Gemini 4 Argon: Googleの新フラッグシップAIモデルの動作方法と機能

Googleは、Googleブログでの同社発表によれば、2026年10月13日に、開発者、企業、および世界中の消費者に対してGemini 4 Argonをリリースしました。同社はこれを、短い質問と回答の交換ではなく、コーディング、金融、法務、サイバーセキュリティ、科学における複雑な複数ステップのタスクである「深い作業」を目指したフロンティアモデルとして説明しています。

Gemini 4 Argonが実行するために構築されているもの

Googleのローンチポストによれば、Argonは複数ステップのタスク上での深い推論と、ドキュメント、画像、および空間環境のマルチモーダル理解、および自律ソフトウェアエージェントとして機能する能力を組み合わせています。このモデルは、Googleが「統一された」100万トークンの入力出力制限と呼ぶものをサポートしており、これは単一の交換がコンテキストを失うことなく非常に大量のテキスト、コード、またはデータを読み取り、生成できることを意味します。

Googleは、Argonが金融、コーディング、法務、税務申告などの経済的に重要なタスクのパフォーマンスを測定していると同社が述べるベンチマークであるVals Indexで1位にランクされていることを報告しています。同社はまた、空間的および物理的な問題解決をテストする具現化推論（ERQA）ベンチマークで87%のスコアを引用し、Argonが生物兵器関連のレッドチームテストで1%未満の脆弱性解除率を示したと述べています。

コーディング：ChromeのコードベースからGitHub Copilotへ

Googleの発表は、複数の内部および顧客の使用例を挙げています。エンジニアはArgonを使用して、Chromium全体の約4000万行のコードベース内から、ブラウザ機能の約600万行の従来のフォルダを分離するのを支援し、Pythonワークフロー最適化タスクでセッション準備時間を40%削減したと報告されています。量子化学アプリケーションは、Argonの支援により2.3倍高速で実行されたと言われています。

2026年10月13日に、GitHubはGemini 4 ArgonがGitHub Copilot Pro+、BusinessおよびEnterpriseプランで一般的に利用可能になったことを発表し、GitHubのチェンジログによれば、Visual Studio Code、Visual Studio、Copilot CLI、JetBrains IDE、Xcode、およびEclipseのモデルピッカーから選択可能です。GitHubは、早期テストで、ArgonはPreviousのGeminiモデルよりも多くのコーディングベンチマークタスクを解決し、Copilot CLIで最大のゲインを上げたと述べています。同社はまた、Argonが完了前にエッジケースをテストして作業をチェックしていることを述べています。Copilotユーザーの請求は、プロバイダーのリスト料金での使用量ベースの価格で実行されます。

ロボティクスと物理推論

Google Developersブログの別の投稿は、Argonのロボティクスアプリケーションに焦点を当てています。Googleは、このモデルが実世界のロボットカメラ映像、人間の観点からのビデオ、または手描きのスケッチを、物理的にキャリブレーションされたシミュレーション環境に変換でき、これは「Real2Sim」と呼ぶプロセスを言っています。1つのデモンストレーションでは、ArgonはBoston Dynamics Spotクワッドルペドロボットに、MuJoCoフィジックスシミュレーション内でタスクを練習した後、オブジェクトを取得および処分するよう指示しました。

Googleはまた、Argonが他のロボット制御モデルを改善するためにシミュレーション内で合成トレーニングデータを生成できることを述べており、1つのビジョン言語アクションモデルのタスク成功率がArgon生成データでのトレーニング後に56%から75%に上昇したと報告しています。このモデルは開発者ツールではgemini-4-argonとして識別され、ロボティクス作業では、Google AI StudioおよびGoogle AntigravityをGoogle AI Ultra購読者に通じて利用可能で、Gemini APIの有料層を通じて利用可能です。

競合モデルとの比較

AI教育サイトDataCampによって発行された独立したベンチマーク追跡は、Googleの発行されたスコアと競合リリースをコンパイルし、Argonが知識作業と長期コンテキストタスクでリードしていますが、いくつかの純粋なコーディングおよびターミナルベースのベンチマークで競合モデルに後れをとっていることを発見しました。

DataCampの分析はまた、Argonの標準APIの価格である100万入力トークンあたり4ドルおよび100万出力トークンあたり20ドルが、Claude Opus 5.5の価格と一致していることを指摘しましたが、100万トークンあたり2ドル/10ドルの導入価格は、促進期間中のGPT-6 Astraのリストされた10ドル/50ドルのレートを下回っています。

価格設定、可用性、およびGoogleがArgonを今推し進めている理由

Googleの投稿によると、導入APIの価格設定（100万入力トークンあたり2ドルおよび100万出力トークンあたり10ドル、キャッシュされた入力で95%の割引付き）は2026年11月30日まで実行されます。その後、それぞれ100万トークンあたり4ドルと20ドルに上昇します。消費者は、AI ProまたはAI Ultra購読を保有している場合、Geminiアプリおよび検索のAIモードを通じてArgonに到達できます。Antigravityコーディング環境はUltra購読者に限定されており、科学者は6ヶ月間の高層Antigravityアクセスを無料で取得でき、検証されたサイバーセキュリティ専門家はGoogleのFairwindプログラムを通じて申し込むことができます。

Investing.comが掲載したニュース通信社Reutersのレポートは、Googleが、DeepMind研究ラボでの数ヶ月の遅延とリーダーシップの大きな変動の後、OpenAIとAnthropicのライバルに対して地面を取り戻そうとしていたため、Argonをロールアウトしたことを示しながら、ローンチをより広いコンテキストで配置しました。レポートは、Googleが以前に6月にスケジュール設定されていた予定されたGemini 3.5 Proリリースをキャンセルしていたことを述べています。レポートで名前が付けられた初期の顧客にはDeloitte、LexisNexis、Ambience Healthcare、およびIsomorphic Labsが含まれており、Antigravity内でArgonを使用するチームは、エージェントコード提出を35%以上増やし、コードロールバックを約3分の1削減したと報告されています。