Gemini 4 Argon lanseres globalt — men svikter på agentisk koding i Googles egen tabell
Googles største modellanslipp på nesten et år ble først åpnet for et lite utvalg cybersikkerhetsfolk. Fra 13. oktober rulles Gemini 4 Argon ut globalt — med en usedvanlig lang outputgrense, en intropris som gjør modellen blant de billigste i frontklassen, og en benchmark-portefølje som Google selv viser er blandet.
Hva som har skjedd
Google annonserte Gemini 4 Argon første gang 30. september 2026, i et blogginnlegg av Google DeepMinds SVP Koray Kavukcuoglu. Den gang var modellen begrenset til betrode cybersikkerhetsforsvarere i Googles Fairwind Program (Mashable). 13. oktober kom den globale utrullingen.
Ifølge The Verge er Argon Googles første store frontier-utgivelse siden Gemini 3 sent i 2025 (The Verge) — det vil si det første betydelige svaret på konkurrentene på over ni måneder.
Hva utviklere faktisk får: én million token ut
Den viktigste endringen for utviklere er ikke inputkonteksten, men outputlengden. Argon kan skrive opptil én million token i én respons — mot 64 000 token på tidligere Gemini-modeller (MarkTechPost).
Mekanikken er verdt å forstå: Modellkortet beskriver et kombinert vindu på opptil én million token for input pluss output til sammen. Et langt prompt spiser altså av rommet som står igjen for output. For svært lange genereringer dokumenterer modellkortet en continuation-protokoll som lar svar fortsette over flere kall.
Ellers er Argon ifølge modellkortet en helt ny modell, ikke en finjustering av en tidligere Gemini: en stor skalert sparse mixture-of-experts-transformer med multimodal input (tekst, bilder, lyd og video) og kun tekst som output. Parametertallet er ikke oppgitt (MarkTechPost).
Prisen — og klokken som tikker
Introduksjonsprisen på API-et er 2 dollar per million inputtoken og 10 dollar per million outputtoken, med bufret input til 0,10 dollar per million (KuCoin/Shenchao TechFlow). Til sammenligning tar OpenAIs GPT-6 Astra 10 dollar per million inputtoken og 50 dollar per million outputtoken — altså fem ganger så mye på output. Med introprisen koster en full respons på én million token altså 10 dollar i outputtoken.
Men rabatten har utløpsdato. Ifølge Ars Technica gjelder tilbudet bare gjennom 30. november, før prisen dobles til 4 og 20 dollar per million token (Ars Technica). Her er mediene imidlertid ikke helt enige: The Verge støtter 30. november, mens Gizmodo skriver at prisene dobles «fra desember», og KuCoin oppgir at kampanjeprisen gjelder «ut fjerde kvartal 2026». Avvikene kan ikke forenes ut fra tilgjengelig informasjon — men det sikre budskapet til utviklere er at $2/$10 er midlertidig, og at standardprisen etterpå blir $4/$20.
Hvem får tilgang — og på hvilke vilkår
For forbrukere er Argon reservert betalende brukere: I Gemini-appen kreves AI Pro eller AI Ultra, mens Antigravity og AI Studio kun tilbyr modellen til AI Ultra-abonnenter. Google ville ikke si når eller om Argon kommer til lavere nivåer i Antigravity (Ars Technica).
Prisen på selve Ultra-abonnementet er heller ikke entydig rapportert: Mashable oppgir at Ultra starter på 100 dollar per måned, mens Ars Technica skriver 99 dollar. Detaljen er liten, men viser at tallene i dekningsstoffet stammer fra sekundærkilder, ikke fra Googles egne dokumenter.
Benchmark-bildet: svakere på agentisk koding
Det ærlige bildet er at Argons styrker og svakheter ligger ulike steder — og Google selv legger dette åpent frem.
I Googles egen sammenligningstabell ligger Argon bak konkurrentene på fem rader. Mest markant er FrontierSWE v2, der Argon skårer 55,0 prosent mot 65,5 prosent for GPT-6 Astra (MarkTechPost). Merk samtidig at de fleste konkurrentskår i tabellen er selvrapporterte eller hentet fra offentlige ledertavler, og at Argons DeepSWE-skår var selvutregnet — tallene er altså ikke uavhengig verifisert.
Den viktigste tredjepartskontrollen er Artificial Analysis Intelligence Index. Der ligger Argon på 53 poeng med «high reasoning» aktivert — på nivå med GPT-6 Astra, ett poeng over GPT-6.1 Sol og Muse Wonder Max, men rundt fem poeng bak Claude Opus 5.5 og Claude Sonnet 5.5 (Mashable).
Det passer med rapporteringen rundt lanseringen: Gizmodo omtaler at debuten ble dempet av rapporter om skepsis blant noen Google-ansatte til modellens ytelse i sentrale områder som koding, etter tidligere forsinkelser av Gemini 3.5 Pro (Gizmodo).
Googles egne påstander om intern bruk
Kavukcuoglu sier at Google selv bruker modellen internt: «I Google har vi brukt Argon på våre vanskeligste ingeniørproblemer», skriver han i lanseringsinnlegget, og peker blant annet på at modellen ble brukt til å strømlinjeforme Chrome (Gizmodo).
Selskapet fremmer også konkrete tall fra intern bruk i Antigravity: angivelig over 35 prosent flere agentiske kodeinnsendinger og nesten en tredjedel færre kode-tilbakerullinger (Android Authority). Dette er selskapspåstander uten uavhengig verifisering — og de står i en viss spenning til benchmark-svakheten på agentisk koding som Googles egen tabell viser.
Sikkerhetsavklaringen
Verdt å merke seg for en modell som først ble åpnet for cybersikkerhetsforsvarere: Under Googles Frontier Safety Framework oppgir selskapet at det ikke kan utelukke at Argon når det kritiske kapabilitetsnivået innen biologi og cybersikkerhet. Google rapporterer samtidig at det har iverksatt sikkerhetstiltak som det selv vurderer som risikoreduserende (MarkTechPost).
Det som fortsatt er uavklart
Tre ting bør utviklere følge med på:
- API-utbredelsen. Mashable påpeker at lanseringskunngjøringen ikke sier om API-tilgangen er utvidet utover Googles tidligere rulleringsplaner.
- Prisutløpet. Konflikten mellom 30. november (Ars Technica, The Verge), «fra desember» (Gizmodo) og «ut Q4» (KuCoin) er ikke avklart. Sjekk Googles egne prissider før du planlegger rundt $2/$10.
- Primærkildene. Ingen av tallene i denne saken er hentet direkte fra Googles modellkort, blogginnlegg eller utviklerdokumentasjon — alt kommer via sekundær dekning. Tallene bør verifiseres mot dokumentasjonen før de legges til grunn for produksjonsbeslutninger.
Det klare inntrykket etter lanseringen: Argon er en betydelig kapabilitetsoppgradering med en økonomisk aggressiv inngangspris og en outputgrense få andre kan matche — men på agentisk koding, feltet mange brukere bryr seg mest om akkurat nå, er det fortsatt rom for tvil, og Google synes selv å være blant de som har det.