Google announces Gemini 4 Argon AI model, but you can't use it yet

Google promised Gemini 3.5 Pro in June, but spent the summer releasing smaller Flash models. Now, Google is ready with Gemini 4 Argon, claiming industry-leading performance in coding, knowledge work, and cybersecurity, but you aren’t allowed to use it yet. Engineers inside the company are already using the model extensively.

Argon used “fleet-wide telemetry data” to save 300 TiB of memory across data centers. Agents have migrated C/C++ codebases to Rust, including thousands of lines in core re2 and libgav1 libraries and more than 800,000 lines in the Fuchsia OS Zircon kernel.

Google backs its claims with benchmarks. On the software engineering Deep SWE v1.1 benchmark, Gemini 4 Argon hits 77.9 percent, higher than GPT-6 Astra, Fable 5.1, and Opus 5.5. It also scores industry-leading in the economic analysis Vals Index test.

The model is in limited testing, but API pricing is announced: $2 per million input tokens and $10 per million output tokens, with cached input tokens discounted 95 percent. Gemini 4 Argon supports a 1 million token output limit, up from 64,000 tokens in previous models.

وعدت Google بإطلاق Gemini 3.5 Pro في يونيو، لكنها أمضت الصيف في إصدار نماذج Flash أصغر. الآن، Google جاهزة مع Gemini 4 Argon، مدعية أداءً رائدًا في الصناعة في البرمجة والعمل المعرفي والأمن السيبراني، لكن لا يُسمح لك باستخدامه بعد. المهندسون داخل الشركة يستخدمون النموذج بالفعل على نطاق واسع.

استخدم Argon "بيانات القياس عن بُعد على مستوى الأسطول" لتوفير 300 TiB من الذاكرة عبر مراكز البيانات. قام الوكلاء بترحيل قواعد بيانات C/C++ إلى Rust، بما في ذلك آلاف الأسطر في مكتبات re2 و libgav1 الأساسية وأكثر من 800,000 سطر في نواة Zircon لنظام Fuchsia OS.

تدعم Google ادعاءاتها بمعايير. في معيار هندسة البرمجيات Deep SWE v1.1، يحقق Gemini 4 Argon 77.9 بالمائة، أعلى من GPT-6 Astra و Fable 5.1 و Opus 5.5. كما يسجل رائدًا في الصناعة في اختبار التحليل الاقتصادي Vals Index.

النموذج في اختبار محدود، لكن تم الإعلان عن تسعير API: 2 دولار لكل مليون رمز إدخال و 10 دولارات لكل مليون رمز إخراج، مع خصم 95 بالمائة على رموز الإدخال المخزنة مؤقتًا. يدعم Gemini 4 Argon حد إخراج مليون رمز، ارتفاعًا من 64,000 رمزًا في النماذج السابقة.

الكيانات الرئيسية: الشركات: Google

Google জুনে Gemini 3.5 Pro-এর প্রতিশ্রুতি দিয়েছিল, কিন্তু ছোট Flash মডেল প্রকাশ করে গ্রীষ্ম কাটিয়েছে। এখন, Google Gemini 4 Argon নিয়ে প্রস্তুত, কোডিং, জ্ঞান কাজ এবং সাইবার নিরাপত্তায় শিল্প-নেতৃস্থানীয় কর্মক্ষমতা দাবি করছে, কিন্তু আপনি এখনও এটি ব্যবহার করতে পারবেন না। কোম্পানির ভিতরের ইঞ্জিনিয়াররা ইতিমধ্যে মডেলটি ব্যাপকভাবে ব্যবহার করছেন।

Argon ডেটা সেন্টার জুড়ে 300 TiB মেমরি বাঁচাতে "ফ্লিট-ওয়াইড টেলিমেট্রি ডেটা" ব্যবহার করেছে। এজেন্টরা C/C++ কোডবেস Rust-এ স্থানান্তর করেছে, যার মধ্যে মূল re2 এবং libgav1 লাইব্রেরিতে হাজার হাজার লাইন এবং Fuchsia OS Zircon কার্নেলে 800,000-এর বেশি লাইন রয়েছে।

Google তার দাবি বেঞ্চমার্ক দিয়ে সমর্থন করে। সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিং Deep SWE v1.1 বেঞ্চমার্কে, Gemini 4 Argon 77.9 শতাংশ অর্জন করে, যা GPT-6 Astra, Fable 5.1 এবং Opus 5.5-এর চেয়ে বেশি। এটি অর্থনৈতিক বিশ্লেষণ Vals Index পরীক্ষায়ও শিল্প-নেতৃস্থানীয় স্কোর করে।

মডেলটি সীমিত পরীক্ষায় রয়েছে, তবে API মূল্য ঘোষণা করা হয়েছে: প্রতি মিলিয়ন ইনপুট টোকেনে $2 এবং প্রতি মিলিয়ন আউটপুট টোকেনে $10, ক্যাশড ইনপুট টোকেনে 95 শতাংশ ছাড় সহ। Gemini 4 Argon 1 মিলিয়ন টোকেন আউটপুট সীমা সমর্থন করে, আগের মডেলগুলিতে 64,000 টোকেন থেকে বেশি।

মূল সত্তা: কোম্পানি: Google

Google hat im Juni Gemini 3.5 Pro versprochen, verbrachte den Sommer aber damit, kleinere Flash-Modelle zu veröffentlichen. Jetzt ist Google mit Gemini 4 Argon bereit und behauptet branchenführende Leistung beim Codieren, Wissensarbeit und Cybersicherheit, aber Sie dürfen es noch nicht verwenden. Ingenieure im Unternehmen nutzen das Modell bereits intensiv.

Argon nutzte "flottenweite Telemetriedaten", um 300 TiB Speicher in Rechenzentren zu sparen. Agenten haben C/C++-Codebasen nach Rust migriert, darunter Tausende von Zeilen in den Kernbibliotheken re2 und libgav1 und mehr als 800.000 Zeilen im Zircon-Kernel von Fuchsia OS.

Google untermauert seine Behauptungen mit Benchmarks. Beim Software-Engineering-Benchmark Deep SWE v1.1 erreicht Gemini 4 Argon 77,9 Prozent, höher als GPT-6 Astra, Fable 5.1 und Opus 5.5. Es erzielt auch branchenführende Ergebnisse im Wirtschaftsanalysetest Vals Index.

Das Modell befindet sich in begrenzten Tests, aber die API-Preise sind angekündigt: 2 $ pro Million Eingabe-Tokens und 10 $ pro Million Ausgabe-Tokens, mit 95 Prozent Rabatt auf zwischengespeicherte Eingabe-Tokens. Gemini 4 Argon unterstützt ein Ausgabelimit von 1 Million Tokens, gegenüber 64.000 Tokens bei früheren Modellen.

Wichtige Entitäten: Unternehmen: Google

Google prometió Gemini 3.5 Pro en junio, pero pasó el verano lanzando modelos Flash más pequeños. Ahora, Google está listo con Gemini 4 Argon, afirmando un rendimiento líder en la industria en codificación, trabajo de conocimiento y ciberseguridad, pero aún no se permite usarlo. Los ingenieros dentro de la empresa ya están usando el modelo extensamente.

Argon usó "datos de telemetría de toda la flota" para ahorrar 300 TiB de memoria en los centros de datos. Los agentes han migrado bases de código C/C++ a Rust, incluyendo miles de líneas en las bibliotecas centrales re2 y libgav1 y más de 800,000 líneas en el núcleo Zircon de Fuchsia OS.

Google respalda sus afirmaciones con puntos de referencia. En el punto de referencia de ingeniería de software Deep SWE v1.1, Gemini 4 Argon alcanza 77.9 por ciento, más alto que GPT-6 Astra, Fable 5.1 y Opus 5.5. También obtiene un liderazgo en la industria en la prueba de análisis económico Vals Index.

El modelo está en pruebas limitadas, pero se anuncia el precio de la API: $2 por millón de tokens de entrada y $10 por millón de tokens de salida, con tokens de entrada en caché con un 95 por ciento de descuento. Gemini 4 Argon admite un límite de salida de 1 millón de tokens, frente a los 64,000 tokens en modelos anteriores.

Entidades clave: Empresas: Google

Google a promis Gemini 3.5 Pro en juin, mais a passé l'été à publier des modèles Flash plus petits. Maintenant, Google est prêt avec Gemini 4 Argon, revendiquant des performances de pointe dans le codage, le travail de connaissances et la cybersécurité, mais vous n'êtes pas encore autorisé à l'utiliser. Les ingénieurs de l'entreprise utilisent déjà le modèle de manière intensive.

Argon a utilisé des "données de télémétrie à l'échelle de la flotte" pour économiser 300 TiB de mémoire dans les centres de données. Les agents ont migré des bases de code C/C++ vers Rust, y compris des milliers de lignes dans les bibliothèques centrales re2 et libgav1 et plus de 800 000 lignes dans le noyau Zircon de Fuchsia OS.

Google appuie ses affirmations par des benchmarks. Sur le benchmark d'ingénierie logicielle Deep SWE v1.1, Gemini 4 Argon atteint 77,9 pour cent, plus élevé que GPT-6 Astra, Fable 5.1 et Opus 5.5. Il obtient également un score de leader de l'industrie au test d'analyse économique Vals Index.

Le modèle est en test limité, mais le prix de l'API est annoncé : 2 $ par million de jetons d'entrée et 10 $ par million de jetons de sortie, avec une remise de 95 pour cent sur les jetons d'entrée en cache. Gemini 4 Argon prend en charge une limite de sortie de 1 million de jetons, contre 64 000 jetons dans les modèles précédents.

Entités clés : Entreprises : Google

Google ने जून में Gemini 3.5 Pro का वादा किया था, लेकिन गर्मियों में छोटे Flash मॉडल जारी करने में बिताया। अब, Google Gemini 4 Argon के साथ तैयार है, जो कोडिंग, ज्ञान कार्य और साइबर सुरक्षा में उद्योग-अग्रणी प्रदर्शन का दावा करता है, लेकिन आप इसे अभी उपयोग नहीं कर सकते। कंपनी के भीतर इंजीनियर पहले से ही मॉडल का व्यापक रूप से उपयोग कर रहे हैं।

Argon ने डेटा केंद्रों में 300 TiB मेमोरी बचाने के लिए "फ्लीट-वाइड टेलीमेट्री डेटा" का उपयोग किया। एजेंटों ने C/C++ कोडबेस को Rust में स्थानांतरित किया है, जिसमें कोर re2 और libgav1 लाइब्रेरीज़ में हजारों लाइनें और Fuchsia OS Zircon कर्नेल में 800,000 से अधिक लाइनें शामिल हैं।

Google अपने दावों का समर्थन बेंचमार्क से करता है। सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग Deep SWE v1.1 बेंचमार्क पर, Gemini 4 Argon 77.9 प्रतिशत हासिल करता है, जो GPT-6 Astra, Fable 5.1 और Opus 5.5 से अधिक है। यह आर्थिक विश्लेषण Vals Index परीक्षण में भी उद्योग-अग्रणी स्कोर करता है।

मॉडल सीमित परीक्षण में है, लेकिन API मूल्य निर्धारण घोषित किया गया है: $2 प्रति मिलियन इनपुट टोकन और $10 प्रति मिलियन आउटपुट टोकन, कैश्ड इनपुट टोकन पर 95 प्रतिशत छूट के साथ। Gemini 4 Argon 1 मिलियन टोकन आउटपुट सीमा का समर्थन करता है, जो पिछले मॉडलों में 64,000 टोकन से अधिक है।

मुख्य संस्थाएँ: कंपनियाँ: Google

Google menjanjikan Gemini 3.5 Pro pada bulan Juni, tetapi menghabiskan musim panas merilis model Flash yang lebih kecil. Sekarang, Google siap dengan Gemini 4 Argon, mengklaim kinerja terdepan industri dalam pengkodean, pekerjaan pengetahuan, dan keamanan siber, tetapi Anda belum diizinkan menggunakannya. Para insinyur di dalam perusahaan sudah menggunakan model ini secara ekstensif.

Argon menggunakan "data telemetri seluruh armada" untuk menghemat 300 TiB memori di pusat data. Agen telah memigrasikan basis kode C/C++ ke Rust, termasuk ribuan baris di perpustakaan inti re2 dan libgav1 dan lebih dari 800.000 baris di kernel Zircon Fuchsia OS.

Google mendukung klaimnya dengan benchmark. Pada benchmark rekayasa perangkat lunak Deep SWE v1.1, Gemini 4 Argon mencapai 77,9 persen, lebih tinggi dari GPT-6 Astra, Fable 5.1, dan Opus 5.5. Ia juga mencetak skor terdepan industri dalam tes analisis ekonomi Vals Index.

Model ini dalam pengujian terbatas, tetapi harga API diumumkan: $2 per juta token input dan $10 per juta token output, dengan diskon 95 persen untuk token input yang di-cache. Gemini 4 Argon mendukung batas output 1 juta token, naik dari 64.000 token pada model sebelumnya.

Entitas kunci: Perusahaan: Google

Googleは6月にGemini 3.5 Proを約束したが、夏の間はより小さなFlashモデルをリリースしていた。現在、GoogleはGemini 4 Argonを準備しており、コーディング、知識作業、サイバーセキュリティにおいて業界をリードする性能を主張しているが、まだ使用は許可されていない。社内のエンジニアはすでにこのモデルを広範囲に使用している。

Argonは「フリート全体のテレメトリデータ」を使用して、データセンター全体で300 TiBのメモリを節約した。エージェントはC/C++コードベースをRustに移行しており、コアのre2およびlibgav1ライブラリの数千行、Fuchsia OS Zirconカーネルの80万行以上が含まれる。

Googleはベンチマークで主張を裏付けている。ソフトウェアエンジニアリングのDeep SWE v1.1ベンチマークでは、Gemini 4 Argonは77.9パーセントを達成し、GPT-6 Astra、Fable 5.1、Opus 5.5よりも高い。また、経済分析のVals Indexテストでも業界をリードするスコアを獲得している。

このモデルは限定的なテスト段階だが、API価格が発表されている：入力トークン100万あたり2ドル、出力トークン100万あたり10ドル、キャッシュされた入力トークンは95パーセント割引。Gemini 4 Argonは、以前のモデルの64,000トークンから増加した100万トークンの出力制限をサポートしている。

主要エンティティ：企業：Google

O Google prometeu o Gemini 3.5 Pro em junho, mas passou o verão lançando modelos Flash menores. Agora, o Google está pronto com o Gemini 4 Argon, alegando desempenho líder do setor em codificação, trabalho de conhecimento e segurança cibernética, mas você ainda não pode usá-lo. Os engenheiros da empresa já estão usando o modelo extensivamente.

O Argon usou "dados de telemetria de frota" para economizar 300 TiB de memória nos data centers. Os agentes migraram bases de código C/C++ para Rust, incluindo milhares de linhas nas bibliotecas principais re2 e libgav1 e mais de 800.000 linhas no kernel Zircon do Fuchsia OS.

O Google respalda suas alegações com benchmarks. No benchmark de engenharia de software Deep SWE v1.1, o Gemini 4 Argon atinge 77,9 por cento, maior que GPT-6 Astra, Fable 5.1 e Opus 5.5. Ele também pontua como líder do setor no teste de análise econômica Vals Index.

O modelo está em testes limitados, mas o preço da API é anunciado: US$ 2 por milhão de tokens de entrada e US$ 10 por milhão de tokens de saída, com desconto de 95 por cento em tokens de entrada em cache. O Gemini 4 Argon suporta um limite de saída de 1 milhão de tokens, acima dos 64.000 tokens em modelos anteriores.

Entidades-chave: Empresas: Google

Google обещал Gemini 3.5 Pro в июне, но провел лето, выпуская меньшие модели Flash. Теперь Google готов с Gemini 4 Argon, заявляя о лидирующей в отрасли производительности в кодировании, работе со знаниями и кибербезопасности, но вам пока не разрешено его использовать. Инженеры внутри компании уже активно используют модель.

Argon использовал "телеметрические данные всего парка", чтобы сэкономить 300 ТиБ памяти в центрах обработки данных. Агенты перенесли кодовые базы C/C++ на Rust, включая тысячи строк в основных библиотеках re2 и libgav1 и более 800 000 строк в ядре Zircon Fuchsia OS.

Google подкрепляет свои заявления бенчмарками. На бенчмарке программной инженерии Deep SWE v1.1 Gemini 4 Argon достигает 77,9 процента, что выше, чем GPT-6 Astra, Fable 5.1 и Opus 5.5. Он также набирает лидирующие в отрасли баллы в тесте экономического анализа Vals Index.

Модель находится в ограниченном тестировании, но объявлены цены на API: 2 доллара за миллион входных токенов и 10 долларов за миллион выходных токенов, со скидкой 95 процентов на кэшированные входные токены. Gemini 4 Argon поддерживает лимит вывода в 1 миллион токенов, по сравнению с 64 000 токенов в предыдущих моделях.

Ключевые объекты: Компании: Google

谷歌承诺在6月推出Gemini 3.5 Pro，但整个夏天都在发布较小的Flash模型。现在，谷歌准备好推出Gemini 4 Argon，声称在编码、知识工作和网络安全方面具有行业领先的性能，但你还不能使用它。公司内部的工程师已经在广泛使用该模型。

Argon使用“全舰队遥测数据”在数据中心节省了300 TiB的内存。代理已将C/C++代码库迁移到Rust，包括核心re2和libgav1库中的数千行代码，以及Fuchsia OS Zircon内核中的80万行以上代码。

谷歌用基准测试支持其说法。在软件工程Deep SWE v1.1基准测试中，Gemini 4 Argon达到77.9%，高于GPT-6 Astra、Fable 5.1和Opus 5.5。它还在经济分析Vals Index测试中取得行业领先的分数。

该模型处于有限测试阶段，但已公布API定价：每百万输入tokens 2美元，每百万输出tokens 10美元，缓存输入tokens享受95%折扣。Gemini 4 Argon支持100万tokens的输出限制，高于之前模型的64,000 tokens。

关键实体：公司：Google