Gemini 4 Argon: обзор, тесты и как пользоваться в России

Google выпустила Gemini 4 Argon (по-русски пишут "Гемини 4 Аргон" или "Джемини 4") - первую модель поколения Gemini 4 и свой новый флагман для рассуждений, кода и работы с длинными документами. Анонс был 30 сентября 2026 года, открытый доступ через API - с 13 октября, а с 15 октября модель работает в чате Genova AI без VPN и с оплатой в рублях. Мы проверили ее на русских задачах: логика, код, документ на 80 тысяч токенов, картинка, редактура текста и Excel. Ниже - что это за модель, что говорят бенчмарки Google и независимые замеры, сколько стоит ответ и где у нее слабые места.

Разработчик: Google DeepMind · Анонс: 30 сентября 2026 · Общий доступ: 13 октября 2026 · Контекст: 1 048 576 токенов · Вход: текст, картинки, видео, аудио, PDF · Выход: текст · Цена на Genova AI: от 1 400 Дженов за 1 млн входящих токенов

Gemini 4 Argon в чате Genova AI: ответы из нашего теста 15 октября 2026 года

Коротко

• Единое окно 1 048 576 токенов на вход, размышления и ответ. Обычный ответ - до 65 536 токенов.

• Принимает текст, картинки, видео, аудио и PDF, отвечает только текстом. Картинки не рисует.

• Модель "думает" перед ответом: уровни low, medium (по умолчанию) и high. Первые слова в чате появляются через 25-45 секунд.

• По таблице Google лидирует в 13 из 18 бенчмарков против GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 и Claude Opus 5.5, проигрывает в 5. По независимому индексу Artificial Analysis делит 8-е место с Astra и Fable 5.1.

• На Genova AI: 1 400 Дженов за 1 млн входящих токенов и 7 000 за 1 млн исходящих. Короткий вопрос с ответом на полстраницы - примерно 5-10 Дженов.

• В нашем тесте нашла спрятанную фразу в документе на 80 тысяч токенов, написала рабочий код с тестами и прочитала искаженную надпись на картинке.

Что такое Gemini 4 Argon

Gemini 4 Argon - первая и пока единственная модель семейства Gemini 4. Google называет ее "flagship reasoning model", то есть флагманом для задач, где нужно рассуждать: анализ документов, код, агентные сценарии. По карточке модели это разреженная MoE-архитектура (mixture of experts), обученная с нуля, а не дообученная версия прошлой модели. Знания модели - по март 2026 года.

Выход был поэтапным. 30 сентября Google показала модель и дала доступ только специалистам по кибербезопасности через программу Fairwind. 13 октября Argon вышла в общий доступ: Gemini API, Google AI Studio, приложение Gemini для подписчиков AI Pro и Ultra, облако Google Cloud. Статус сразу стабильный, без приставки preview.

В списке моделей Google для Argon завели отдельную категорию рядом с Pro и Flash. Официально Google не пишет, что Argon заменяет Gemini 3.1 Pro, но в карточке модели безопасность сравнивают именно с 3.1 Pro, а клиенты Google (Box, Harvey) считают прирост относительно нее. По данным Reuters, модель Gemini 3.5 Pro, которую обещали на лето, Google выпускать не будет. Gemini 3.8 Flash - отдельная быстрая линейка, ее Argon не отменяет.

Gemini 4, Argon и Gemini 4 Pro: что уже вышло, а чего нет

В поиске люди спрашивают про "Gemini 4 Pro" и дату выхода Gemini 4. Отвечаем по документации Google на 15 октября 2026 года: Gemini 4 уже вышла, и это Argon. Модели с названием Gemini 4 Pro не существует, как и Gemini 4 Flash: в списках моделей Gemini API и Vertex есть только gemini-4-argon и ее закрытая версия для кибербезопасности gemini-4-argon-cyber-permissive. Google обещает "остальное семейство Gemini 4", но названий и дат не называет.

Почему "Argon", Google не объясняет ни в анонсе, ни в карточке модели. Версии в интернете о схеме названий по благородным газам - догадки. Даты, которые известны точно: 30 сентября 2026 - анонс и доступ для специалистов по кибербезопасности, 13 октября 2026 - общий доступ, 15 октября 2026 - модель в чате Genova AI.

Что умеет Gemini 4 Argon: контекст, файлы, мышление

Главное отличие от прошлых моделей - единое окно: 1 048 576 токенов делятся между тем, что вы отправили, тем, что модель "подумала", и ответом. Для обычного чата это не ограничение: даже документ на 300 страниц занимает около 100 тысяч токенов. Длинные ответы свыше 65 тысяч токенов Google отдает только в фоновом режиме с продолжением по частям, в обычном чате это недоступно.

Мышление у Argon не отключается. Это объясняет паузу перед ответом: модель сначала рассуждает, и только потом в чат идет текст. В наших замерах первое слово появлялось через 25-45 секунд, а весь ответ занимал от 30 секунд до минуты. Для короткого "привет" это долго, для разбора документа - нормально.

Бенчмарки Gemini 4 Argon: что показывает Google и независимые замеры

В карточке модели Google сравнивает Argon с тремя конкурентами: GPT-6 Astra от OpenAI, Claude Fable 5.1 и Claude Opus 5.5 от Anthropic. Всего 18 тестов, Argon первая в 13 из них, в одном делит первое место и в 5 проигрывает. Вот самые показательные строки:

Две оговорки. Первая: методология смешанная. Цифры Argon Google считала сама на максимальном уровне мышления, а цифры конкурентов частично взяла из их собственных отчетов и лидербордов. Вторая: по кодингу картина неоднозначная. На DeepSWE Argon впереди, но на FrontierSWE v2 отстает от Astra на 10 пунктов, а в терминале уступает Opus 5.5. Google сама формулирует сильные стороны как знаниевую работу, длинный контекст, видео и устойчивость к инъекциям в промпт: по тесту Gray Swan доля успешных атак через подсунутый текст - 0,7%.

Независимые замеры скромнее. Индекс Artificial Analysis у Argon - 53 балла, это 8-е место из 216 моделей, столько же у GPT-6 Astra и Claude Fable 5.1, а у Claude Opus 5.5 - 58. В индексе Vals, где собраны практические задачи, Argon первая с 68,9%. Сравнений с Gemini 3.1 Pro по тестам Google не публикует, только слова клиентов: Box говорит о точности на 14% выше.

Наш тест Gemini 4 Argon на русском

15 октября мы отправили модели шесть заданий через того же провайдера, через которого она работает в чате Genova AI, с настройками по умолчанию и по одному разу, без выбора лучших попыток. Время считали от отправки до первого слова и до конца ответа. Ответы ниже приводим как есть, с сокращениями длинных кусков.

Тест 1. Три логические задачи

1. В комнате 3 выключателя, за дверью лампочка. Можно один раз войти в комнату с лампочкой. Как узнать, какой выключатель ее включает? 2. У Маши вдвое больше братьев, чем сестер, а у ее брата Пети поровну братьев и сестер. Сколько детей в семье? 3. Если вчера было послезавтра, то сегодня была бы пятница. Какой сегодня день?

Первые две задачи решены верно: выключатель находится через нагрев лампочки, в семье 7 детей (4 мальчика и 3 девочки, модель показала проверку для обоих). В третьей задаче Argon не стала угадывать, а разобрала два прочтения условия и дала два ответа - понедельник и вторник, с выкладками для каждого. Для задачи с намеренно двусмысленной формулировкой это честнее, чем один ответ без оговорок. Первое слово через 26 секунд, весь ответ за 32 секунды.

Тест 2. Код на Python с тестами

Напиши на Python функцию, которая принимает список банковских операций (словари с полями date, amount в рублях, category) и возвращает словарь: категория -> сумма расходов за последние 30 дней от самой поздней даты в списке. Доходы не считаются. Добавь 3 теста на pytest.

Модель написала функцию с разбором дат, фильтром по знаку суммы и округлением до копеек, а к ней три теста: обычный случай с доходом и старой тратой, граница ровно в 30 дней и пустой список. Тесты осмысленные, а не декоративные - граничный случай проверяет, что 30-й день входит, а 31-й нет. Фрагмент:

def get_expenses_last_30_days(transactions: list[dict]) -> dict[str, float]:
    if not transactions:
        return {}
    parsed_txs = [{"date": datetime.strptime(tx["date"], "%Y-%m-%d").date(),
                   "amount": tx["amount"], "category": tx["category"]} for tx in transactions]
    max_date = max(tx["date"] for tx in parsed_txs)
    cutoff_date = max_date - timedelta(days=30)
    expenses = defaultdict(float)
    for tx in parsed_txs:
        if tx["amount"] < 0 and cutoff_date <= tx["date"] <= max_date:
            expenses[tx["category"]] += abs(tx["amount"])
    return {category: round(total, 2) for category, total in expenses.items()}

Первое слово через 29 секунд, весь ответ за 41 секунду. Один минус не модели, а провайдера: в этом ответе поток оборвался на полуслове и пришел заново целиком, так что без фильтра текст показался бы дважды. На Genova AI такие повторы вырезаются на сервере.

Тест 3. Документ на 80 тысяч токенов и спрятанная фраза

Мы взяли первый том "Войны и мира" (около 320 тысяч знаков, 80 100 токенов), вставили в середину выдуманное "примечание издателя" про тираж в 7 412 экземпляров и попросили: назвать книгу и автора, пересказать первые главы в пяти предложениях и процитировать примечание дословно.

Argon назвала книгу и автора, уточнила, что это первый вариант романа, пересказала события от вечера у Шерер до отъезда князя Андрея в армию и процитировала вставленную фразу слово в слово, указав, в какой главе она стоит. Первое слово через 42 секунды, весь ответ за 50 секунд. У провайдера такой запрос стоил $0,064, на Genova AI по ценам на 15 октября он обошелся бы примерно в 116 Дженов.

Тест 4. Картинка с искаженной надписью

Отправили картинку со сравнением двух баннеров чайной лавки, где на одном надпись нарисована с ошибкой. Вопрос: что на картинке и что на ней написано.

На картинке показано сравнение двух баннеров на чайную тематику, где на деревянных столах изображены заварочные чайники, чашки, рассыпной чай со специями и сушки. На верхнем изображении с пометкой "Nano Banana 2" написан искаженный заголовок "ЧЯЙЛАЯ ЛАВКА" и слоган "ЛУЧШИЙ ЧАЙ ДЛЯ ВАШЕГО ДОМА", а на нижнем баннере с подписью "Nano Banana 2.1" размещена исправленная надпись "ЧАЙНАЯ ЛАВКА".

Модель прочитала и подписи версий, и искаженное слово, и правильный вариант. Первое слово через 27 секунд, ответ за 32 секунды.

Тест 5. Редактура канцелярита

Отредактируй текст: исправь ошибки, сделай его живым и понятным, сохрани смысл. Потом одной строкой перечисли, что исправил. Текст: "Наша компания занимается оказанием услуг по предоставлению клиентам возможности осуществления покупки товаров через интернет. Мы работаем с 2015 года и за это время нами было обслужено более чем 10000 клиентов которые остались довольны. В случае если у вас возникнут вопросы вы можете обратится в нашу службу поддержки которая работает круглосуточно без выходных."

Результат: "Мы помогаем покупать товары в интернете. Работаем с 2015 года, и за это время нашими услугами остались довольны больше 10 000 клиентов. Если у вас появятся вопросы, обращайтесь в службу поддержки - она работает круглосуточно и без выходных". В отчете модель перечислила, что убрала канцелярит и страдательный залог, исправила "обратится", расставила запятые и отделила тысячи пробелом. Все четыре правки на месте.

Тест 6. Формула в Excel

На вопрос, как посчитать число уникальных значений в столбце, Argon дала два варианта: =СЧЁТЗ(УНИК(A2:A100)) для Excel 2021 и Microsoft 365 и формулу через СУММПРОИЗВ и СЧЁТЕСЛИ для старых версий, с объяснением, почему вторая работает. Оба варианта рабочие, имена функций русские, как в русском Excel.

Что в тесте пошло не так

• Пауза перед ответом. 25-45 секунд тишины на каждый вопрос, даже на простой. В чате Genova AI в это время показан индикатор ожидания.

• Пустые ответы. Примерно один запрос из восьми-десяти провайдер возвращал пустым за две секунды. Повторный запрос проходил. В чате Genova AI сервер сам повторяет запрос до двух раз.

• Служебный мусор. В ответах про города встречались ссылки вида googleusercontent.com/map_content и пометки [cite: 1] - следы поиска по картам и источникам, которые провайдер не вычистил. На Genova AI они вырезаются.

• Один странный ответ. На просьбу написать письмо арендодателю модель ответила "Чтобы активировать это расширение, вам нужно подключиться к Gmail" - будто работает внутри приложения Gemini. Повтор того же вопроса дал обычное письмо.

Все это - признаки первых дней после релиза на стороне провайдера, а не качества самой модели. Но знать о них стоит: если ответ не пришел, отправьте вопрос еще раз.

Сколько стоит Gemini 4 Argon: цены Google и Genova AI

Что это значит в деньгах. Короткий вопрос с ответом на полстраницы - примерно 5-10 Дженов. Разбор документа на 80 тысяч токенов из нашего теста - около 116 Дженов. Джены списываются за фактические токены после ответа, подписки нет. В бесплатном тарифе Gemini API модель недоступна, в приложении Gemini она только для подписчиков AI Pro и Ultra, которые из России не оплачиваются. На Genova AI Argon открывается после оплаты любого пакета Дженов.

Чего нет в чате Genova AI

• Выбора уровня мышления: модель работает на уровне по умолчанию, medium. Провайдер дает только low и high, но с ними поток пока возвращается пустым, поэтому мы их не включали.

• Видео, аудио и PDF на входе: в чате можно прикрепить картинки. Текст из документа вставляйте в сообщение.

• Запросов длиннее примерно 190 тысяч токенов: это общий лимит чата, около 500 страниц текста.

• Ответов длиннее 65 тысяч токенов: фоновый режим Google через провайдера недоступен.

• Генерации картинок: Argon их не рисует. Для этого в чате есть отдельная кнопка, а на сайте - Nano Banana 2.1.

Argon, Gemini 3.1 Pro или Gemini 3.8 Flash: какую брать в чате

Цены на 15 октября 2026 года. Argon на Genova AI дешевле Gemini 3.1 Pro в 2,5-3 раза, потому что провайдер дает на нее вводную цену до 30 ноября.

В чате Genova AI рядом с Argon есть Gemini 3.1 Pro и Gemini 3.8 Flash, Claude Opus 5 и Claude Sonnet 5.5, GPT-5.2 Pro и GPT-5.1, Grok 4.6. Прямых сравнений Argon с этими моделями Google не публикует, поэтому ориентир такой: Argon берите для длинных документов, разбора картинок и задач, где важно подумать, а не ответить быстро. Для коротких вопросов и переписки быстрее и дешевле Gemini 3.8 Flash или GPT-4o Mini. Для кода стоит попробовать и Claude Sonnet 5.5: по тестам Google в терминальных задачах модели Anthropic сильнее. О Grok 4.6 мы писали отдельно - обзор Grok 4.6.

Как пользоваться Gemini 4 Argon в России без VPN

1. Откройте чат Genova AI со ссылкой на модель - Gemini 4 Argon будет выбрана сразу. Или выберите ее в списке моделей в группе Google.

2. Модель доступна после оплаты любого пакета Дженов. Бесплатно в чате работает GPT-4o Mini.

3. Напишите вопрос по-русски, при необходимости прикрепите картинку. Подождите: первые слова появятся через 25-45 секунд.

4. Джены спишутся после ответа, по числу токенов. Стоимость ответа видна в чате.

Попробовать Gemini 4 Argon

Понимает ли Gemini 4 Argon русский язык

Да. Все шесть заданий нашего теста были на русском: модель решала задачи, писала и правила тексты без ошибок, читала кириллицу на картинке и дала русские имена функций Excel. Официального списка языков Google для Argon не публикует, поэтому это вывод из нашего теста, а не обещание Google.

Есть ли Gemini 4 Argon бесплатно

У Google - нет: модель не входит в бесплатный тариф Gemini API, а в приложении Gemini доступна только подписчикам AI Pro и Ultra. На Genova AI она открывается после оплаты любого пакета Дженов, бесплатно в чате работает GPT-4o Mini. Джены не сгорают и списываются только за фактические ответы.

Как писать запросы для Gemini 4 Argon

• Отправляйте весь материал сразу. Окна на миллион токенов хватает на книгу: вставляйте документ целиком и задавайте несколько вопросов в одном сообщении, как в нашем тесте с "Войной и миром".

• Просите структуру. "Три пункта", "таблица", "пять предложений" - модель держит формат, а пересказ без рамки получается длинным.

• К коду просите тесты. Argon пишет их по делу, с граничными случаями, и это лучший способ проверить, что функция работает.

• Двусмысленные задачи формулируйте точно. Иначе модель разберет все прочтения, как в задаче про дни недели.

• Не ждите мгновенного ответа. Модель думает перед каждым ответом. Если ответ не пришел вовсе, отправьте вопрос еще раз.

• Картинки с текстом читайте через чат. Надписи, таблицы и схемы на фото модель разбирает точно, включая кириллицу.