Представьте, что вы наняли подрядчика, который перед тем, как тронуть хоть одну стену, читает все чертежи здания, а потом вручает вам длинный подробный отчёт обо всём сделанном. Работа хорошая. Отчёт обстоятельный. Но если вы платите за каждое слово, счёт это покажет.
Gemini 4 Argon — этот подрядчик. Это первая модель Google из семейства Gemini 4 и впервые за долгое время модель Google, которая на равных спорит с лучшими агентами для программирования. А ещё одна из самых многословных.
Что это и где её найти
Google объявила о Gemini 4 Argon 30 сентября 2026 года и широко открыла к ней доступ 13 октября 2026 года. Для программирования есть два пути.
Через Gemini API. Любой разработчик на платном уровне может вызывать gemini-4-argon из AI Studio, через Gemini API или из инструментов, куда можно подставить свой ключ. Вы выбираете низкий, средний (по умолчанию) или высокий уровень размышлений. Чем выше уровень, тем дольше модель рассуждает перед ответом — это требует больше времени и больше токенов.
Через Antigravity. Antigravity — агент Google для программирования, доступный как настольное приложение и как инструмент командной строки (CLI). Здесь с доступом начинаются сложности: Argon в Antigravity требует Google AI Ultra — самого дорогого потребительского тарифа Google — или подходящего тарифа Gemini Enterprise. Подписчики Google AI Pro получают Argon в приложении Gemini, но не в Antigravity. В старой Antigravity IDE её нет совсем. Ветка на Google AI Developers Forum, открытая в день запуска, показывает, что пользователи спрашивают именно об этом.
Насколько хорошо она программирует?
Artificial Analysis, независимая компания по тестированию, оценивает агентов для программирования, а не модели сами по себе: результаты модели сильно зависят от окружающего её агентного софта. Её Coding Agent Index усредняет три теста: DeepSWE v1.1 (сложные задачи в реальных кодовых базах), Terminal-Bench 4.0 (долгая работа в командной строке) и SWE-Atlas-QnA (ответы на вопросы о больших кодовых базах).
В этом индексе Gemini 4 Argon в Antigravity CLI набирает 64 балла. Лидирует Claude Sonnet 5.5 в Claude Code с 68. У GPT-6.1 Sol в Codex — 63, на балл меньше, чем у Argon. Иначе говоря, агент Google теперь бьётся на равных с чемпионом OpenAI по соотношению цены и качества.
Собственная таблица Google к запуску выглядит ещё лестнее. В DeepSWE v1.1 она даёт Argon 77,9 % против 74,1 % у GPT-6 Astra, 74,2 % у Claude Opus 5.5 и 67,4 % у Claude Fable 5.1. Это лучший результат в сравнении Google. Относитесь к нему с осторожностью: на момент запуска никто не воспроизвёл эту таблицу независимо, а обозреватели заметили, что две цифры Astra в ней выше, чем на графиках самой OpenAI.
На более широком Intelligence Index от Artificial Analysis у Argon 53 балла — вровень с GPT-6 Astra.
Где она блистает
- Большие репозитории. Миллиона токенов контекста хватает, чтобы загрузить разом крупную кодовую базу, её документацию и логи тестов. Это пространство делят ввод, размышления и вывод, так что очень длинные сессии требуют планирования.
- Очень длинные ответы. Большинство моделей останавливаются после нескольких десятков тысяч токенов вывода. Argon может продолжать писать примерно до миллиона токенов, растягивая ответ на несколько сообщений, — это помогает при больших миграциях, генерации кода и длинных технических документах.
- Осторожна с фактами — по крайней мере в тесте знаний. Artificial Analysis намерила в тесте AA-Omniscience самую низкую долю галлюцинаций среди ведущих моделей: из вопросов, на которые Argon не ответила верно, лишь 15 % получили уверенный неверный ответ, против 51 % у GPT-6 Astra. Две оговорки: тест проверяет общие знания, а не код, и верных ответов у Argon тоже меньше, чем у Astra (50 % против 63 %). Возможно, она и реже выдумывает опции библиотек или функции — ошибки, которые дольше всего искать, — но этого пока никто не измерял.
- Читает скриншоты и записи. Помимо текста она принимает изображения, аудио и видео, так что ей можно показать скриншот сломанной вёрстки или запись экрана с багом.
Честно о минусах
Длинные сессии в терминале — по-прежнему слабое место. В Terminal-Bench 4.0, где агент долго работает в настоящей командной строке, Artificial Analysis намерила около 57 %. У Claude Sonnet 5.5 — 64 %, у Claude Opus 5.5 и GPT-6 Astra — около 59,6 %. Даже собственная таблица Google показывает здесь Opus 5.5 впереди (66,4 % против 57,4 %).
Она сжигает токены. На прогон Intelligence Index с Argon у Artificial Analysis ушло 110 миллионов токенов при медиане около 85 миллионов. Средняя стоимость задачи этого индекса по стартовой цене — около 1,99 $ против 0,72 $ у GPT-6.1 Sol. В программировании разрыв больше: Coding Agent Index от Artificial Analysis (данные на 14 октября 2026 г.) даёт 5,84 $ за задачу для Argon в Antigravity CLI и 1,04 $ для GPT-6.1 Sol (xhigh) в Codex. Это средние расходы на API за задачу бенчмарка, а не плата за подписку. Низкая цена за токен не делает её дешёвой в пересчёте на задачу.
Стартовая цена заканчивается 30 ноября. До этой даты API стоит 2 $ / 10 $ за миллион входных/выходных токенов, после — 4 $ / 20 $. Кэшированный ввод подорожает с 0,10 $ до 0,20 $.
Фронтенду нужен штурман. Практический обзор Stork.ai счёл её дизайн тесноватым по сравнению с конкурентами, хотя в том же обзоре длинную ночную агентную задачу она отработала без сбоев. Логика удаётся ей лучше, чем внешний вид.
Кому она подойдёт
| Если ваш проект выглядит так… | Выбирайте | Почему |
|---|---|---|
| Огромный репозиторий, длинные генерируемые файлы, стек Google Cloud | Gemini 4 Argon | Контекст в 1 млн, очень длинный вывод, осторожность в независимом тесте знаний |
| Долгие автономные задачи в терминале | GPT-6 Astra или Claude Opus 5.5 | Впереди в Terminal-Bench 4.0 |
| Наивысший балл среди агентов для кода | Claude Sonnet 5.5 в Claude Code | Лидер Coding Agent Index от Artificial Analysis |
| Много задач при скромном бюджете | GPT-6.1 Sol | Похожий балл Coding Agent Index примерно за шестую часть стоимости задачи через API |
Итог для программирования
Gemini 4 Argon снова делает Google серьёзным игроком в программировании. Она сильна по независимым замерам, обладает длиной контекста и вывода, с которой мало кто может сравниться, и, судя по независимому тесту знаний, необычайно аккуратна с фактами. Если ваша команда уже платит за Google AI Ultra или работает на Google Cloud, она заслуживает серьёзной проверки. С тарифом Pro придётся пользоваться ею через API, а не через Antigravity. В любом случае считайте стоимость задачи, а не цену за токен, и планируйте бюджет с учётом декабря.
