Представьте двух участников телевикторины. Первый отвечает на каждый вопрос — быстро и уверенно, — и изрядная часть его ответов неверна. Второй время от времени пропускает ход: «Этого я не знаю». Зато когда он отвечает, на это обычно можно положиться. На экране первый, может, и смотрится эффектнее. Но на работе, когда вы пишете отчёт, который руководитель перешлёт дальше, вам нужен второй.
Gemini 4 Argon — это второй участник. Это первая модель Google из семейства Gemini 4, и выделяет её не голая скорость и не эффектность. Её выделяет то, как редко она что-то выдумывает.
Что это и где её найти
Google объявила о Gemini 4 Argon 30 сентября 2026 года. Сначала доступ был у узкого круга: у программы Fairwind — группы проверенных специалистов по киберзащите, — а затем у части подписчиков самого дорогого тарифа. 13 октября 2026 года Google открыла модель гораздо шире.
Для большинства читателей важно вот что. Argon есть в приложении Gemini и в режиме ИИ в Google Поиске для подписчиков Google AI Pro (около 20 $ в месяц) и Ultra. Если вы пользуетесь Gemini бесплатно или на более дешёвом тарифе Google AI Plus, она вам недоступна. Разработчики могут вызывать её через платный уровень Gemini API и в AI Studio как gemini-4-argon и выбирать низкий, средний или высокий уровень размышлений — примерно как если бы вы решали, сколько времени дать человеку подумать перед ответом.
Она заменяет Gemini 3.1 Pro, которая семь месяцев оставалась предварительной версией, пока обещанная 3.5 Pro так и не появилась.
Google снова наверху
Artificial Analysis, независимая компания по тестированию моделей, прогнала свои бенчмарки сразу после запуска. Её Intelligence Index объединяет десять сложных испытаний — от офисной работы и автоматизации бизнес-процессов до научного программирования и фактических знаний. Gemini 4 Argon на высоком уровне размышлений набрала 53 балла. Это столько же, сколько у GPT-6 Astra, флагмана OpenAI, и на балл больше, чем у GPT-6.1 Sol. Artificial Analysis подытожила коротко: Google снова среди трёх ведущих лабораторий.
Чтобы оценить масштаб скачка: незадолго до Argon лучшей моделью Google на том же индексе была Gemini 3.8 Flash с 41 баллом.
Два других независимых рейтинга с этим согласны. Vals AI, которая проверяет модели на задачах из финансов, права, налогов и программирования, поставила Argon на первое место в своём Vals Index с результатом 68,9 %, чуть впереди Claude Sonnet 5.5 и Claude Opus 5.5 (у обеих около 67 %). В текстовом рейтинге Arena, где люди сравнивают два анонимных ответа и голосуют за лучший, Argon при высоком уровне размышлений заняла предварительное 1-е место с 1525 баллами. Рейтинги Arena по категориям показывают, что ей особенно хорошо даются трудные запросы, следование инструкциям, длинные вопросы и художественные тексты.
Справедливости ради: на индексе Artificial Analysis по-прежнему лидирует Anthropic. У Claude Opus 5.5 — 58 баллов, у Claude Sonnet 5.5 — 56.
Главное: меньше выдуманных ответов
У всех чат-ботов одна и та же слабость. По умолчанию они не сверяются с фактами, а предсказывают наиболее вероятные следующие слова. Когда бот чего-то не знает, самый правдоподобный ответ часто оказывается уверенной выдумкой.
Artificial Analysis измеряет это тестом AA-Omniscience. Он задаёт трудные фактические вопросы и смотрит, как поступает модель, когда ответа не знает. Из вопросов, на которые Gemini 4 Argon не ответила верно, лишь 15 % получили уверенный неверный ответ; в остальных модель честно сказала «не знаю». Это самый низкий показатель среди всех моделей с 45+ баллами на Intelligence Index. Для сравнения: GPT-6 Astra ошибалась наугад в 51 % таких случаев, GPT-6.1 Sol — в 54 %, Claude Sonnet 5.5 — в 47 %. Важно понимать, чем эта цифра не является: это не доля неверных ответов среди всех её ответов.
На практике это значит, что Argon чаще скажет «я не уверена». У этого есть цена. В том же тесте Argon верно ответила на 50 % всех вопросов против 63 % у GPT-6 Astra, а её общий балл Omniscience (42) на единицу ниже, чем у Astra (43). Argon не знает больше — она реже гадает. В интеллектуальной работе, где уверенная ошибка может разойтись далеко, это часто выгодный размен, но держите под рукой второй источник для вопросов, на которые она не ответит.
В чём она хороша в рабочий день
- Длинные документы и исследования. У Argon рабочее пространство в миллион токенов — хватит на несколько толстых отчётов сразу. Это пространство делят ваш запрос, её размышления и её ответ, поэтому очень длинный вопрос оставляет меньше места для ответа.
- Смешанные медиа. Она читает текст, изображения, аудио и видео и отвечает текстом. Google сообщает о 91,7 % в LVBench — тесте на понимание длинных видео. Исследователь может дать ей запись интервью, график и отчёт и спросить, что их связывает. Картинки в приложении Gemini создают отдельные модели Google для изображений.
- Многошаговые офисные задачи. В прогоне AutomationBench от Artificial Analysis, который проверяет сквозные бизнес-процессы во множестве инструментов, Argon заняла первое место с 77,5 %.
- Тексты, меньше похожие на робота, — по словам Google. Google утверждает, что Argon реже перестраховывается оговорками, реже повторяется и использует меньше штампов, чем прежние модели Gemini, а заданный стиль выдерживает стабильнее. Это заявление Google; независимой проверки мы пока не видели.
Честно о минусах
Бесплатной версии нет. Для модели, рассчитанной на повседневную работу, это главное ограничение. Её нет ни на бесплатном тарифе Google, ни в Plus, ни на бесплатном уровне API.
Низкая цена не навсегда. До 30 ноября 2026 года API стоит 2 $ за миллион входных токенов и 10 $ за миллион выходных. Потом цена удваивается до 4 $ / 20 $. Artificial Analysis намерила около 1,99 $ за задачу по стартовой цене — примерно 60 % стоимости Astra, — но по стандартной цене это уже около 4 $, гораздо больше, чем 0,72 $ у GPT-6.1 Sol.
Она много говорит. Чтобы прогнать весь индекс на Argon, Artificial Analysis понадобилось 110 миллионов токенов при медиане около 85 миллионов, и компания назвала модель «довольно многословной». Размышления перед ответом оплачиваются как выходные токены, поэтому длинные ответы стоят дороже и занимают больше времени, чем подсказывает цена за токен.
Оформление может отставать от мысли. Практический обзор Stork.ai счёл дизайн-работы Argon тесноватыми по сравнению с конкурентами и отметил, что лучше всего она работает, когда её направляет человек. Ждите сильного анализа, но заложите ещё один проход, если результат пойдёт клиенту.
Часть цифр — от Google. Результат по длинным видео и сравнительная таблица Google, где Argon лидирует в 13 из 19 строк против GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 и Claude Opus 5.5, получены самой Google. Надёжнее ориентироваться на независимые результаты Artificial Analysis, Vals AI и Arena — а они хорошие.
Кому она подойдёт
| Если ваш день выглядит так… | Выбирайте | Почему |
|---|---|---|
| Исследования и длинные документы, где ошибка дорого стоит | Gemini 4 Argon | Реже всех лидеров гадает в независимом тесте знаний |
| Вы уже платите за Google AI Pro и живёте в приложениях Google | Gemini 4 Argon | Она есть в приложении Gemini и в режиме ИИ в Поиске |
| Максимальные независимые оценки, сколько бы это ни стоило | Claude Opus 5.5 | Лидер широкого независимого индекса |
| Хороший повседневный помощник без подписки | Claude Sonnet 5.5 | Доступна на бесплатном тарифе Claude |
| Много недорогой работы с документами в ChatGPT | GPT-6.1 Sol | Результаты почти флагманского уровня при гораздо меньшей стоимости задачи |
Итог для повседневной работы
Gemini 4 Argon — это возвращение Google, и вернулась она с полезным характером: достаточно умна, чтобы сравняться с флагманом OpenAI на независимом индексе, и достаточно скромна, чтобы признаться, когда чего-то не знает. Если вы уже платите за Google AI Pro, сделайте её моделью по умолчанию для исследований, длинных отчётов и всего, где выдуманный факт поставил бы вас в неловкое положение. Если вы строите что-то на API, пользуйтесь стартовой ценой, но планируйте бюджет по удвоенной цене, которая начнёт действовать в декабре.
