Annoncé, pas disponible
Google a annoncé Gemini 4 Argon le 30 septembre 2026 et dit qu'il est d'abord déployé auprès d'un groupe de défenseurs cyber de confiance via son programme Fairwind. L'entreprise parle d'une sortie progressive et dit participer au processus volontaire du gouvernement américain d'accès préalable aux modèles tout en élargissant l'accès peu à peu.
La disponibilité générale commencera par les clients payants de l'API et les abonnés à Google AI Ultra une fois les tests terminés. Ars Technica note que Google n'a promis aucun calendrier précis, pour la plupart des acheteurs c'est donc une grille tarifaire et une fiche de benchmarks, pas un produit.
Ce que Google dit que le modèle sait faire
| Affirmation | Chiffre de Google |
|---|---|
| DeepSWE v1.1, génie logiciel de longue haleine | 77,9 pour cent, nouvel état de l'art |
| CWE-bench v1, correction de vulnérabilités | 68 pour cent, à égalité en tête |
| AutomationBench, fonctions d'entreprise | 51,3 pour cent, premier rang |
| LVBench, compréhension de vidéos longues | 91,7 pour cent |
| Limite de sortie | 1 million de tokens, contre 64 000 auparavant |
Google cite aussi des résultats internes : des agents ayant libéré plus de 300 TiB de mémoire dans ses centres de données, pour un total estimé de 500 TiB à 1 PiB, et des migrations de C et C++ vers Rust allant jusqu'à plus de 800 000 lignes pour le noyau Zircon de Fuchsia. Wiz, un partenaire, dit que le modèle a trouvé une faille critique dans un logiciel de santé utilisé dans des hôpitaux du monde entier, sans nommer le logiciel.
Considérez tout cela comme des informations du fabricant et de partenaires jusqu'à ce que des testeurs indépendants aient essayé le modèle.
Le prix est une promotion
Google a fixé un prix d'introduction de 2 dollars par million de tokens en entrée et 10 dollars par million de tokens en sortie, avec l'entrée en cache à 95 pour cent de remise. Après la période d'introduction, le prix devient 4 et 20 dollars. Sonnet 5.5 d'Anthropic, sorti deux jours plus tôt, coûte 2 et 10 dollars, le prix durable d'Argon est donc le double de celui d'un rival déjà en vente.
La limite de sortie change l'arithmétique. Une seule réponse utilisant le million complet de tokens de sortie coûterait 10 dollars au prix d'introduction et 20 dollars ensuite. Google dit que la longue limite permet au modèle de résoudre des problèmes difficiles en une seule trajectoire, ce qui est utile et aussi une raison de plafonner la sortie par requête.
Google dit aussi surveiller la chaîne de pensée et les actions du modèle et pouvoir arrêter l'exécution quand il sort des limites. Pour qui exploite des agents, c'est une fonction de gouvernance à demander aux autres fournisseurs.
Que faire avant la sortie
Ne planifiez pas une migration autour d'un modèle sans date de sortie. Budgétez au tarif de 4 et 20 dollars, car le prix d'introduction est une promotion, et gardez votre fournisseur actuel par défaut jusqu'à ce qu'Argon soit en vente et tarifé.
Quand l'accès s'ouvrira, lancez vos propres tâches et mesurez le coût par travail terminé, y compris celui des longues sorties. Plafonnez les tokens de sortie par requête avant de lâcher un agent sur un modèle capable d'en écrire un million.
Si votre équipe fait de la sécurité défensive, demandez à Google comment le programme Fairwind décide qui reçoit la version sans garde-fous cyber, et prévoyez que l'accès reste restreint un certain temps.
Mise à jour, 1er octobre 2026 : Bloomberg a rapporté que certains employés de Google trouvent que Gemini 4 rend moins bien en situation réelle que ne le suggèrent ses benchmarks et peine sur certaines tâches de code. Google a dit qu'il serait inexact d'affirmer que Gemini 4 sous-performe en programmation.
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