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Annoncé le 30 septembre 2026 · Déploiement par étapes
Gemini 4 Argonles recherches longues, rédigées en entier
Le premier modèle frontière de Google depuis Gemini 3, conçu pour raisonner en profondeur sur de longs travaux en plusieurs étapes. Il fait passer le plafond de sortie de 64K à 1M tokens et mène les chiffres publiés par Google sur le travail de connaissance, pas sur le code.
L'API Felo est en bêta fermée — l'accès à Gemini 4 Argon arrive bientôt.
- 1M
- Tokens de sortie maximum
- Contre 64K auparavant — un rapport complet généré en une seule trajectoire.
- 2 $ / 10 $
- Prix API d'introduction
- Par million de tokens d'entrée et de sortie. L'entrée en cache est à 95 % de réduction.
- 77.9 %
- DeepSWE v1.1
- Le score rapporté par Google, devant Claude Opus 5.5 et GPT-6 Astra.
- 15 %
- Taux d'hallucination
- Le plus faible mesuré parmi les modèles frontière par Artificial Analysis.
Les chiffres et les graphiques de cette page proviennent des organisations qui les ont publiés — Google, Arena.ai et Artificial Analysis — et sont reproduits sans modification.
État du déploiement
Argon n'est pas encore disponible pour tous. Voici l'ordre dans lequel il arrive.
Google déploie Argon par étapes, et la première n'est pas publique. L'accès dans Felo est en cours de préparation, en parallèle de ce déploiement.
Annoncé ensuite
Clients payants de l'API et Google AI Ultra
Google indique que l'accès élargi commence ici. Aucune date n'a été donnée, et un abonnement seul ne l'ouvre pas aujourd'hui.
Pas encore planifié
Développeurs, entreprises et particuliers
Vient après les offres payantes. Google ne s'est pas engagé sur un calendrier pour la disponibilité générale.
L'accès à Argon dans la recherche Felo est en cours. Cette page sera mise à jour à son ouverture.
Ses points forts
Un modèle fait pour terminer de longs travaux, pas pour répondre vite
Les points forts publiés d'Argon se concentrent sur la lecture, le raisonnement et l'écriture au long cours. C'est un profil différent de celui des modèles frontière axés sur le code auxquels on le compare.
Un raisonnement qui tient sur une longue tâche
Google positionne Argon sur des travaux en plusieurs étapes qui durent des heures, là où les modèles précédents dérivent ou s'arrêtent trop tôt.
1M tokens de sortie en une seule passe
La raison donnée par Google pour cette hausse : un modèle qui a la place de réfléchir longuement peut résoudre un problème difficile en une seule trajectoire plutôt qu'en de nombreux allers-retours.
Le travail de connaissance mène, pas le code
Les écarts les plus larges rapportés concernent Harvey's Legal Agent Benchmark et Vals Finance Agent v2 — de l'analyse juridique et financière réelle, pas des tâches synthétiques.
Une récupération en contexte long qui tient
Sur GraphWalks, qui vérifie si un modèle sait réellement exploiter un contexte de 256K à 1M, Google rapporte une avance de plus de dix points sur les autres modèles phares.
Compréhension de la vidéo longue
LVBench, qui mesure la compréhension sur de longues vidéos, est rapporté à 91.7 % — le meilleur score que Google liste pour Argon.
Chiffres publiés
Où se situe Argon dans les benchmarks de Google
Ce sont des résultats rapportés par l'éditeur. Google n'a pas précisé de réglage de raisonnement ou d'effort pour les scores mis en avant, et aucun laboratoire indépendant ne les a encore reproduits.
Benchmark
Ce qu'il mesure
Argon
Comparaison la plus proche
DeepSWE v1.1
Ingénierie logicielle sur horizon long
77.9 %
Opus 5.5 à 74.2 %, GPT-6 Astra à 74.1 %
CWE-bench v1
Trouver et corriger les vulnérabilités
68 %
À égalité en première place
AutomationBench
Tâches métier de bout en bout, par Zapier
51.3 %
Classé premier
LVBench
Compréhension de la vidéo longue
91.7 %
Le meilleur score que Google rapporte pour Argon
À prendre comme un ordre de grandeur. Les benchmarks d'éditeur survivent rarement tels quels au contact des charges de production, et Bloomberg a rapporté que certains employés de Google doutent eux-mêmes que cette avance se transpose au travail réel.
Sur Felo
À quoi ressemble un travail de recherche avec un rédacteur de 1M tokens
Felo associe la recherche à la compréhension de documents : un modèle à longue sortie change donc ce qu'une seule session peut produire.
Une recherche qui finit en document
Rassemblez les sources, puis demandez au modèle d'écrire la synthèse en une seule passe au lieu de la reconstituer section par section sur de nombreux prompts.
Des jeux de documents entiers en une tâche
La récupération en contexte long est la capacité où Argon est le plus fort, et c'est ce qui rend traitables les liasses de contrats, les dépôts réglementaires et les longs rapports.
Rédiger là où le ton compte
Le profil rapporté d'Argon — texte solide, code modéré — convient aux équipes qui veulent une prose qui se lit comme écrite, et non assemblée.
Coût
Ce que coûte Argon, et ce qui change ensuite
Google a publié un tarif d'introduction et un tarif catalogue plus élevé, sans dire quand la bascule intervient. Budgétez sur le montant le plus haut.
Type de token
Introduction
Ensuite
Entrée
2,00 $ / M
4,00 $ / M
Entrée en cache
95 % de réduction
95 % de réduction
Sortie
10,00 $ / M
20,00 $ / M
Pour comparaison, le tarif d'introduction se situe à peu près au niveau de GPT-6.1 Sol et de Sonnet 5.5, et près d'un cinquième de GPT-6 Astra. Ce sont des prix catalogue, pas un coût mesuré par tâche : Argon répond à des questions plus difficiles, donc une seule exécution peut coûter plus cher.
Comment travailler avec Argon sur Felo
01
Apportez la question entière
Donnez à Felo le jeu de documents ou le long fil, pas un résumé. L'avantage d'Argon commence là où le contexte cesse de tenir dans un prompt.
02
Demandez le livrable fini
Avec un plafond de sortie de 1M tokens, vous pouvez demander le rapport complet ou la version entière en une seule instruction plutôt que par sections.
03
Confrontez-le aux sources
Felo garde les citations attachées à la réponse, et c'est ce qui rend vérifiable un long document produit par le modèle.
L'accès à Argon dans la recherche Felo est en cours. D'ici son ouverture, tous les autres modèles de la gamme Felo sont disponibles dès maintenant.
Ouvrir la recherche Felo AIGemini 4 Argon : questions fréquentes
Pas de façon générale. Google a d'abord ouvert Argon à des partenaires sélectionnés de son programme Fairwind, et indique que l'accès élargi commencera par les clients payants de l'API et les abonnés Google AI Ultra. Aucune date n'a été annoncée pour cette étape, et un abonnement payant ne donne pas accès aujourd'hui.
Essayez les modèles frontière de Google sur Felo
Cherchez, lisez et rédigez avec le modèle qui convient à la tâche. Argon rejoint la gamme quand son déploiement atteindra Felo.
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