Gemini 4 Argon: агенты пока не для всех

Артур Хорошев
Артур Хорошев CEO Maya AI · Основатель «Ковчег»
Опубликовано:
Иллюстрация: запертая дверь в лабораторию закрытого тестирования модели Gemini Аргон

Кто ищет Gemini 4 Argon для рабочих задач, сегодня упрется в закрытую дверь. Google действительно показала новую модель для длинных автономных агентов, но пока не открыла к ней общий доступ. Систему передали только узкому кругу партнеров по кибербезопасности, а в официальном каталоге API на первое октября 2026 года строчки с ней попросту нет. Если вы надеялись вызвать ее в привычном интерфейсе или через ключ, придется подождать.

Что за модель и почему вокруг нее шум

Официальный анонс состоялся 30 сентября 2026 года. Его выпустил Корай Кавукчуоглу, старший вице-президент Google DeepMind и главный архитектор искусственного интеллекта компании. Систему создавали под автономных агентов, которые часами ведут сложные задачи: аудит кода, исследование угроз и миграцию инфраструктуры.

Главное новшество — объем генерации. Модели дали возможность возвращать до одного миллиона токенов на выход вместо прежних 64 тысяч. Это серьезный сдвиг: агент может переписать большой модуль, собрать отчет или обновить пакет файлов за один ответ. При этом точный размер входного контекста в публикации не назвали, поэтому догадки о десятках миллионов токенов на вход остаются фантазиями.

Способность выдавать длинный связный ответ без пауз превращает модель из советника в полноценного исполнителя задач.

Кому открыли доступ и что такое Fairwind

Попробовать новинку прямо сейчас нельзя. Google разворачивает ее только для доверенных защитников через закрытую программу Fairwind. В самой инициативе участвует более 650 партнеров по миру, но Gemini 4 Argon досталась далеко не всем. Эксклюзивный доступ получил ограниченный набор участников: государственные киберцентры, операторы связи, энергетики и медицины, а также исследовательские лаборатории. Передавать или продавать доступ строго запрещено.

Схема доступа к модели Gemini 4 Argon через программу Fairwind
Схема доступа к модели Gemini 4 Argon через программу Fairwind
Страница Fairwind: заявку рассматривают у правительств, критической инфраструктуры и технологических платформ, доступ не для всех.
Страница Fairwind: заявку рассматривают у правительств, критической инфраструктуры и технологических платформ, доступ не для всех.

Если компания не проходит отбор, ей предлагают стандартные инструменты защиты на базе публичных версий. Обходных путей или платных заявок для обычных команд здесь нет.

Если вы хотите собирать надежные связки на доступных инструментах уже сейчас, заглядывайте в наш Telegram-канал Ковчег, читайте материалы в сообществе Ковчег в MAX или приходите на практическое обучение автоматизации на Make и AI.

Миллион токенов на вывод и стартовые цены

Хотя вызвать модель сегодня нельзя, Google уже опубликовала тарифы. На старте миллион входных токенов стоит два доллара, а миллион выходных — десять долларов. За кэшированный ввод дают скидку 95 процентов, то есть цена составит десять центов за миллион токенов. После завершения вводного периода цены вырастут до четырех и двадцати долларов соответственно, но даты окончания скидок компания не назвала.

Схема лимитов токенов и цен на использование Gemini 4 Argon
Схема лимитов токенов и цен на использование Gemini 4 Argon
Пост Google от 30 сентября 2026: доступ к Gemini 4 Argon через Fairwind и стартовая цена 2 и 10 долларов за миллион токенов.
Пост Google от 30 сентября 2026: доступ к Gemini 4 Argon через Fairwind и стартовая цена 2 и 10 долларов за миллион токенов.

Вводные тарифы задают понятный ориентир, но закладывать бюджет стоит только после релиза в каталоге.

Для остальных доступ обещают открыть так быстро, насколько это возможно. Первыми в очереди стоят платные клиенты API и подписчики Google AI Ultra. Процесс идет плавно: Google участвует в добровольных процедурах проверки безопасности с американскими властями.

Где модель проверили на реальных задачах

Авторы показали первые результаты тестов. На бенчмарке DeepSWE версии 1.1 модель набрала 77,9 процента. В тесте автоматизации процессов AutomationBench от Zapier система заняла первое место с результатом 51,3 процента. В понимании длинных видеоматериалов на LVBench зафиксировали 91,7 процента, а на тесте безопасности кода CWE-bench v1 модель разделила первую строчку с 68 процентами.

Схема результатов тестирования модели Gemini 4 Argon на задачах разработки
Схема результатов тестирования модели Gemini 4 Argon на задачах разработки

Внутри Google модель уже используют тысячи сотрудников. В системных задачах агенты помогли освободить более 300 терабайт памяти с общей оценкой экономии до петабайта. В квантовых алгоритмах расход ресурсов сократили на 40 процентов. Кроме того, агенты переводят старый код на Rust: для декодера libgav1 переписали 32 тысячи строк, получив ускорение в 2,7 раза к прежнему порту.

Среди внешних партнеров модель опробовала компания Wiz. В тестах система нашла критическую уязвимость в медицинском софте для больниц, которую прежние поколения моделей пропустили. Деталей уязвимости не раскрывают, но случай показывает, почему тестирование закрытое.

Закрытая проверка позволяет убрать опасные бреши до того, как мощная система попадет в открытую сеть.

Что делать разработчикам прямо сейчас

Главный вывод — не ждать модель в редакторах сегодня к вечеру. В открытом каталоге Interactions API последней версией остается gemini-3.8-flash, а среди агентов числится antigravity-preview-09-2026. В каталоге моделей строк с Argon нет.

Каталог моделей Gemini API: сверху стабильная Gemini 3.8 Flash, в меню есть Antigravity, строки Argon нет.
Каталог моделей Gemini API: сверху стабильная Gemini 3.8 Flash, в меню есть Antigravity, строки Argon нет.

Разумно развивать автоматизацию на текущих проверенных моделях. Следите за консолью разработчиков: как только стартует этап для клиентов API, появятся официальные идентификаторы и лимиты. До этого момента любые предложения купить доступ со стороны — обычный обман.

Поделиться статьей:
Telegram VK
Ссылка скопирована в буфер обмена
Артур Хорошев
Автор материала

Артур Хорошев

CEO Maya AI · Основатель «Ковчег»

Делюсь реальным опытом по вайбкодингу, автоматизации процессов в Make.com и созданию ИИ-агентов в Cursor. Автор курса и закрытого клуба «Контент-завод».

Клуб практиков

Создавайте контент и сервисы с помощью ИИ-агентов

В клубе «Контент-завод» — 181 практическое занятие, закрытые эфиры дважды в неделю (веду лично), готовые связки Make.com, MCP-серверы и круглосуточная поддержка.