Gemini 4 Argon は何が得意ですか？

長文の読み書きです。Google が公表した優位は、Harvey's Legal Agent Benchmark や Vals Finance Agent v2 といったナレッジワーク、GraphWalks の長い文脈の検索、91.7% を記録した LVBench の長い動画の理解にあります。コーディングのスコアは DeepSWE v1.1 では競争力がありますが、ゼロから作るプロジェクトでは弱くなります。

Gemini 4 Argon の料金はいくらですか？

Google の API 導入価格は、入力 100 万トークンあたり 2 ドル、出力 100 万トークンあたり 10 ドルで、キャッシュ入力は 95% 割引です。導入期間が終わると 100 万トークンあたり 4 ドルと 20 ドルに上がります。値上げの時期は示されていません。

Gemini 4 Argon は Gemini 4.0 Pro とどう違いますか？

Argon は新しい命名体系による別のリリースで、Gemini 4.0 系の更新ではありません。最も大きな変更は出力上限が 64K から 1M トークンに引き上げられたことで、Gemini 3 以来のフラッグシップであり、小幅な改良ではありません。

Gemini 4 Argon は GPT-6 Astra や Claude Opus 5.5 より優れていますか？

ワークロードによります。Google 自身の数字もそう示しています。Argon は DeepSWE v1.1 で GPT-6 Astra と Claude Opus 5.5 の両方を上回り、ナレッジワークの評価でも先行します。一方、ゼロから作るプロジェクトを測る FrontierSWE v2 と、Linux shell の実行を扱う Terminal-Bench 4.0 では GPT-6 Astra に劣ります。すべてのタスクで勝つモデルはありません。

Gemini 4 Argon は他のモデルよりハルシネーションが少ないですか？

Artificial Analysis が計測した Argon のハルシネーション率は 15% で、フロンティアモデルの中で記録された最低値です。実際には、根拠のない答えを出すよりも分からないと答えることを選びやすくなります。誤りに気づきにくい長い調査レポートでは、この点が最も効いてきます。

2026 年 9 月 30 日発表 · 段階的に提供開始

Gemini 4 Argon長い調査を、一気に書き切る

Google が Gemini 3 以来となるフロンティアモデルです。長時間・多段階の作業をまたぐ深い推論のために作られました。出力上限は 64K トークンから 1M に上がり、Google が公表した数字では、コーディングよりもナレッジワークで先行しています。

Felo で Gemini 4 Argon を試す Felo APIで呼び出す

Felo API は現在クローズドベータ中で、Gemini 4 Argon への対応は近日公開予定です。

Gemini 4 Argon のキービジュアル。青いグラデーションを背景に、モデル名と大きな数字の 4 が並んでいる — Google の発表用アートワーク。Argon は Gemini 4.0 系の更新ではなく、新しい命名体系のもとで登場します。名前にバージョン番号が付いていないのはそのためです。

1M: 最大出力トークン; 64K からの引き上げです。1 回の生成で報告書を最後まで書き切れます。
$2 / $10: API の導入価格; 入力・出力それぞれ 100 万トークンあたり。キャッシュ入力は 95% 割引です。
77.9%: DeepSWE v1.1; Google の公表値で、Claude Opus 5.5 と GPT-6 Astra を上回ります。
15%: ハルシネーション率; Artificial Analysis が計測したフロンティアモデル中の最低値です。

本ページの図版とグラフは、それぞれを公表した Google、Arena.ai、Artificial Analysis によるもので、改変せずに掲載しています。

提供状況

Argon はまだ一般提供されていません。提供はこの順で始まります。

Google は Argon を段階的に公開しており、最初の段階は一般向けではありません。Felo 内での利用も、この動きに合わせて準備を進めています。

提供中

信頼されたサイバー防御担当者

Google の Fairwind プログラムで選ばれたパートナーが最初に Argon を受け取ります。サイバーガードレールなしで提供されます。

次に公表

有料 API のお客様と Google AI Ultra

Google によれば、より広い提供はここから始まります。日付は示されておらず、現時点では購読だけでは利用できません。

時期未定

開発者、企業、一般利用者

有料プランの後に続きます。Google は一般提供の時期を明言していません。

Felo 検索内での Argon の提供は準備中です。開放され次第、本ページを更新します。

得意なこと

速く答えるためではなく、長い仕事を終えるために作られたモデル

Argon の公表された強みは、読む・考える・長く書くという領域に集まっています。コーディングを優先するフロンティアモデルとは、性格が異なります。

長いタスクでも崩れない推論

Google は Argon を、数時間におよぶ多段階の作業向けと位置づけています。従来のモデルはこうした作業で脱線したり、途中で止まったりしていました。

1M トークンを 1 回で出力

Google が増加の理由として挙げるのは、考える余地のあるモデルは、何度も往復せずに 1 回の流れで難問を解けるという点です。

コーディングではなくナレッジワークで先行

差が最も大きいのは Harvey's Legal Agent Benchmark と Vals Finance Agent v2 です。合成タスクではなく、実際の法務・財務分析が対象です。

耐える長文脈の検索

256K から 1M のコンテキストを実際に使いこなせるかを測る GraphWalks で、Google は他のフラッグシップに 10 ポイント以上の差をつけたと報告しています。

長い動画の理解

長い動画の理解度を測る LVBench は 91.7%。Google が Argon について示した中で最も高いスコアです。

Harvey's Legal Agent Benchmark の棒グラフ。Gemini 4 Argon が 19.6%、Claude Fable 5.1 が 6.7%、GPT-6 Astra が 5.4%、Claude Opus 5.5 が 3.8% — 長時間にわたる法務業務。Argon の 19.6% は 2 番手のモデルの約 3 倍で、Google が公表した中で最も大きな差です。

Vals Finance Agent v2 の棒グラフ。Gemini 4 Argon が 65.4%、Claude Fable 5.1 が 58.9%、Claude Opus 5.5 が 58.6%、GPT-6 Astra が 53.5% — 財務の調査と分析で、65.4% 対 53.5〜58.9% の集団。法務業務ほどの差はありませんが、順位は同じです。

公表された数値

Google 自身のベンチマークで Argon はどこにいるか

いずれもベンダー公表の結果です。Google は主要スコアの思考設定や effort 設定を明らかにしておらず、独立した検証もまだありません。

ベンチマーク

測定内容

Argon

最も近い比較

DeepSWE v1.1

長時間におよぶソフトウェアエンジニアリング

77.9%

Opus 5.5 が 74.2%、GPT-6 Astra が 74.1%

CWE-bench v1

脆弱性の発見と修正

68%

同率 1 位

AutomationBench

Zapier によるエンドツーエンドの業務タスク

51.3%

1 位

LVBench

長い動画の理解

91.7%

Google が Argon について示した最高スコア

方向性を示す数字として扱ってください。ベンダーのベンチマークが本番のワークロードでそのまま通用することはほとんどなく、ベンチマークの優位が実務に移るかを Google 社内でも疑う声があると Bloomberg は報じています。

DeepSWE v1.1 の棒グラフ。Gemini 4 Argon が 77.9%、Claude Opus 5.5 が 74.2%、GPT-6 Astra が 74.1%、Claude Fable 5.1 が 67.4% — 長時間におよぶソフトウェアエンジニアリング。主要スコアの 77.9% に対し、最も近い 2 モデルはいずれも 4 ポイント以内に収まっています。

AutomationBench の棒グラフ。Gemini 4 Argon が 51.3%、Claude Opus 5.5 が 42.5%、GPT-6 Astra が 41.4%、Claude Fable 5.1 が 31.4% — Zapier が作ったエンドツーエンドの業務タスク。Argon は 50% を超え、比較対象の他のモデルはすべて 30% 台か 40% 台前半にとどまっています。

CWE-bench v1 のリーダーボード。Gemini 4 Argon、Grok、GPT-6 Astra が 68% で並び、Claude Opus 5.5 が 67%、そこから Inkling の 37% まで下がっていく — Pass@1 での脆弱性の発見。Argon は差を広げたのではなく、ひしめく上位集団で首位に並んだだけです。上の表で「同率 1 位」としているのはそのためです。

16 のベンチマークにわたる Gemini 4 Argon の Google の全結果表。ナレッジワーク、エージェント型コーディング、ML エンジニアリング、科学と数学、長いコンテキスト、コンピュータ操作、マルチモーダル理解、サイバーセキュリティのグループに分かれている — 発表資料に載っている完全版の表で、Argon が勝っている箇所は青、競合がリードしているセルは灰色です。Argon が首位でない行は FrontierSWE v2、Terminal-Bench 4.0、PostTrainBench、Terminal-Bench Science 0.1、OSWorld-2.0 です。

Artificial Analysis の AA-Omniscience ハルシネーション率を 36 モデルについて示した棒グラフ。低い順に、Gemini 4 Argon（High）が 15%、次に MiniMax-M3 が 18%、Kimi K2.5 が 26%、そして DeepSeek-V4 Flash の 96% まで上がっていく — Artificial Analysis による独立した計測で、本ページで唯一ベンダーが提供していない数値です。各モデルが回答を控える代わりに誤って答えてしまう頻度を示し、Argon の 15% は掲載した 36 モデルの中で最低、目盛りは 96% まであります。

Arena.ai の Text Arena と Code Arena: WebDev のリーダーボードを並べて表示。Gemini 4 Argon は Text Arena で 1,625 を記録して 1 位、Code Arena: WebDev では 1,679 で 8 位 — 上の段落が根拠としている 2 つの順位で、Arena.ai の投票ランキングによるものです。Argon は Text Arena に掲載された 25 モデルの首位に立ち、Code Arena: WebDev では 8 位で、4 つの Claude モデルと OpenAI の GPT-6 系 3 モデルに先行を許しています。

Felo で

1M トークンを書けるモデルで、調査の流れはどう変わるか

Felo は検索と文書理解を組み合わせているため、長く出力できるモデルは 1 セッションで作れるものを変えます。

文書で終わる調査

資料を集め、要約と統合を 1 回で書かせます。多くのプロンプトに分けて少しずつ組み立てる必要はありません。

文書一式を 1 つのタスクで

長い文脈の検索は Argon が最も得意とする能力です。契約書の束、申請書類、長い報告書を扱いやすくするのもこの点です。

語感が問われる執筆

文章が強くコーディングは中程度という Argon の公表された特性は、組み立てたのではなく書かれた文章が必要なチームに向いています。

コスト

Argon の料金と、後から変わる点

Google は導入価格と、それより高い通常価格を公表していますが、切り替えの時期は示していません。予算は高いほうの数字で立ててください。

トークンの種類

導入価格

以降

入力

$2.00 / 100 万トークン

$4.00 / 100 万トークン

キャッシュ入力

95% 割引

出力

$10.00 / 100 万トークン

$20.00 / 100 万トークン

参考までに、導入価格は GPT-6.1 Sol と Sonnet 5.5 とほぼ同水準、GPT-6 Astra のおよそ 5 分の 1 です。いずれも表示価格であり、タスクあたりの実測コストではありません。Argon は難しい問いを扱うため、1 回の実行が高くつくことはあります。

Felo で Argon を使いこなすには

問いをまるごと持ち込む

要約ではなく、文書一式や長いスレッドをそのまま Felo に渡してください。プロンプトに収まらなくなったところから、Argon の強みが効いてきます。

完成品をそのまま頼む

1M トークンの出力上限があれば、章ごとに分けずに、完全な報告書や初稿を 1 つの指示で求められます。

出典と突き合わせる

Felo は回答のそばに引用を残します。モデルが書いた長い文書を点検できるのは、このためです。

Felo 検索内での Argon の提供は準備中です。開放までは、Felo のラインアップにある他のモデルがすべて利用できます。

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Gemini 4 Argon よくある質問

一般にはまだ使えません。Google は Argon をまず Fairwind プログラムで選ばれたパートナーに公開し、より広い提供は有料 API のお客様と Google AI Ultra の加入者から始まるとしています。その段階の日付は公表されておらず、現在は有料の購読だけでは利用できません。

Felo で Google のフロンティアモデルを試す

タスクに合うモデルで検索し、読み、書いてください。Argon も、提供が Felo に届き次第ラインアップに加わります。

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Felo AI 検索の利用にクレジットカードは不要です。