Argon выделяется прежде всего увеличенным до 1 млн токенов лимитом генерации — в 15 раз больше, чем у предыдущей модели. Это позволяет модели дольше работать над одной задачей, анализировать большие объемы информации и выполнять многошаговые операции без необходимости разбивать их на отдельные запросы.
Google уже использует Argon во внутренних проектах. По данным компании, модель помогла улучшить один из квантовых алгоритмов на 40% по сравнению с опубликованным базовым показателем. Агенты Argon также проанализировали использование памяти во всех центрах обработки данных Google и после внедрения оптимизаций освободили более 300 ТиБ (тебибайт), что, по оценке компании, может дать совокупную экономию 500 ТиБ—1 ПиБ. Кроме того, они участвуют в миграции кода Google с C/C++ на Rust — от десятков тысяч строк в отдельных библиотеках до более 800 тыс. строк в ядре Fuchsia Zircon.
В области программирования Argon показала результат 77,9% в бенчмарке DeepSWE v1.1, оценивающем способность ИИ решать реальные долгосрочные задачи разработки, — это лучший показатель среди представленных моделей: у GPT-6 Astra — 74,1%, у Claude Opus 5.5 — 74,2%, у Claude Fable 5.1 — 67,4%. В AutomationBench, где проверяется выполнение бизнес-задач, модель заняла первое место с результатом 51,3%. Google также отмечает ее способность анализировать диаграммы, документы и длинные видеозаписи: в тесте LVBench результат составил 91,7% против 87,5% у GPT-6 Astra и 83,7% у Claude Opus 5.5.
Отдельное направление применения Argon — кибербезопасность. Модель способна самостоятельно искать уязвимости в программном обеспечении, проверять их и предлагать исправления. В тесте CWE-bench v1 она набрала 68% и разделила первое место с GPT-6 Astra, опередив Claude Opus 5.5 (67%) и Claude Fable 5.1 (58%). В Google также заявили, что Argon обнаружила уязвимости в сложных кодовых базах на 20 языках программирования. Компания Wiz уже применяет Argon в рамках инициативы Scan for Good для бесплатной защиты критической инфраструктуры. В ходе первой демонстрации модель выявила критическую уязвимость в медицинском ПО, используемом больницами по всему миру.
При этом по ряду других бенчмарков Argon уступает конкурентам: в FrontierSWE v2 — 55,0% против 65,5% у GPT-6 Astra, в Terminal-bench 4.0 — 57,4% против 66,4% у Claude Opus 5.5, в Terminal-Bench Science 0.1 — 57,6% против 68,1% у GPT-6 Astra, в OSWorld-2.0 — 69,2% против 72,6% у GPT-6 Astra.
Google постепенно открывает доступ к модели из-за рисков, связанных с ее возможностями. Компания усилила защиту от вредоносного использования, атак через промпт-инъекции и действий, которые выходят за пределы намерений пользователя. Для этого Google использует мониторинг поведения модели, автоматические тесты на проникновение и изолированные среды для высокорисковых испытаний.
Gemini 4 Argon пока доступна ограниченному кругу специалистов по кибербезопасности в рамках программы Fairwind. Google планирует сначала предоставить модель платным пользователям API и подписчикам Google AI Ultra, а затем расширить доступ для разработчиков, компаний и других пользователей. Стоимость на старте составит $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных токенов.
