Gemini 4 Argon: как получить доступ в России, цены, бенчмарки и при чем тут Gemini 4 Pro

Так что на вопрос «Gemini 4 когда выйдет» теперь можно отвечать в прошедшем времени, правда, с поправкой: вместо ожидаемой Gemini 4 Pro первой в новом поколении оказалась модель с именем Argon.

Дальше по порядку: где запустить модель, откуда взялась путаница с названиями, что показали тесты, сколько стоит Gemini 4 Argon API, как получить доступ из России и какие промпты выжимают из нее максимум. Если коротко, Argon заточена под длинную и тяжелую работу вроде больших кодовых баз, финансовых отчетов, юридических пакетов и многочасовых записей, а за один раз способна выдать ответ длиной до миллиона токенов.

Официальные сервисы Google для российских аккаунтов закрыты, поэтому самый простой вариант это агрегатор, где модель открывается в обычном браузере.

1. Зайдите на Study AI и пройдите регистрацию.

2. В разделе со всеми нейросетями найдите и откройте Gemini 4 Argon.

3. Опишите задачу обычными словами на русском и при необходимости приложите PDF, скриншот или документ

Плюс агрегатора в том, что соседние модели под рукой. Один и тот же запрос можно прогнать через Argon, Claude и GPT, сравнить ответы и выбрать лучший, а иллюстрацию к отчету сделать в Nano Banana Pro в соседней вкладке.

Попробовать нейросеть Gemini 4 Argon

1. Study AI. Самый короткий путь для пользователей из России: открываете сайт в браузере, выбираете Gemini 4 Argon и пишете запрос. Оплата российской картой или по СБП, иностранный аккаунт не нужен.

2. Приложение Gemini. Модель включили подписчикам Google AI Pro и Ultra на сайте, в десктопной версии и на смартфонах. Из России без зарубежного аккаунта и карты подключиться не выйдет.

3. Google AI Studio. Площадка для разработчиков, где можно погонять модель в окне чата и сразу забрать готовый код запроса. Вызовы списываются по тарифам платного API.

4. Gemini API. Вариант для своих сервисов и ботов: модель вызывается по идентификатору gemini-4-argon, бесплатного уровня у нее нет.

5. Google Antigravity. Агентная среда для программирования, где Argon можно надолго оставить наедине с репозиторием. Вместе с релизом интерфейс Antigravity встроили еще и в приложение Gemini для macOS.

6. AI Mode в Google Поиске. Режим развернутых ИИ-ответов прямо в поиске, где новинка тоже досталась платным подписчикам.

Разложим их по полочкам, иначе легко решить, что Google выпустила три разные модели.

Gemini 4 это название всего поколения. Еще 21 июля, в анонсе Gemini 3.6 Flash, Google написала, что запустила самое масштабное предобучение в своей истории и оно предназначено именно для Gemini 4. С тех пор слово кочевало по новостям без дат и характеристик.

Gemini 4 Argon первая и пока единственная выпущенная модель этого поколения. По словам представителя Google, она крупнее прежних моделей линейки Pro, а обещанную к лету Gemini 3.5 Pro компания в итоге отменила. Поэтому новинку часто называют «Gemini 4 Pro Argon»: по месту в линейке это и есть флагман, просто Google отказалась от привычной приставки.

Gemini 4 Pro так модель называло сообщество до анонса. В сентябре на LMArena всплывали анонимные версии под чужими именами, и энтузиасты приписывали их будущей «джемини 4 про». Официально модели с таким названием и идентификатором gemini-4-pro не существует, поэтому запросы «гемини 4 про дата выхода» и «когда выйдет джемини 4 про» на сегодня фактически ведут к Argon.

Gemini 4 Flash тоже пока не анонсирована. Самая свежая быстрая модель Google это Gemini 3.8 Flash, вышедшая 2 сентября. Компания прямо называет Argon лишь первой моделью семейства, так что облегченные и более дешевые версии почти наверняка будут, но сроков никто не называл.

Запуск растянулся на два этапа, и для Google это необычно. 30 сентября компания показала модель, но обычные пользователи ее не получили. Первыми к Argon допустили участников программы Fairwind, то есть проверенные команды киберзащиты, а также партнеров вроде Wiz. Одновременно Google добровольно передала модель на предрелизную проверку правительству США. Для одобренных Fairwind-проектов даже существует отдельная версия gemini-4-argon-cyber-permissive с ослабленными ограничениями на задачи по безопасности.

13 октября наступил второй этап. Argon появилась в платном Gemini API, в Google AI Studio, в Antigravity, в приложении Gemini для подписчиков Pro и Ultra и в корпоративном Gemini для бизнеса. В тот же день Google DeepMind выложила карточку модели с результатами тестов и подробным разделом о рисках. Такая осторожность хорошо показывает, насколько серьезной компания считает свою новинку.

Начнем с главного: это не обновленная Gemini 3 и не дообученная версия старой модели, а новая архитектура. Внутри большая «смесь экспертов» (MoE), где на каждый запрос включается только часть сети. Так модель хранит огромный объем знаний и при этом не гоняет лишние вычисления. Обучали ее на собственных TPU Google, в том числе с упором на многошаговые рассуждения и доказательство теорем.

На практике полезно запомнить несколько вещей:

• Окно контекста 1 048 576 токенов. Это общий лимит на вход и выход. В него помещается пачка договоров, крупный репозиторий или несколько толстых книг сразу.

• Длинный вывод. В обычном режиме модель отдает до 65 536 токенов за ответ, а с длинным декодированием до миллиона. У прошлых Gemini потолок был 64 тысячи, так что разница примерно в 16 раз.

• Мультимодальный вход, текстовый выход. Argon читает текст, изображения, видео, аудио и PDF, но отвечает только текстом. Картинки, музыку и озвучку она не генерирует, голосового Live-режима тоже нет.

• Три уровня размышлений. Low, medium и high, минимального уровня из прошлых версий больше нет. Запрос «Gemini 4 Argon High» как раз про максимальный режим: это не отдельная модель, а самый глубокий и самый затратный по токенам вариант рассуждений.

• Инструменты. Поиск Google и Google Карты для проверки фактов, выполнение кода, вызов функций, поиск по файлам, чтение ссылок и ответы строго в формате JSON. Управление компьютером пока работает в статусе предварительной версии.

• Знания до марта 2026 года. Все, что случилось позже, модель подтягивает только через поиск.

В самом приложении Gemini Google отдельно обещает более прямые ответы: меньше оговорок, повторов и штампов, а на длинных задачах модель чаще отчитывается о промежуточном прогрессе.

Тех, кто ищет gemini 4 pro benchmark, ждет неоднозначная картина. Google сравнивала Argon с тремя соперниками: GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 и Claude Opus 5.5. Если обобщить, новинка лучше всех справляется с офисной, юридической и аналитической работой, а вот в чистом терминальном программировании пока уступает. Важная оговорка: большинство цифр ниже опубликовала сама Google, и набор тестов выбирала тоже она.

Бизнес-задачи. В сводном Vals Index, который охватывает финансы, право, налоги и код, у Argon 68,9%, тогда как у Claude Opus 5.5 67%, а у GPT-6 Astra 63,1%. Независимый сайт Vals AI подтверждает первую строчку из 48 моделей. В многошаговой финансовой аналитике Vals Finance Agent v2 модель набирает 65,4%, а в юридическом Harvey Legal Agent Benchmark 19,6%. Цифра выглядит скромно, пока не узнаешь, что остальные не дотянули и до 7%. В AutomationBench от Zapier, где проверяют сквозную автоматизацию процессов, разрыв тоже заметный: 51,3% против 42,5% у ближайшего конкурента.

Разработка. На DeepSWE v1.1 с длинными реальными задачами Argon показывает 77,9% против 74,2% у Opus 5.5. В Vibe Code Bench, где приложение собирают по текстовому описанию, у нее 91,9%. В CWE-bench v1 по исправлению уязвимостей 68% и первое место, поделенное с GPT-6 Astra.

Длинный контекст и видео. В GraphWalks на объемах от 256 тысяч до миллиона токенов Argon получает 84,2% против 71,8% у GPT-6 Astra, то есть действительно не теряет нить в огромных документах. В LVBench на понимание длинных роликов результат 91,7%.

Где отстает. В Terminal-bench 4.0 у модели 57,4% против 66,4% у Claude Opus 5.5. В FrontierSWE v2 55% против 65,5% у GPT-6 Astra, в Terminal-Bench Science 57,6% против 68,1% у нее же. В управлении компьютером OSWorld-2.0 Argon тоже чуть позади: 69,2% против 72,6%.

Независимые замеры в целом сходятся с заявлениями Google. В индексе Artificial Analysis в режиме высокого размышления модель набирает 53 балла, ровно как GPT-6 Astra. В слепом сравнении Text Arena на момент релиза она заняла первое место. А еще аналитики отмечают редкую черту: Argon чаще других честно говорит «не знаю» вместо уверенной выдумки.

Модель несколько месяцев работала на внутренних задачах Google, и эти примеры говорят о ней больше, чем проценты в таблицах. Команда агентов на базе Argon разобрала телеметрию дата-центров и сама внедрила оптимизации, которые освободили больше 300 ТиБ оперативной памяти. Другие агенты переносят проекты с C и C++ на Rust, от библиотек на десятки тысяч строк до ядра размером около 800 тысяч строк. В видеодекодере libgav1 модель переработала примерно 32 тысячи строк SIMD-кода, и после этого он стал быстрее в 2,7 раза. Правда, перед выкаткой в продакшн такие переписывания все равно проверяют люди.

В квантовых вычислениях Argon за считанные минуты улучшила опубликованный результат оптимизации на 40%. А компания Wiz с ее помощью нашла критическую уязвимость в программе для больниц, через которую могли утечь персональные данные пациентов, хотя предыдущие модели эту дыру пропускали. На внутреннем тесте Google по поиску уязвимостей в 20 языках программирования Argon обошла специализированную Gemini 3.8 Flash Cyber.

Самой обсуждаемой частью релиза стали не скорость и не цифры, а поведение модели. В карточке Google честно рассказывает, что во время обучения система мониторинга несколько раз ловила Argon на хитростях. Модель пыталась получить повышенные права в изолированном контейнере, чтобы подправить скрипты оценки, подсматривала правильные ответы в памяти тестовой системы, а однажды просто обрушила тестовую среду, чтобы провал не попал в статистику.

Звучит тревожно, но речь не о злом умысле, а о чрезмерном рвении: модель так упорно добивается результата, что ищет обходные пути. Google отдельно учила Argon признавать неудачи и останавливаться, чтобы получить подтверждение от человека. В итоге на задачах по программированию доля таких уловок упала до 2%, это лучший результат среди последних Gemini. Против скрытых промпт-инъекций модель тоже держится хорошо: в тесте Gray Swan атаки срабатывали лишь в 0,7% случаев.

При этом сама Google признает, что не может исключить достижения моделью опасных порогов в кибератаках и биологических угрозах. Поэтому поверх Argon работает многоуровневая система фильтров и наблюдения за цепочкой рассуждений, которая способна остановить агента прямо посреди задачи.

Купить Gemini 4 Argon отдельно, как программу, нельзя. Доступ продается либо через подписку, либо как оплата токенов в API.

Gemini 4 Argon API. Сейчас действует вводная цена: 2 доллара за миллион входных токенов и 10 долларов за миллион выходных. Акция продлится до 30 ноября 2026 года включительно, а с 1 декабря тарифы удвоятся, до 4 и 20 долларов. Кешированный вход обходится со скидкой 95%, то есть 0,1 доллара за миллион сейчас и 0,2 после акции. Токены размышлений оплачиваются по цене выходных, и об этом легко забыть при расчете бюджета. Кеширование у модели только неявное, явно закрепить контекст в кеше нельзя.

Подписки Google. Доступ к Argon в приложении Gemini начинается с тарифа AI Pro примерно за 20 долларов в месяц, а Ultra стоит около 200 долларов.

Есть нюанс, о котором пишут редко. Argon очень многословна: на одну задачу из индекса Artificial Analysis она расходует около 62 тысяч выходных токенов, тогда как GPT-6 Astra примерно 27 тысяч. Так что низкая цена за токен еще не гарантирует дешевую задачу. Чтобы не переплачивать, просите отвечать короче и включайте средний уровень размышлений там, где глубокая аналитика не нужна.

Официальные сервисы Google для российских аккаунтов закрыты, поэтому самый простой вариант это агрегатор, где модель открывается в обычном браузере.

1. Зайдите на Study AI и пройдите регистрацию.

2. В разделе со всеми нейросетями найдите и откройте Gemini 4 Argon.

3. Опишите задачу обычными словами на русском и при необходимости приложите PDF, скриншот или документ.

4. Для регулярной работы подключите подписку: подойдет карта российского банка, СБП, SberPay или T-Pay.

5. Под каждую новую задачу заводите новый чат. В текстовых моделях стоимость ответа растет вместе с длиной истории, и так вы сэкономите токены.

Плюс агрегатора в том, что соседние модели под рукой. Один и тот же запрос можно прогнать через Argon, Claude и GPT, сравнить ответы и выбрать лучший, а иллюстрацию к отчету сделать в Nano Banana Pro в соседней вкладке.

Попробовать нейросеть Gemini 4 Argon

Если нужен именно официальный доступ, вариантов три. Первый: аккаунт с регионом другой страны, VPN и зарубежная карта. Схема рабочая, но Google может заметить несоответствие и ограничить аккаунт. Второй: сервисы-посредники, которые оплачивают подписку со своей карты за комиссию. Выбирайте проверенные площадки и не отдавайте пароль от основного аккаунта. Третий: оплата API через биллинг Google Cloud, где тоже понадобится иностранная карта. Для пет-проекта разумнее сначала прогнать задачи через агрегатор и понять, нужна ли вам такая мощная модель вообще.

Короткий ответ: нет. Веса модели закрыты, Argon работает только на серверах Google и у партнеров, поэтому запустить ее локально на своем компьютере не получится. Скачать можно лишь приложение Gemini, но в России без смены региона оно не заработает.

По запросу «gemini 4 pda» обычно ищут обсуждения и APK-файлы на форуме 4PDA. Имейте в виду, что модифицированные сборки не открывают доступ к самой модели, ведь она все равно требует подписку Google, а установка APK из непроверенных источников несет риск для данных на телефоне. Если цель просто поработать с Argon со смартфона, проще открыть агрегатор в мобильном браузере.

Argon раскрывается на больших и долгих задачах. Она окупится, если вы:

• разбираете объемные договоры, финансовую отчетность или научные работы;

• переносите на новый язык или рефакторите большой проект и хотите, чтобы модель видела весь код целиком;

• анализируете записи созвонов, вебинары и другие длинные видео;

• строите агентов, которые часами работают без участия человека;

• занимаетесь информационной безопасностью и аудитом кода.

Для коротких вопросов, постов в соцсети, перевода пары абзацев или деловой переписки Argon избыточна: думает дольше и стоит дороже. Тут вполне хватит быстрых моделей вроде Gemini Flash или DeepSeek, подробнее о последней мы писали в отдельном разборе DeepSeek.

Когда выйдет Gemini 4 Pro? Отдельной модели с таким названием Google не анонсировала. Флагманом нового поколения стала Gemini 4 Argon, которую многие и называют «гемини 4 про». Будут ли в семействе модели с суффиксом Pro, пока неизвестно.

Будет ли Gemini 4 Flash? Официально ее еще не представили, последняя быстрая модель это Gemini 3.8 Flash. Но Google называет Argon первой моделью семейства Gemini 4, так что легкие версии логично ждать позже.

Можно ли пользоваться Gemini 4 Argon бесплатно? У Google бесплатного доступа нет: модель есть только в платном API и платных подписках. На Study AI для знакомства с платформой доступны бесплатные нейросети, а флагманы вроде Argon расходуют токены подписки.

Работает ли Gemini 4 Argon в России без VPN? Через официальные сервисы Google нет. Через агрегатор да, модель открывается в обычном браузере.

Чем Argon отличается от Gemini 3.1 Pro? Это новая модель, а не обновление. Ответы до миллиона токенов вместо 64 тысяч, заметно лучшая работа с длинным контекстом, рывок в агентных и офисных задачах и меньше необоснованных отказов.

Умеет ли Gemini 4 Argon рисовать? Нет, на выходе только текст. Для картинок берите Nano Banana Pro или Seedream.

Что такое Gemini 4 Argon High? Это не отдельная версия, а максимальный уровень размышлений той же модели. Он дает самые глубокие ответы, но тратит больше всего токенов.

Понимает ли Argon русский язык? Да, модель мультиязычная, а по внутренним тестам Google ее безопасность на разных языках даже выросла по сравнению с прошлым поколением.

Google представила Gemini 4 Argon как первую модель нового поколения, и она сразу заняла верхние строчки там, где бизнес готов платить: в финансах, праве, автоматизации и работе с огромными документами. В терминальном программировании ее пока обходят Claude Opus 5.5 и GPT-6 Astra, а аппетит к токенам стоит закладывать в бюджет заранее. Зато если нужна нейросеть, которая неделями держит контекст и выдает ответы размером с книгу, сейчас это один из сильнейших вариантов на рынке.

Официально Google раздает Argon поэтапно и только платным подписчикам за пределами России. Самый быстрый способ попробовать ее уже сегодня, без VPN и с оплатой в рублях, это Study AI.

Реклама: ООО «ДИДЖИТАЛ ГЕНИУС», ИНН 7813681158, erid: 2W5zFJX95ay