Vlajkový model Googlu je tady. Gemini 4 Argon od prosince zdvojnásobí cenu

Co se dnes změnilo

Model Gemini 4 Argon Google představil 30. září 2026 s omezeným přístupem pro vládní auditory, vlastní týmy a vybrané partnery. Tehdy jsme popsali, že k běžným zákazníkům se dostane až po prověrkách. To se stalo dnes: podle oznámení na blogu Googlu je Argon globálně k dispozici v placené úrovni Gemini API, v Google AI Studiu, v Android Studiu a v platformě Gemini pro firmy. Předplatitelé Google AI Ultra ho mají v Google Antigravity, v aplikaci Gemini a v AI Mode ve Vyhledávání ho najdou jak předplatitelé Ultra, tak předplatitelé Pro.

Vedle toho Google rozšiřuje program Fairwind pro prověřené kybernetické obránce na stovky dalších partnerů, kteří dostanou model bez kybernetických filtrů. Deset tisíc vědců a výzkumníků může získat nejvyšší tarif v Antigravity zdarma na šest měsíců, přihlášky jsou otevřené a Google je vyřizuje postupně. Podle Googlu přitom Argonem řada Gemini 4 teprve začíná a další modely rodiny mají následovat.

Zaváděcí cena skončí 30. listopadu

Pro placenou úroveň API platí podle oficiálního ceníku do 30. listopadu 2026 cena 2 dolary za milion vstupních tokenů a 10 dolarů za milion tokenů na výstupu, do výstupu se počítají i tokeny uvažování. Čtení z kontextové cache stojí 0,10 dolaru. Od 1. prosince se všechny tři sazby zdvojnásobí: na 4, 20 a 0,20 dolaru. Google v poznámce upřesňuje, že jde o ceny verze modelu určené veřejnému přístupu.

Při kurzu ČNB 21,79 Kč za dolar, který platil 13. října, vychází milion vstupních tokenů na zhruba 43,6 Kč a milion tokenů odpovědi na 218 Kč. Od prosince to bude 87 a 436 Kč. Pro srovnání: Gemini 3.8 Flash účtuje ve stejné placené úrovni 0,75 a 3,75 dolaru za milion tokenů, tedy zlomek ceny Argonu. Firmy, které chtějí Argon vyzkoušet, musí sáhnout po placené úrovni: model chybí v bezplatné úrovni API i v plánu Google AI Pro. Bezplatná je jen stipendijní nabídka pro deset tisíc vědců.

Milion tokenů v jednom tahu, ale s podmínkou

Argon staví na dlouhém dekódování. Podle dokumentace modelu je kontextové okno společné pro vstup i výstup a má 1 048 576 tokenů. Běžná synchronní odpověď je ale omezená na 65 536 tokenů; až k milionu tokenů na výstupu se dostanete pouze v režimu long decode, pro který Google zavedl nový protokol pro navazování odpovědi. Model na vstupu přijímá text, obrázky, video, zvuk i PDF, výstupem je text. Umí uvažování ve třech úrovních, spouštění kódu, ovládání počítače v náhledové verzi, volání funkcí, strukturované výstupy, napojení na Vyhledávání Google a Mapy a dávkové, flexibilní nebo prioritní zpracování. Negeneruje obrázky ani zvuk a nepodporuje Live API. Ukládat kontext umí jen implicitně, explicitní cache Google u tohoto modelu nepodporuje.

Dostupnost jsme si ověřili i v našem prostředí. Model se objevil v seznamu modelů našeho API klíče a na jednoduchý dotaz odpověděl, takže platící čeští vývojáři na něj dosáhnou stejným způsobem jako kdekoliv jinde. Podrobnosti včetně ceny v korunách najdete v katalogovém listu modelu.

Co Google naměřil

Všechna následující čísla pocházejí z blogu a model card Googlu, nejde o nezávislé měření. Argon se dostal na první místo žebříčku Vals Index, který váží výkon modelů podle hospodářských sektorů, jako jsou finance, právo, daně a programování. V testu fyzického a prostorového uvažování ERQA dosáhl 87 %. V benchmarku nepřímého prompt injection od Gray Swan snížil úspěšnost útoků na 0,7 % napříč patnácti adaptivními pokusy. Na evals od Gamow Labs, postavených na reálných klinických datech, skóroval 57 % v pomoci s diagnostikou vzácných onemocnění (RareBench) a 52,2 % v uvažování o laboratorní práci (LabBench).

Google také uvádí, že u kódovacích úloh, kde modely obvykle nemají důvod se držet zpátky, klesl podíl pokusů o zkratku na 2 %, a že v červeném týmu na biologická rizika se externím útočníkům podařilo otevřít méně než 1 % testovaných dílčích úloh. Počty porušení pravidel u nebezpečných požadavků klesly oproti předchozím modelům řady Gemini zhruba dvakrát.

Kde se Argon už používá

Největší část argumentace Googlu stojí na vlastních nasazeních. V nástroji Antigravity pomohl agentům zvýšit počet odevzdaných změn kódu o více než 35 %, zatímco počet vrácených změn klesl téměř o třetinu. Tým prohlížeče Chrome vyčlenil s pomocí Argonu jádro zpracování webových stránek ze zhruba šesti milionů řádků staršího kódu v rámci čtyřicetimilionové kódové základny Chromia. Refaktorizace stovek souborů, která by trvala měsíce, byla hotová za týdny, a podle Googlu to uživatelům umožní přesouvat otevřené stránky mezi kartami, postranním panelem a plovoucím oknem bez opětovného načítání.

Podle Googlu framework Agent Development Kit (ADK) zkrátil s Argonem přípravu relace u dlouhých běhů o 40 % a zrychlil studené importy o 21 %. Open-source balík kvantové chemie xTB zrychlil 2,3krát při predikci struktur molekul a 1,8krát při hledání konformerů. U otevřených modelů Gemma 4 E2B dosáhl Google zrychlení 2,85krát na kartě A100 přes vLLM, a to z přibližně 37 900 na více než 108 000 tokenů za sekundu při shodném výstupu. V robotice Argon zhlédl video člověka hrajícího cornhole, sám spočítal pohyby kloubů a postavil simulaci, kterou přenesl na humanoida Apollo od Apptroniku. Ten pak v reálném testu trefil sedm hodů v řadě.

Ve vědě se Argon podílel na přepisu dekodéru kvantových chyb AlphaQubit do hardwarového kernelu, čímž se jeho propustnost téměř zdvojnásobila, a na návrhu pěti nových enzymů, u kterých laboratorní testy potvrdily katalytickou aktivitu. Tým Isomorphic Labs používá model k syntéze patentů a odborných PDF; proces, který dřív trval týdny, se zkrátil na hodiny. Wiz v programu Scan for Good s Argonem odhalil mezeru v datech federální agentury a chybu v nahrávání souborů ve zdravotnickém systému, která odkrývala hlavní klíč a administrátorský přístup.