Googleは2026年9月30日にGemini 4 Argonを発表しました。当初のアクセスは、Fairwindプログラムを通じて審査を受けたセキュリティ防御者と、Wizなどの早期テスターに限られていました。10月13日には、Gemini APIの有料ティアとAI Studioを通じて開発者に提供され、AntigravityはGoogle AI Ultraの購読者が利用できます。モデルIDはgemini-4-argonで、許可された防御者を対象とした別のバリアントgemini-4-argon-cyber-permissiveもあります。Argonは疎なMixture-of-Experts型のTransformerで、知識のカットオフは2026年3月です。入力はテキスト、コード、画像、音声、動画、PDFに対応しますが、出力はテキストとコードのみです。
最も注目すべき変更点は出力ウィンドウです。従来のGeminiモデルは約100万トークンの入力を扱い、出力は最大64Kトークンでした。Argonは出力上限を100万トークンに引き上げました。入力、思考、出力で共有される1,048,576トークンの統合ウィンドウを使用します。そのため、10万トークンのプロンプトでも、約95万トークンの回答の余地が残ります。デフォルトの出力上限は65,536トークンのままで、それ以上を得るには開発者がmax_output_tokensを引き上げ、long decodeを使用する必要があります。long decodeは数分かかることがあるため、バックグラウンドジョブに適しています。
このモデルには、LOW、MEDIUM（デフォルト）、HIGHの3つの思考レベルもあります。ベンチマークの結果は一様ではありません。Argonはリポジトリ規模のソフトウェアエンジニアリングで首位ですが、ターミナル作業では後れを取っており、不注意なAPI呼び出しには10〜20ドルかかることがあります。日常的な利用者にとっては、こうした弱点が全体の平均値よりも重要です。
開発者にとっての実践的な結論は、Argonを使えば大きな生成結果を分割したり、毎ターンでコンテキストを再送信したりする必要がなくなるということです。長く複雑なコーディング作業で強みが最も明確に表れる一方、ターミナルでの性能の弱さと呼び出しごとのコストの高さから、スクリプトでは慎重な予算管理と安全策が求められます。
出典: Towards Data Science · 要約：HeadlinesBriefing