O Gemini 4 Argon no high marca 53 no Intelligence Index da Artificial Analysis. Empata com o GPT-6 Astra no máximo, e com o Fable 5.1 no máximo. O Opus 5.5 ainda lidera o gráfico, em 58. O GPT-6.1 Sol no máximo marca 52.
Uma tarefa do índice custa US$ 1,99 no preço de lançamento. Isso é 60% dos US$ 3,26 do Astra, e 2,7 vezes os US$ 0,72 do Sol. O preço de lista do Google começa em 1º de dezembro de 2026. Nesse preço, a Artificial Analysis coloca a mesma tarefa em US$ 3,98, cerca de 1,2 vez o Astra. O empate é real. A tarefa mais barata dura até 30 de novembro.
O 53 é high, o nível de pensamento mais alto. Em gemini-4-argon o padrão é medium. Este texto não tem índice para low nem para medium. O número também é a rodada de 30 de setembro. O Google abriu a API pública em 13 de outubro. A Artificial Analysis não publicou um segundo índice para essa versão. O gráfico de setembro ainda marca a barra como sem disponibilidade pública.
O Google anunciou o Argon em 30 de setembro para um grupo limitado de defensores de cyber, e abriu em 13 de outubro para a Gemini API paga, para empresas, e para assinantes Ultra e Pro no app Gemini e no AI Mode. A página da API deixa o modelo fora do nível gratuito e fora do plano Google AI Pro. O id é gemini-4-argon. Um segundo id, gemini-4-argon-cyber-permissive, é o modelo do Fairwind, e o nível de pensamento padrão dele é high. O preço de US$ 2 e US$ 10 na nota do Google vale para o modelo público.
Artificial Analysis, rodada de setembro. O Argon no high marca 53, no nível do Astra e do Fable. O Opus marca 58. O gráfico ainda marca o Argon como sem disponibilidade pública. Essa marca é de antes do lançamento de 13 de outubro.
O empate é uma taxa de alucinação mais baixa, mais os agentes
O índice fica 23 pontos acima do Gemini 3.1 Pro Preview, que marca 30, e 12 pontos acima do Gemini 3.8 Flash no high.
No AA-Omniscience, o Argon marca 42, ao lado do Astra em 43 e do Sol em 42. A taxa de alucinação é 15%, a mais baixa que a Artificial Analysis registra para qualquer modelo com 45 ou mais no índice. O Astra no máximo marca 51%. O Sol no máximo marca 54%. A precisão é 50%, 13 pontos abaixo dos 63% do Astra, e 5 pontos abaixo do Gemini 3.1 Pro Preview. O modelo admite lacunas com mais frequência. Também acerta menos respostas do que o Astra.
Em agentes, o AutomationBench-AA coloca o Argon em primeiro, com 78%, 7 pontos à frente do Sonnet 5.5 no máximo, 71%. O Terminal-Bench 4.0 marca 57%, acima dos 4% do Gemini 3.1 Pro Preview no mesmo gráfico, e atrás do Sonnet em 64%, do Opus em 60% e do Astra em 59%. O AA-Briefcase marca 1494 Elo. A taxa de aprovação da rubrica é 65%, a mais alta que a Artificial Analysis registrou nesse quadro. A Analytical Quality marca 1576 Elo. A Presentation Quality marca 1308 Elo.
O post de setembro do Google também cita o AutomationBench, em 51,3%. Esse número é do Google. Não é o 78%.
Artificial Analysis. O Argon lidera o AutomationBench-AA. No Terminal-Bench 4.0 ele fica atrás do Sonnet, do Opus e do Astra, e bem acima do Gemini 3.1 Pro Preview.
O desconto faz o trabalho que os tokens não fazem
O Argon usa cerca de 62.000 tokens de saída por tarefa do índice. O Astra no máximo usa cerca de 27.000. A conta mais baixa é o preço do token, e depois a promoção. Não é uma resposta mais curta.
O gráfico de custo começa no Gemini 3.1 Pro Preview, US$ 0,67 por tarefa. No preço padrão do Argon, a tarefa custa US$ 3,98. A promoção de 50% corta isso para US$ 1,99. A entrada em cache tem 95% de desconto: US$ 0,10 por milhão de tokens até 30 de novembro, e US$ 0,20 a partir de 1º de dezembro. A saída, pensamento incluído, custa US$ 10 agora e US$ 20 depois.
Artificial Analysis. A tarefa no preço padrão custa US$ 3,98. O preço de lançamento leva isso a US$ 1,99.
O que o Google mediu por conta própria
O Google coloca o Argon em primeiro no Vals Index e não publica a nota nos posts de lançamento. No DeepSWE v1.1, reporta 77,9%. No CWE-bench v1, reporta um empate em primeiro, com 68%. No LVBench, vídeo longo, reporta 91,7%. Esses números ficam na coluna do Google.
O post de 13 de outubro é, em grande parte, trabalho interno: Chrome, um pacote de química, inferência do Gemma, fusão e uma demo de robótica. Trate isso como o relato do laboratório.
A janela é um orçamento só
Entrada, pensamento e resposta dividem 1.048.576 tokens. Um request só para em 65.536 tokens de saída, pensamento incluído, ou em 32.768 numa chamada HTTP sem streaming. O long decode continua além disso, até o teto compartilhado menos a entrada. A Gemini API faz isso com execução em background. A Agent Platform faz isso com um continuation token, em v1beta1.
Cache de contexto explícito não é suportado. O cache implícito dá desconto a um prefixo repetido, de 95%. A documentação da Gemini API coloca esse prefixo em 4.096 tokens. A documentação da Agent Platform coloca em 6.144. thinking_budget e um nível de pensamento MINIMAL devolvem 400 na Agent Platform. temperature, top_p e top_k são ignorados.
Na prática
- Leia o 53 como high, na rodada de setembro. Medium é o que gemini-4-argon envia se você deixar o controle quieto. O Opus em 58 ainda está à frente desse empate.
- Use a tarefa de US$ 1,99 até 30 de novembro de 2026. Em 1º de dezembro o preço de lista é US$ 4 e US$ 20, e a Artificial Analysis precifica a tarefa em US$ 3,98, cerca de 1,2 vez o Astra. A entrada em cache passa de US$ 0,10 para US$ 0,20. A nota pública vale para o modelo público.
- Para um modelo chamável neste índice, o máximo do Astra é o mesmo 53 a US$ 3,26 por tarefa, com cerca de 27.000 tokens de saída. O Argon usa cerca de 62.000. O máximo do Sol é 52 a US$ 0,72.
- Em agentes, fique com o AutomationBench da Artificial Analysis em 78% e o Terminal-Bench em 57%. O AutomationBench do Google é 51,3%. DeepSWE em 77,9% e CWE-bench em 68% são do Google.
- Em conhecimento, o ganho é a taxa de alucinação de 15%, contra 51% do Astra. A precisão é 50%, contra 63% do Astra. A nota de Omniscience, 42, fica ao lado dos 43 do Astra.
- Reserve uma janela compartilhada de 1.048.576 tokens. Uma resposta longa precisa de long decode. Coloque max_output_tokens alto o bastante para o pensamento não encerrar a resposta. Ponha o prefixo estático primeiro. O piso do cache é 4.096 tokens na documentação da Gemini API e 6.144 na documentação da Agent Platform.
Fontes: Gemini 4 Argon, 30 de setembro, o lançamento de 13 de outubro, o guia da Gemini API, o guia da Agent Platform e a Artificial Analysis. O índice de 53, as tarefas de US$ 1,99 e US$ 3,98, os 62.000 tokens de saída, o Omniscience, o AutomationBench-AA, o Terminal-Bench e o Briefcase são da Artificial Analysis, em high, na rodada de setembro. O preço de US$ 2 / US$ 10 até 30 de novembro, o preço de US$ 4 / US$ 20 a partir de 1º de dezembro, o medium padrão e a janela compartilhada de 1.048.576 tokens são do Google. DeepSWE, CWE-bench, LVBench e o ranking do Vals são do Google.
