Gemini 4 Argon обошла GPT-6 Astra в работе с документами и кодом. Новая модель Google на 20% дешевле

Gemini 4 Argon — новая флагманская модель Google для программирования, научных задач, анализа документов и автономных ИИ-агентов. Она принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF, а единое контекстное окно объединяет входные данные, рассуждение и ответ в пределах 1 048 576 токенов.

В России модель можно протестировать в SpeShu.AI: сервис работает без VPN и позволяет оплачивать использование нейросетей в рублях.

Google впервые показала Gemini 4 Argon 30 сентября 2026 года, но тогда доступ получила ограниченная группа специалистов по кибербезопасности. Полноценный релиз состоялся 13 октября: модель появилась в Gemini API, Google AI Studio, Gemini Platform и платных версиях приложения Gemini. Главный акцент сделан не на скорости коротких ответов, а на сложных задачах, которые требуют продолжительного анализа и работы с несколькими инструментами.

Что такое Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon — первая публичная модель семейства Gemini 4. Google называет её флагманской reasoning-моделью, то есть системой, способной выделять дополнительные вычисления на анализ задачи перед формированием ответа.

Модель рассчитана на разработку программного обеспечения, математические и научные задачи, анализ финансовых и юридических документов, работу с мультимодальными данными и выполнение последовательностей действий через внешние инструменты.

Argon поддерживает три уровня рассуждения: low, medium и high. По умолчанию используется medium. Чем выше уровень, тем больше времени и токенов модель может потратить на проверку решения.

Карточка модели отдельно предупреждает, что Argon может допускать фактические ошибки, медленно отвечать или завершать запрос по тайм-ауту. Встроенные знания ограничены мартом 2026 года, поэтому для более свежей информации желательно включать поиск или передавать актуальные источники самостоятельно.

Как работает контекст на миллион токенов

У Gemini 4 Argon используется единое контекстное окно. В общий лимит входят:

• запрос пользователя;

• загруженные документы;

• изображения, аудио и видео;

• история диалога;

• внутренние токены рассуждения;

• итоговый ответ.

Это отличается от моделей, у которых лимиты входа и выхода считаются отдельно. Если в Argon передать 800 тысяч входных токенов, для рассуждения и ответа останется около 248 тысяч.

В стандартном синхронном режиме модель возвращает до 65 536 токенов. Режим Long Decode позволяет получить значительно более длинный результат, но сумма входа и выхода всё равно не может превышать 1 048 576 токенов.

Практическая ценность такого окна — возможность работать с крупной кодовой базой, несколькими исследованиями, длинной видеозаписью или комплектом документов в рамках одной задачи. Однако большой лимит сам по себе не гарантирует, что модель одинаково точно использует каждую деталь.

Как получить доступ из России

Официальный список регионов Gemini включает более 230 стран и территорий, но России в нём нет. Русский язык поддерживается, однако язык интерфейса и региональная доступность — разные параметры.

Получить доступ можно тремя способами.

1. Через приложение Gemini. Argon доступна подписчикам Google AI Pro и Ultra. Потребуются аккаунт и способ оплаты из поддерживаемого региона. Одна смена IP не гарантирует доступ, поскольку Google может учитывать страну платёжного профиля и аккаунта.

2. Через Gemini API или Google AI Studio. Модель не представлена на бесплатном уровне API. Для работы используется идентификатор gemini-4-argon, а оплата рассчитывается по количеству токенов.

3. Через SpeShu.AI. Модель от Гугла уже на платформе, работает без VPN и стоит на 20% дешевле. На площадке собраны инструменты Gemini, Claude, ChatGPT и другие текстовые, визуальные, аудио- и видеомодели. Сервис работает без VPN, принимает оплату в рублях и списывает средства за фактическое использование. 

Важно различать доступ через приложение и API. Подписка Google AI Pro открывает Argon в пользовательском интерфейсе Gemini, но не включает использование модели через разработческий API.

Сколько стоит Gemini 4 Argon

До 30 ноября 2026 года действует стартовая цена. С 1 декабря тарифы увеличатся в два раза.

Выходная цена включает токены, которые модель тратит на рассуждение. Поэтому запрос с коротким видимым ответом может использовать больше токенов, чем содержит финальный текст.

Явное сохранение кэша не поддерживается: Argon использует только автоматическое кэширование. Для поиска Google предоставляет 5000 бесплатных запросов в месяц, после чего каждый блок из 1000 поисковых обращений стоит $14.

Возможности Gemini 4 Argon

Модель поддерживает:

• выполнение программного кода;

• подключение функций и внешних API;

• поиск по загруженным файлам;

• структурированные ответы;

• поиск Google;

• получение данных из Google Maps;

• анализ содержимого веб-страниц по URL;

• управление компьютером в предварительном режиме;

• пакетную обработку запросов;

• работу автономных агентов.

Argon не генерирует изображения или аудио напрямую. Она может анализировать эти форматы и вызывать отдельные инструменты, но собственный результат модели остаётся текстовым. Live API для голосового общения в реальном времени также не поддерживается.

Бенчмарки и сравнение с конкурентами

Результаты Google показывают сильные стороны Argon в работе с документами, длинным контекстом и прикладными профессиональными задачами. Дополнительную картину даёт Artificial Analysis — независимая площадка, которая тестирует модели через собственную систему заданий.

Gemini 4 Argon в рейтинге Artificial Analysis

Artificial Analysis Intelligence Index — это не один тест, а сводный показатель на основе десяти оценок. В него входят задачи на программирование, научное рассуждение, автоматизацию, профессиональную работу, поиск информации и понимание длинного контекста.

Gemini 4 Argon с настройкой high набрала в Intelligence Index 53 балла. Это соответствует результату GPT-6 Astra в режиме max и на один балл превышает показатель GPT-6.1 Sol.

При этом Argon не стала абсолютным лидером рейтинга. Выше расположились отдельные конфигурации Claude с подключёнными инструментами. Поэтому результат правильнее трактовать как попадание модели Google в группу наиболее сильных систем, а не как превосходство над всеми конкурентами.

По сравнению с предыдущими моделями Google рост заметнее. Gemini 3.1 Pro Preview получила 30 баллов, а Gemini 3.8 Flash в режиме high — 41 балл. Таким образом, Argon прибавила 23 балла относительно 3.1 Pro Preview и 12 баллов относительно 3.8 Flash.

Соотношение возможностей и стоимости

Вторая часть инфографики показывает, сколько в среднем стоит выполнение одного задания из Intelligence Index. Расчёт учитывает входные, выходные и служебные токены, использование кэша и цены конкретной модели.

При временном тарифе $2 за миллион входных и $10 за миллион выходных токенов средняя стоимость одного задания для Argon составляет $1,99. Для GPT-6 Astra аналогичный показатель оценивается в $3,26.

Иными словами, Argon обходится примерно в 60% от стоимости Astra — или приблизительно на 39% дешевле. Формулировки «на 60% дешевле» здесь лучше избегать: они неверно передают соотношение.

После завершения стартовой акции цена Argon увеличится в два раза. Artificial Analysis оценивает будущую стоимость одного задания примерно в $3,98. При сохранении текущих показателей это будет немного дороже GPT-6 Astra, хотя итоговая сумма зависит от характера конкретного запроса.

Низкая стоимость Argon объясняется в первую очередь тарифом, а не экономным использованием токенов. Во время прохождения Intelligence Index модель генерировала в среднем около 62 тысяч выходных токенов на задание, тогда как GPT-6 Astra — около 27 тысяч. Поэтому на продолжительных задачах реальный расход может оказаться выше, чем можно предположить только по цене миллиона токенов.

Что показывают отдельные тесты

Сводный рейтинг скрывает различия между сценариями. По опубликованным Google результатам Argon лидирует в Vals Index, AutomationBench, финансовых и юридических заданиях, DeepSWE и тестах длинного контекста. Однако в некоторых инженерных тестах конкуренты показывают более высокие результаты: GPT-6 Astra опережает Argon в FrontierSWE v2, а Claude Opus 5.5 — в Terminal-Bench 4.0.

Поэтому Gemini 4 Argon логичнее рассматривать как сильную универсальную модель для документов, исследований, программирования и многоэтапной работы, но не как безусловного лидера во всех категориях. Окончательный выбор зависит от конкретной задачи, требуемой длины контекста, скорости и стоимости ответа.

Как формулировать запросы

Для Argon особенно важно обозначать границы задачи. Большой контекст без чёткой инструкции может привести к длинному, но плохо сфокусированному ответу.

Используйте пять элементов:

1. Укажите конкретную задачу.

2. Объясните, какие материалы считать основными.

3. Опишите аудиторию результата.

4. Задайте структуру ответа.

5. Запретите придумывать отсутствующие факты.

Шаблон:

Task: [describe the task]. Context: [provide the required background]. Sources: [identify the authoritative materials]. Audience: [define the reader]. Output format: [specify the structure]. Constraints: [state what must not be changed or invented]. Verification: [explain how the result should be checked].

Для сложных задач полезно отдельно попросить модель сначала составить план, затем выполнить работу и в конце проверить результат по заданным критериям.

Частые вопросы

Gemini 4 Argon доступна бесплатно?

Нет. В Gemini API модель отсутствует на бесплатном уровне. В приложении доступ предоставляется подписчикам Google AI Pro и Ultra.

Когда изменится цена API?

Стартовые тарифы действуют до 30 ноября 2026 года. С 1 декабря стоимость стандартного входа увеличится с $2 до $4, а выхода — с $10 до $20 за миллион токенов.

Нужен ли VPN в России?

Для прямого доступа к Gemini регион аккаунта должен поддерживаться Google. Россия отсутствует в официальном списке, а одна смена IP не гарантирует доступ. Через российский агрегатор VPN не требуется.

Может ли Argon генерировать изображения?

Сама модель анализирует изображения, но возвращает текст. Для создания картинок требуется отдельная генеративная модель или подключённый инструмент.

Заключение

Gemini 4 Argon имеет смысл выбирать для длинных документов, сложного кода, исследований и задач с несколькими этапами. Для коротких массовых запросов более быстрые модели могут оказаться дешевле, а российским пользователям при выборе способа доступа стоит учитывать регион аккаунта, оплату и фактическую стоимость каждого запроса.

Gemini 4 Argon уже доступна в SpeShu.AI на 20% без VPN и за рубли. По промокоду HABRSPESHUAI вы можете умножить свой баланс на 115% и проверить новую модель с абсолютной выгодой.