды.
- Квантовые алгоритмы: в одном примере Argon улучшил baseline по spacetime-ресурсам (qubits × gates) на 40% за минуты.
- Память в дата-центрах: агенты Argon нашли и применили оптимизации — освобождено свыше 300 TiB; оценка полного эффекта 500 TiB–1 PiB.
- Миграции C/C++ → Rust: от библиотек вроде re2 и libgav1 до сотен тысяч строк (вплоть до ~800K+ для Fuchsia Zircon). Для libgav1 — memory-safe decoder ~2.7× быстрее Rust-порта при идентичном видеовыводе.
Бенчмарки, которые Google показывает сама
На DeepSWE v1.1 (длинный software engineering) Google заявляет 77.9% — новый SOTA. На AutomationBench (Zapier) — 51.3% и первое место. На LVBench (длинное видео) — 91.7%. В legal/finance Google ссылается на лидерство по Vals Index, Vals Finance Agent v2 и Harvey Legal Agent Benchmark.
Отдельно — defensive cybersecurity. На CWE-bench v1 Argon делит первое место с результатом 68%. Engadget добавляет: по CWE-bench Argon tied for first с Grok 4.7 и GPT-6 Astra. Google утверждает, что модель умеет находить, валидировать и патчить критические уязвимости; для trusted defenders и внутренних команд возможен доступ без cyber guardrails.
Safeguards перед широким доступом
Google подчёркивает phased approach. Перед broad availability усиливают четыре блока.
- Отказ от misuse: защита от cyber- и CBRN-злоупотреблений, мониторинг внутренних активаций, red team внутри и снаружи.
- Устойчивость к prompt injection: Argon — самый resilient к indirect prompt injection; лидер на Gray Swan IPI benchmark.
- Мониторинг misalignment: следят за chain-of-thought и действиями, останавливают выполнение при выходе за намерения пользователя.
- Hardened sandboxes: изоляция и «запечатывание» сред перед high-risk training/evals.
Когда Argon получат все остальные
Широкий доступ Google обещает «as soon as possible» после feedback от early testers. Старт расширения — с платных API-клиентов и подписчиков Google AI Ultra. До этого момента история такая: frontier уже внутри Google и у Fairwind, а массовый рынок ждёт очереди.
Для читателя Dealaro смысл простой. Google снова входит в гонку frontier-моделей агрессивной ценой и огромным output-контекстом — но сознательно тормозит публичный rollout ради safety и cyber-defense сценариев.
Источники: Google Blog, Google MENA, Engadget, 9to5Google.
