Google DeepMind a rendu Gemini 4 Argon généralement disponible pour les développeurs, les entreprises et les abonnés payants de Gemini. Gemini 4 Argon est un modèle de pointe à mélange d'experts épars de Google conçu pour des travaux longs et en plusieurs étapes. Ses domaines cibles sont la programmation, la finance, le droit, la science et la cybersécurité. Google a annoncé Argon le 30 septembre pour un petit groupe de défenseurs cyber. Il atteint désormais l'API Gemini payante à 2 $ en entrée et 10 $ en sortie par million de tokens. Le changement clé pour les développeurs est la longueur de sortie : Argon peut écrire jusqu'à 1M de tokens en une seule réponse.
TL;DR
- Taille : Nombre de paramètres non divulgué (MoE épars). Fenêtre de 1M de tokens partagée entre entrée et sortie.
- Fonctionne sur : le cloud de Google uniquement, via l'API Gemini, AI Studio et la plateforme Gemini. Entraîné sur des TPU. Pas de poids ouverts.
- Performances : mène le classement de Google sur le travail de connaissance, les contextes longs et la vidéo. Résultats mitigés en codage agentique.
- Meilleur : 91,7 % sur LVBench (compréhension de vidéos longues).
- Pire : 55,0 % sur FrontierSWE v2, dernier des 4 modèles du classement de Google.
Qu'est-ce que Gemini 4 Argon ?
Selon la fiche du modèle, Argon est un nouveau modèle, et non un fine-tune d'un Gemini antérieur. C'est un transformer MoE épars à grande échelle avec prise en charge multimodale native. Il accepte le texte, les images, l'audio et la vidéo, et il produit du texte. Google l'a entraîné sur des TPU à l'aide de JAX et ML Pathways. La coupure des connaissances est mars 2026. Google n'a pas divulgué le nombre total ou actif de paramètres.
Comment fonctionne la limite de sortie de 1M de tokens ?
Google a relevé la limite de sortie à 1M de tokens, contre 64K sur les modèles Gemini antérieurs. La fiche du modèle décrit une fenêtre combinée entrée plus sortie allant jusqu'à 1M de tokens. Ainsi, un prompt long réduit l'espace restant pour la sortie. Google documente un nouveau protocole de continuation pour les longues générations dans ses documents développeurs et documents entreprise. Au tarif de lancement, une réponse complète de 1M de tokens coûte 10 $ en tokens de sortie.
Comment Gemini 4 Argon se comporte-t-il sur les benchmarks ?
Google compare Argon avec GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 et Claude Opus 5.5. Argon obtient le meilleur score sur la plupart des lignes.
- DeepSWE v1.1 : 77,9 %, devant Opus 5.5 (74,2 %) et GPT-6 Astra (74,1 %).
- Vals Index : 68,90 %, classé #1 par Vals AI devant Claude Sonnet 5.5 (67,04 %).
- AutomationBench : 51,3 %, contre 42,5 % pour Opus 5.5.
- Benchmark d'agent juridique de Harvey : 19,6 %, près de 3 fois le modèle suivant, mais toujours un score absolu faible.
- GraphWalks, 256K à 1M de tokens : 84,2 %, contre 71,8 % pour GPT-6 Astra.
- CWE-bench v1 : 68,0 %, à égalité avec GPT-6 Astra.
Google rapporte également 87 % sur le benchmark de raisonnement incarné ERQA. Lisez la méthodologie d'évaluation avant de tirer des conclusions. La plupart des scores des concurrents sont auto-déclarés ou tirés de classements publics. Le score DeepSWE d'Argon est calculé par Google avec un harnais mini-swe-agent. Les chiffres DeepSWE des concurrents proviennent des system cards et d'un classement.
Où Gemini 4 Argon est-il en retard ?
Argon est en retard sur 5 lignes du tableau de Google lui-même :
- FrontierSWE v2 : 55,0 %, contre 65,5 % pour GPT-6 Astra.
- Terminal-Bench 4.0 : 57,4 %, contre 66,4 % pour Opus 5.5.
- Terminal-Bench Science 0.1 : 57,6 %, contre 68,1 % pour GPT-6 Astra.
- PostTrainBench : 45,3 %, contre 49,3 % pour Opus 5.5.
- OSWorld-2.0 (sous-ensemble hors ligne) : 69,2 %, contre 72,6 % pour GPT-6 Astra.
La fiche du modèle mentionne également les hallucinations ainsi que des lenteurs ou dépassements de délai occasionnels. Dans le cadre de son Frontier Safety Framework, Google déclare ne pas pouvoir écarter les niveaux critiques de capacités en biologie et en cybersécurité. Elle indique avoir déployé des dispositifs de protection qu'elle juge capables de réduire ce risque.
Step through</button><button class="btn g" id="mtp-next">Étape suivante</button></div> <div class="win"> <div style="font-size:13px;font-weight:700;margin-bottom:8px">Fenêtre partagée de 1M de tokens : faites glisser pour définir la taille de votre prompt</div> <input type="range" id="mtp-in" min="0" max="1000" value="200" aria-label="Input tokens in thousands"> <div class="bar"><i id="mtp-bi" style="background:#4285F4"></i><i id="mtp-bo" style="background:#34A853"></i></div> <div class="lab"><span id="mtp-li"></span><span id="mtp-lo"></span></div> </div> </div> <div class="pane" id="p-bench"> <div class="chips" id="mtp-chips"></div> <div id="mtp-rows"></div> <div class="note" id="mtp-bnote"></div> </div> <div class="pane" id="p-price"> <div class="seg"><button class="on" data-p="intro">Intro (jusqu'au 30 nov. 2026)</button><button data-p="std">Standard (après)</button></div> <div class="calc"> <div><label>Tokens d'entrée par mois : <output id="mtp-ci"></output></label><input type="range" id="mtp-rin" min="1" max="500" value="100"></div> <div><label>Tokens de sortie par mois : <output id="mtp-co"></output></label><input type="range" id="mtp-rout" min="1" max="200" value="20"></div> </div> <div id="mtp-prows"></div> <div class="note">Prix catalogue par 1M de tokens : Argon $2/$10 en introduction, $4/$20 après le 30 nov. 2026. GPT-6 Astra $10/$50 (prompts de moins de 272K). Claude Opus 5.5 $4/$20. Claude Fable 5.1 $10/$50. L'estimation exclut le caching, le batch et les surcharges de contexte long.</div> </div> <div class="pane" id="p-access"> <div class="grid"> <div class="acc"><h4><span class="dot" style="background:#4285F4"></span>Développeurs</h4><p>Palier payant de l'API Gemini dans Google AI Studio et Android Studio. ID du modèle : <code>gemini-4-argon</code>.</p></div> <div class="acc"><h4><span class="dot" style="background:#9168F0"></span>Entreprises</h4><p>Plateforme Gemini, Gemini for business et Google Antigravity.</p></div> <div class="acc"><h4><span class="dot" style="background:#FBBC04"></span>Grande publique</h4><p>Application Gemini et AI Mode dans Search pour les abonnés Google AI Pro et Ultra.</p></div> <div class="acc"><h4><span class="dot" style="background:#EA4335"></span>Défenseurs de la cybersécurité</h4><p>Les partenaires du programme Fairwind obtiennent Argon sans garde-fous de cybersécurité, au fil des disponibilités.</p></div> </div> <div class="note">Limites connues d'après la fiche du modèle : hallucinations, lenteurs ou dépassements de délai occasionnels, date de coupure des connaissances en mars 2026. Nombre de paramètres non communiqué.</div> </div> <div class="ft"><span>Sources : blog de Google, fiche du modèle Gemini 4 Argon et méthodologie d'évaluation, Vals AI. Vérifié le 13 oct. 2026.</span><span class="mtp">© Marktechpost</span></div> </div> <script> (function(){ var R=document.getElementById('mtp-g4a'); function $(s){return R.querySelector(s)} function $$(s){return R.querySelectorAll(s)} function resize(){try{parent.postMessage({mtpH:R.offsetHeight+40,id:'mtp-g4a'},'*')}catch(e){}} // tabs $$('.tab').forEach(function(b){b.onclick=function(){$$('.tab').forEach(function(x){x.classList.remove('on')});$$('.pane').forEach(function(x){x.classList.remove('on')});b.classList.add('on');$('#p-'+b.dataset.t).classList.add('on');if(b.dataset.t==='bench')drawB(cur);if(b.dataset.t==='price')drawP();setTimeout(resize,60)}}); // experts svg var g=$('#mtp-exp'),NS='http://www.w3.org/2000/svg',ex=[]; for(var i=0;i<8;i++){var y=12+i*19;var l=document.createElementNS(NS,'path');l.setAttribute('d','M340 81 C 380 81 380 '+(y+7)+' 420 '+(y+7));l.setAttribute('stroke','#273041');l.setAttribute('fill','none');l.setAttribute('class','exp');g.appendChild(l); var r=document.createElementNS(NS,'rect');r.setAttribute('x',420);r.setAttribute('y',y);r.setAttribute('width',150);r.setAttribute('height',14);r.setAttribute('rx',4);r.setAttribute('fill','#202734');r.setAttribute('class','exp');g.appendChild(r); var o=document.createElementNS(NS,'path');o.setAttribute('d','M570 '+(y+7)+' C 605 '+(y+7)+' 605 81 640 81');o.setAttribute('stroke','#273041');o.setAttribute('fill','none');o.setAttribute('class','exp');g.appendChild(o);ex.push([l,r,o]);} var t=document.createElementNS(NS,'text');t.setAttribute('x',495);t.setAttribute('y',10);t.setAttribute('text-anchor','middle');t.setAttribute('font-size','11');t.setAttribute('fill','#9AA0A6');t.textContent='Experts (seuls quelques-uns s'activent par token)';g.appendChild(t); var cols=['#4285F4','#9168F0']; function route(){var a=Math.floor(Math.random()*8),b=(a+1+Math.floor(Math.random()*7))%8;ex.forEach(function(e,k){var on=(k===a||k===b);e[0].setAttribute('stroke',on?cols[k===a?0:1]:'#273041');e[2].setAttribute('stroke',on?cols[k===a?0:1]:'#273041');e[1].setAttribute('fill',on?cols[k===a?0:1]:'#202734')})} route();setInterval(route,900); // steps var D=['<b>Entrée nativement multimodale.</b> Argon accepte texte, images, audio et vidéo en une seule requête. Google indique qu'il s'agit d'un nouveau modèle, et non d'un fine-tuning d'un précédent Gemini.', '<b>Mélange creux d'experts.</b> Un routeur envoie chaque token vers un petit sous-ensemble de réseaux experts, de sorte qu'une seule partie du modèle s'exécute par token. Google n'a pas communiqué le nombre total ni actif de paramètres.', '<b>Conçu pour les tâches à long horizon.</b> Google a entraîné Argon par apprentissage par renforcement sur des données de raisonnement en plusieurs étapes, de résolution de problèmes et de démonstration de théorèmes. Il cible le codage, la finance, le juridique, la science et la défense cyber. ', '<b>Output up to 1M tokens.</b> The output limit rose from 64K to 1M tokens. 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L'entrée et la sortie partagent une fenêtre unique de 1M, et les longues réponses utilisent un nouveau protocole de continuation.']; var s=0,timer=null;function step(n){s=n;$$('.st').forEach(function(x){x.classList.toggle('on',+x.dataset.s===n)});$('#mtp-det').innerHTML=D[n];resize()} $$('.st').forEach(function(x){x.onclick=function(){stop();step(+x.dataset.s)}}); function stop(){if(timer){clearInterval(timer);timer=null;$('#mtp-play').textContent=' Step through'}} $('#mtp-next').onclick=function(){stop();step((s+1)%4)}; $('#mtp-play').onclick=function(){if(timer){stop();return}$('#mtp-play').textContent='❚❚ Pause';timer=setInterval(function(){step((s+1)%4)},2600)}; step(0); // window function win(){var v=+$('#mtp-in').value;$('#mtp-bi').style.width=(v/10)+'%';$('#mtp-bo').style.width=((1000-v)/10)+'%';$('#mtp-li').textContent='Input: '+v+'K tokens';$('#mtp-lo').textContent='Room left for output: '+(1000-v)+'K tokens'} $('#mtp-in').oninput=win;win(); // bench var M=['Gemini 4 Argon','GPT-6 Astra','Claude Opus 5.5','Claude Fable 5.1'],C=['#4285F4','#9AA0A6','#C58AF9','#F28B82']; var B=[ {n:'Vals Index',d:2,v:[68.90,63.13,66.97,65.83],src:'Independent: Vals AI leaderboard (68.90%, #1).'}, {n:'DeepSWE v1.1',v:[77.9,74.1,74.2,67.4],src:'Argon self-computed with a mini-swe-agent harness; rivals from system cards and leaderboard.'}, {n:'AutomationBench',v:[51.3,41.4,42.5,31.4],src:'Zapier public leaderboard, private set.'}, {n:'LVBench',v:[91.7,87.5,83.7,79.7],src:'Self-computed without tools. 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Argon est dernier des 4.',lose:1}]; var cur=0,ch=$('#mtp-chips'); B.forEach(function(b,i){var c=document.createElement('button');c.className='chip'+(i===0?' on':'')+(b.lose?' lose':'');c.textContent=b.n;c.onclick=function(){$$('.chip').forEach(function(x){x.classList.remove('on')});c.classList.add('on');drawB(i)};ch.appendChild(c)}); var rows=$('#mtp-rows');M.forEach(function(m,i){rows.insertAdjacentHTML('beforeend','<div class="row"><span class="nm">'+m+'</span><div class="track"><div class="fill" style="background:'+C[i]+'"></div></div><span class="val">0%</span></div>')}); function drawB(i){cur=i;var b=B[i],f=$$('#mtp-rows .fill'),v=$$('#mtp-rows .val');f.forEach(function(x){x.style.width='0'});setTimeout(function(){b.v.forEach(function(x,k){f[k].style.width=x+'%';v[k].textContent=x.toFixed(b.d||1)+'%'})},30);$('#mtp-bnote').textContent=b.src+' Dashed chips mark benchmarks where Argon trails. 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| Fonctionnalité | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra | Claude Opus 5.5 | Claude Fable 5.1 |
|---|---|---|---|---|
| Architecture | Transformateur MoE épars | Non divulgué | Non divulgué | Non divulgué |
| Paramètres totaux / actifs | Non divulgué | Non divulgué | Non divulgué | Non divulgué |
| Fenêtre de contexte | 1M (entrée + sortie combinées) | 1,050,000 | 1M | 1M |
| Sortie maximale | Jusqu'à 1M | 128K | 128K | 128K |
| Modalités d'entrée | Texte, image, audio, vidéo | Texte, image | Texte, image | Texte, image |
| Date limite des connaissances | Mars 2026 | 30 avril 2026 | Juin 2026 | Juin 2026 |
| Prix API (entrée / sortie par 1M) | $2 / $10 au lancement, $4 / $20 après le 30 novembre | $10 / $50 | $4 / $20 | $10 / $50 |
| Licence / accès | Propriétaire, API uniquement | Propriétaire, API uniquement | Propriétaire, API uniquement | Propriétaire, API uniquement |
| Vals Index | 68.90% | 63.13% | 66.97% | 65.83% |
| DeepSWE v1.1 (tableau Google) | 77.9% | 74.1% | 74.2% | 67.4% |
| Terminal-Bench 4.0 (tableau Google) | 57.4% | 58.2% | 66.4% | 57.9% |
| FrontierSWE v2 (tableau Google) | 55.0% | 65.5% | 62.3% | 56.3% |
À quoi Google a-t-il utilisé Argon avant le lancement ?
Google a partagé des résultats internes dans son billet de lancement:
- Argon dans Antigravity a augmenté les soumissions de code agentique de plus de 35 % et réduit les rollbacks de près d'un tiers.
- Il a fourni une accélération de 2.85x de bout en bout d'inférence vLLM de bout en bout de 2,85x pour Gemma 4 E2B sur un A100.
- Dans l' Agent Development Kitopen source de Google, il a réduit le temps de préparation des sessions de 40 %. Les imports à froid sont devenus 21 % plus rapides.
- Sur le benchmark d'injection de prompts indirecte de Gray Swan, le taux de succès des attaques est tombé à 0,7 % sur 15 tentatives adaptatives.
Combien coûte Gemini 4 Argon, et où peut-on l'utiliser ?
Les tarifs de lancement sont de $2 en entrée et $10 en sortie par million de tokens. Les tokens d'entrée en cache bénéficient de 95 % de réduction. Après le 30 novembre 2026, le prix passe à $4 et $20. Cela correspond à Claude Opus 5.5 et se situe en dessous des $10 et $50 de GPT-6 Astra.
Chemins d'accès, selon le billet du développeur:
- Développeurs : Gemini API payant dans AI Studio et Android Studio.
- Entreprises : plateforme Gemini, Gemini for business et Google Antigravity.
- Consommateurs : application Gemini et AI Mode dans Search pour les abonnés Google AI Pro et Ultra.
- Cyberdéfenseurs : le Fairwind Program, avec accès à Argon sans garde-fous cyber.
Points clés
- Argon est un modèle MoE creux avec une limite de sortie de 1M de tokens.
- Il se classe #1 sur l'Index de Vals avec 68.90 %.
- Le tarif de lancement est de $2/$10 par million de tokens jusqu'au 30 novembre.
- Il est en retard sur ses rivaux pour FrontierSWE v2 et Terminal-Bench 4.0.
- La plupart des scores des rivaux dans le tableau de Google sont auto-déclarés.
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