Google пусна Gemini 4 Argon — и версия за роботика

Google обяви на 13 октомври 2026 г. Gemini 4 Argon — новия си най-силен frontier модел, достъпен веднага в целия свят. Освен обичайните канали за разработчици и абонати, компанията пусна и отделна линия за роботика, в която същият модел управлява реални машини — от четириногия Spot на Boston Dynamics до хуманоида Apollo 2.

Какво получавате и къде

Моделът върви под идентификатора gemini-4-argon в Gemini API (платения план), с поддръжка в SDK-ята от първия ден. Достъпен е и през AI Studio, Android Studio, Gemini for Business и Google Antigravity. Потребителите на приложението Gemini и на AI режима в Търсенето го виждат само ако са на абонамент Ultra или Pro — безплатните и Plus акаунтите остават на по-слабите Flash модели.

Контекстът е 1 милион токена като общ лимит вход плюс изход — т.е. броячът е един за двете посоки, а не отделни квоти.

Цените са обявени в долари. Промоционалната тарифа до 30 ноември 2026 г. е 2 US$ за милион входни токена (≈ 1,79 €) и 10 US$ за милион изходни (≈ 8,93 €). След това стандартната тарифа се удвоява — 4 US$ (≈ 3,57 €) и 20 US$ (≈ 17,87 €). Кешираните входни токени получават 95% отбивка.

За научната общност Google дава на 10 000 изследователи безплатен достъп до най-високия план на Antigravity за шест месеца. Отделно върви програмата Fairwind за киберсигурност, в която моделът е достъпен без част от обичайните предпазители.

Числата

На индекса на Vals AI, който мери работа във финанси, програмиране, право и данъци, Argon е на първо място. В по-широките независими класации обаче картината е по-нюансирана: моделът изостава от Claude Opus 5.5 на Anthropic и от Muse Wonder Full на Meta, който излезе ден по-рано.

Google изтъква няколко измерими приложения:

• Chrome: рефакторинг, за който екипът е планирал месеци, е свършен за седмици.
• Кодови промени: над 35% повече подадени промени и близо една трета по-малко върнати назад.
• vLLM: ускорение на inference от 37 900 до 108 000 токена в секунда (2,85×).
• Python: 40% по-кратка подготовка на сесия и 21% по-бърз cold import.
• Квантова химия: 2,3× по-бързо предсказване на молекулни структури с xTB.

В научните тестове Argon дава 57% на RareBench (диагностика на редки болести) и 52,2% на LabBench. Това са полезни, но далеч не завършени резултати — моделът не е диагностичен инструмент и Google не го представя като такъв.

По сигурността: под 1% от био подзадачите при външно red teaming са преминали през филтрите, 0,7% успешни атаки на бенчмарка Gray Swan за indirect prompt injection при 15 адаптивни опита, и 2% опити за заобикаляне на инструкциите при агентни задачи по програмиране — най-добрият резултат на Gemini досега.

Версията за роботика

Тук е по-интересната част. Argon не е просто „мозък, който говори с робот” — Google го ползва на няколко нива от стека.

Снимка: Google / Google Developers Blog

На бенчмарка ERQA за физическо и пространствено разсъждение в 3D среда моделът постига 87% — над останалите frontier модели. В реални опити успеваемостта на задачите се вдига от 56% на 75%, а времето за изпълнение пада от 35 на 24 секунди.

Освен директното управление (мобилна манипулация, zero-shot контрол), Argon върши и неща, които обикновено изискват отделни системи:

• Real2Sim — превръща записи от камерата на робота в симулационен двойник, пренася човешко видео върху робот и генерира сцена от скица.
• Физическо разбиране — етикетиране на изпълнени епизоди, value функции, разбиване на задача на подзадачи.
• Самоподобрение — итерации в симулация и върху хардуер.

Демонстрациите минават през Boston Dynamics Spot (12 степени на свобода в краката плюс 6-степенна ръка), двураменната система Franka FR3, ALOHA 2 и хуманоида Apollo 2, в среди MuJoCo и Gemini Omni World Model. Авторът на публикацията е Канишка Рао, principal software engineer в екипа.

Контекст

Темпото на Google не се забавя: това е вторият голям резултат на DeepMind за кратко време след агента AlphaProof Nexus и задачите на Ердьош. Според The Decoder следващият модел вече е във вътрешни тестове под кодовото име Carbon, а семейството Gemini 4 ще получи още членове.

Заключение

Gemini 4 Argon е солиден, но не безапелационен ход. Първото място на Vals Index е реално, промоционалната цена е агресивна, а 1 милион токена общ контекст върши работа при големи кодови бази. В същото време моделът не води в общите класации, а най-интересното — роботиката — засега живее в демонстрации и партньорски лаборатории, не в продукти. Ако пишете код или експериментирате с агенти, си заслужава да го пробвате преди 30 ноември, докато тарифата е наполовина.