अभी उपलब्ध
भरोसेमंद साइबर डिफ़ेंडर
Google के Fairwind कार्यक्रम के चुने हुए साझेदारों को Argon सबसे पहले मिलता है, और साइबर सुरक्षा अंकुशों के बिना मिलता है।
30 सितंबर 2026 को घोषित · चरणों में उपलब्ध हो रहा है
Gemini 4 Argonलंबी रिसर्च, पूरी लिखी हुई
Gemini 3 के बाद Google का पहला फ़्रंटियर मॉडल, लंबे और बहु-चरणीय काम में गहरी रीज़निंग के लिए बनाया गया। यह आउटपुट की सीमा 64K टोकन से 1M तक बढ़ाता है, और Google के प्रकाशित आँकड़ों में कोडिंग की जगह ज्ञान-कार्य में आगे है।
Felo API क्लोज़्ड बीटा में है — Gemini 4 Argon का एक्सेस जल्द ही मिलेगा।
- 1M
- अधिकतम आउटपुट टोकन
- 64K से बढ़कर — एक ही प्रवाह में तैयार पूरी रिपोर्ट।
- 2 $ / 10 $
- शुरुआती API क़ीमत
- प्रति 10 लाख इनपुट और आउटपुट टोकन। कैश किए गए इनपुट पर 95% छूट।
- 77.9%
- DeepSWE v1.1
- Google के बताए आँकड़े, Claude Opus 5.5 और GPT-6 Astra से आगे।
- 15%
- हैलुसिनेशन दर
- Artificial Analysis के मापन में फ़्रंटियर मॉडलों के बीच सबसे कम।
इस पृष्ठ के आँकड़े और चार्ट उन्हीं संस्थाओं से लिए गए हैं जिन्होंने उन्हें प्रकाशित किया — Google, Arena.ai और Artificial Analysis — और इन्हें बिना बदलाव के ज्यों का त्यों दिया गया है।
रोलआउट की स्थिति
Argon अभी आम उपलब्धता में नहीं है। आने का क्रम यह है।
Google Argon को चरणों में जारी कर रहा है, और पहला चरण सार्वजनिक नहीं है। Felo के भीतर एक्सेस इसी रोलआउट के साथ तैयार किया जा रहा है।
अगला घोषित चरण
पेड API ग्राहक और Google AI Ultra
Google का कहना है कि व्यापक एक्सेस यहीं से शुरू होगा। कोई तारीख़ नहीं दी गई, और अकेली सदस्यता आज एक्सेस नहीं देती।
अभी तय नहीं
डेवलपर, उद्यम और आम उपयोगकर्ता
पेड स्तरों के बाद आता है। Google ने आम उपलब्धता के लिए कोई समय-सीमा तय नहीं की है।
Felo Search के भीतर Argon एक्सेस पर काम चल रहा है। खुलने पर यह पृष्ठ अपडेट किया जाएगा।
यह किसमें अच्छा है
तेज़ जवाब देने के लिए नहीं, लंबा काम पूरा करने के लिए बना मॉडल
Argon की प्रकाशित मज़बूती पढ़ने, तर्क करने और लंबा लिखने के आसपास है। यह उन कोडिंग-केंद्रित फ़्रंटियर मॉडलों से अलग ढाँचा है जिनसे इसकी तुलना हो रही है।
ऐसा तर्क जो लंबा काम टिक जाए
Google Argon को घंटों चलने वाले बहु-चरणीय काम के लिए पेश करता है, जहाँ पहले के मॉडल भटक जाते हैं या जल्दी रुक जाते हैं।
एक ही बार में 1M टोकन आउटपुट
Google के मुताबिक़ बढ़ोतरी की वजह यह है: जिस मॉडल के पास लंबा सोचने की जगह हो, वह कठिन समस्या को कई चक्करों की जगह एक ही प्रवाह में हल कर सकता है।
आगे ज्ञान-कार्य, कोडिंग नहीं
सबसे बड़ा फ़र्क़ Harvey's Legal Agent Benchmark और Vals Finance Agent v2 में बताया गया है — यानी असली क़ानूनी और वित्तीय विश्लेषण में, बनावटी कामों में नहीं।
टिकने वाला लंबा-संदर्भ रिट्रीवल
GraphWalks पर, जो जाँचता है कि मॉडल 256K से 1M तक के संदर्भ का सचमुच इस्तेमाल कर पाता है या नहीं, Google दूसरे फ़्लैगशिप से दस अंक से ज़्यादा की बढ़त बताता है।
लंबे वीडियो की समझ
लंबे वीडियो पर समझ मापने वाले LVBench में 91.7% बताया गया है — Google द्वारा Argon के लिए दिया गया सबसे ऊँचा स्कोर।
प्रकाशित आँकड़े
Google के ही बेंचमार्क पर Argon कहाँ बैठता है
ये निर्माता के बताए नतीजे हैं। Google ने मुख्य स्कोर के लिए कोई thinking या effort सेटिंग नहीं बताई, और किसी स्वतंत्र लैब ने अभी इन्हें दोहराया नहीं है।
बेंचमार्क
क्या मापता है
Argon
निकटतम तुलना
DeepSWE v1.1
लंबी अवधि का सॉफ़्टवेयर इंजीनियरिंग
77.9%
Opus 5.5 74.2%, GPT-6 Astra 74.1%
CWE-bench v1
कमज़ोरियाँ ढूँढना और ठीक करना
68%
पहला स्थान साझा
AutomationBench
Zapier से एंड-टू-एंड कारोबारी काम
51.3%
पहले स्थान पर
LVBench
लंबे वीडियो की समझ
91.7%
Google द्वारा Argon के लिए बताया सबसे ऊँचा स्कोर
इन्हें दिशा-संकेत मानिए। निर्माता के बेंचमार्क असली उत्पादन काम से टकराने पर शायद ही बिना बदले टिकते हैं, और Bloomberg ने बताया है कि Google के कुछ कर्मचारी ख़ुद संदेह करते हैं कि बेंचमार्क की बढ़त असली काम में बदलती है।
Felo पर
1M टोकन लिखने वाले मॉडल के साथ रिसर्च का काम कैसा दिखता है
Felo सर्च को दस्तावेज़-समझ के साथ जोड़ता है, इसलिए लंबा आउटपुट देने वाला मॉडल बदल देता है कि एक सत्र क्या बना सकता है।
ऐसी रिसर्च जो दस्तावेज़ पर ख़त्म हो
स्रोत जुटाइए, फिर कई प्रॉम्प्ट में हिस्सों को जोड़ने की जगह मॉडल से संश्लेषण एक ही बार में लिखवाइए।
एक ही काम में पूरे दस्तावेज़-सेट
लंबा-संदर्भ रिट्रीवल Argon की सबसे मज़बूत क्षमता है, और यही अनुबंध-सेट, फ़ाइलिंग और लंबी रिपोर्ट को संभव बनाता है।
जहाँ लहजा मायने रखता है
Argon का बताया गया स्वरूप — मज़बूत लेखन, मध्यम कोडिंग — उन टीमों के लिए ठीक है जिन्हें जोड़ा हुआ नहीं, लिखा हुआ लगने वाला लेखन चाहिए।
लागत
Argon की क़ीमत क्या है, और बाद में क्या बदलेगा
Google ने एक शुरुआती दर और उससे ऊँची सूची दर प्रकाशित की है, पर यह नहीं बताया कि बदलाव कब होगा। बजट ऊँचे आँकड़े पर बनाइए।
टोकन का प्रकार
शुरुआती
बाद में
इनपुट
2.00 $ / M
4.00 $ / M
कैश किया गया इनपुट
95% छूट
95% छूट
आउटपुट
10.00 $ / M
20.00 $ / M
तुलना के लिए: शुरुआती दर लगभग GPT-6.1 Sol और Sonnet 5.5 के बराबर है, और GPT-6 Astra की क़रीब पाँचवें हिस्से पर। ये सूची क़ीमतें हैं, प्रति-कार्य नापी गई लागत नहीं — Argon कठिन सवालों के जवाब देता है, इसलिए एक बार चलाना फिर भी महँगा पड़ सकता है।
Felo पर Argon के साथ काम कैसे करें
01
पूरा सवाल साथ लाइए
Felo को दस्तावेज़-सेट या लंबा थ्रेड दीजिए, उसका सार नहीं। Argon की बढ़त वहीं शुरू होती है जहाँ संदर्भ प्रॉम्प्ट में समाना बंद हो जाता है।
02
तैयार नतीजा माँगिए
1M टोकन की आउटपुट सीमा के साथ आप हिस्सों में नहीं, एक ही निर्देश में पूरी रिपोर्ट या पूरा ड्राफ़्ट माँग सकते हैं।
03
स्रोतों से मिलाकर जाँचिए
Felo जवाब के साथ हवाले जोड़े रखता है, और यही मॉडल से बने लंबे दस्तावेज़ को जाँचने लायक़ बनाता है।
Felo Search के भीतर Argon एक्सेस पर काम चल रहा है। खुलने तक Felo की लाइनअप के बाक़ी सभी मॉडल अभी उपलब्ध हैं।
Felo AI Search खोलेंGemini 4 Argon: आम सवाल
आम तौर पर नहीं। Google ने Argon पहले अपने Fairwind कार्यक्रम के चुने हुए साझेदारों को दिया, और कहा है कि व्यापक एक्सेस पेड API ग्राहकों तथा Google AI Ultra सदस्यों से शुरू होगा। उस चरण की कोई तारीख़ घोषित नहीं हुई है, और आज पेड सदस्यता से एक्सेस नहीं मिलता।
Google के फ़्रंटियर मॉडल Felo पर आज़माइए
काम के हिसाब से मॉडल चुनकर खोजिए, पढ़िए और लिखिए। जब इसका रोलआउट Felo तक पहुँचेगा, Argon भी लाइनअप में जुड़ जाएगा।
Felo AI Search खोलेंFelo AI Search इस्तेमाल करने के लिए क्रेडिट कार्ड की ज़रूरत नहीं।