Gemini 4 Argon. Cena, wyniki testów i kiedy model Google będzie dostępny

Czym jest Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon to pierwszy model z czwartej generacji Gemini. Ogłosił go Koray Kavukcuoglu, szef technologii AI w Google i wiceprezes Google DeepMind. Google opisuje go jako model do długich zadań, w których AI musi utrzymać tok rozumowania przez wiele kroków, na przykład przy migracji dużego kodu, analizie umów albo szukaniu luk w oprogramowaniu.

Najbardziej wymierna zmiana dotyczy długości odpowiedzi. Argon może wygenerować do 1 mln tokenów w jednej odpowiedzi, podczas gdy poprzednie modele Gemini kończyły na 64 tys. Według Google pozwala to rozwiązać trudny problem w jednym przebiegu, bez dzielenia go na części.

Google podaje też przykłady z własnych zespołów. Agenci oparci na Argonie przepisują kod C i C++ na Rust, w tym ponad 800 tys. linii jądra Zircon systemu Fuchsia. Przy analizie danych z centrów danych mieli zwolnić ponad 300 TiB pamięci. To deklaracje firmy, których nie da się dziś sprawdzić niezależnie.

Ile kosztuje Gemini 4 Argon w złotych

Google podał dwa cenniki: wprowadzający i docelowy. Przeliczenia wykonaliśmy według średniego kursu NBP z 30 września 2026 roku, który wynosił 3,8449 zł za dolara. Ceny nie zawierają VAT, a końcowy koszt zależy od kursu w dniu rozliczenia.

• tokeny wejściowe, cena wprowadzająca: 2 USD za milion, ok. 7,69 zł,
• tokeny wyjściowe, cena wprowadzająca: 10 USD za milion, ok. 38,45 zł,
• tokeny wejściowe z cache: 95 proc. taniej niż zwykłe wejście, czyli 0,10 USD za milion (ok. 0,38 zł),
• tokeny wejściowe po okresie wprowadzającym: 4 USD za milion, ok. 15,38 zł,
• tokeny wyjściowe po okresie wprowadzającym: 20 USD za milion, ok. 76,90 zł.

Argon na tle GPT-6 Astra i Claude Opus 5.5

Cena wprowadzająca to jedna piąta stawek GPT-6 Astra, który kosztuje 10 USD za milion tokenów wejściowych i 50 USD za milion wyjściowych. Wobec Claude Opus 5.5 (4 USD i 20 USD) Argon jest na start o połowę tańszy, a po okresie wprowadzającym kosztuje tyle samo.

Wyniki testów pochodzą z tabeli Google, którą opisał VentureBeat. Według niej Argon prowadzi samodzielnie w 12 z 18 testów i remisuje w jednym. Poniżej wybrane pomiary z wynikami Argon, GPT-6 Astra i Claude Opus 5.5:

• DeepSWE v1.1, długie zadania programistyczne: 77,9 proc., 74,1 proc. i 74,2 proc.,
• Harvey Legal Agent Benchmark, praca prawnicza: 19,6 proc., 5,4 proc. i 3,8 proc.,
• AutomationBench (Zapier), procesy biznesowe: 51,3 proc., 41,4 proc. i 42,5 proc.,
• LVBench, rozumienie długich nagrań wideo: 91,7 proc., 87,5 proc. i 83,7 proc.,
• FrontierSWE v2, programowanie: 55,0 proc. wobec 65,5 proc. dla GPT-6 Astra,
• Terminal-Bench 4.0, praca agenta w terminalu: 57,4 proc. wobec 66,4 proc. dla Claude Opus 5.5.

Kto dostanie Argona i kiedy

Google wprowadza model etapami. Pierwsi są obrońcy z programu Fairwind, czyli rządowe zespoły cyberbezpieczeństwa, operatorzy infrastruktury krytycznej i dostawcy podstawowego oprogramowania. Program ma według Google ponad 650 partnerów na świecie, a zgłoszenia przyjmuje przez formularz na stronie DeepMind.

Równolegle Google udostępnia model w ramach dobrowolnej procedury rządu USA, która pozwala przetestować model przed premierą. Następni w kolejce są płatni klienci Gemini API i abonenci Google AI Ultra. Dopiero potem model ma trafić do pozostałych programistów, firm i użytkowników. Google pisze o udostępnieniu tak szybko, jak to możliwe, bez żadnej daty.

Wpis Google nie wspomina o Unii Europejskiej, Polsce, Vertex AI ani aplikacji Gemini. Nie wiadomo więc, czy w pierwszej fali szerszego dostępu znajdą się użytkownicy z Europy.

Cyberobrona bez zabezpieczeń dla wybranych

Argon ma samodzielnie znajdować, potwierdzać i łatać podatności. W teście CWE-bench v1, który mierzy naprawianie luk, uzyskał 68 proc. i remisuje o pierwsze miejsce. Według Google firma Wiz użyła modelu do wykrycia krytycznej luki w oprogramowaniu dla szpitali, przez którą mogły wyciekać dane osobowe.

Zaufani obrońcy i wewnętrzne zespoły Google dostaną model bez zabezpieczeń, które normalnie blokują zadania z zakresu cyberbezpieczeństwa. Dla pozostałych użytkowników Google zapowiada filtry przeciw użyciu modelu do ataków cybernetycznych i broni CBRN, czyli chemicznej, biologicznej, radiologicznej i jądrowej. Firma monitoruje też tok rozumowania modelu i może przerwać zadanie, jeśli agent wyjdzie poza intencję użytkownika.

Ograniczenia i niewiadome

Wszystkie wyniki testów pochodzą od Google i nie zostały jeszcze powtórzone niezależnie. Według Bloomberga, na którego powołuje się The Next Web, część pracowników Google ocenia, że model wypada lepiej w testach niż w codziennej pracy. W zestawieniu widać też słabsze wyniki Argona w trzech testach programistycznych.

Nie znamy długości okresu wprowadzającego, limitów zapytań, rozmiaru okna kontekstu na wejściu ani warunków przetwarzania danych w UE. Google nie opublikował też jeszcze karty modelu ani wpisu w changelogu Gemini API.

Co to oznacza dla polskich firm

W najbliższych tygodniach większość polskich firm nie skorzysta z Argona, bo nie ma do niego dostępu. Wyjątkiem mogą być operatorzy infrastruktury krytycznej, banki czy dostawcy energii, którzy spełniają kryteria programu Fairwind i mogą złożyć wniosek.

W naszej ocenie zespoły, które już płacą za Gemini API, powinny przygotować zestaw własnych zadań testowych, na przykład migrację fragmentu kodu albo analizę typowej umowy. Pozwoli to porównać Argona z używanym dziś modelem zaraz po otwarciu dostępu, zamiast polegać na tabeli producenta. Przy planowaniu budżetu lepiej liczyć według ceny docelowej, czyli 4 USD i 20 USD za milion tokenów.