Gemini 4 Argon זמין בכל העולם, אבל לא בראש הטבלה: המודל של גוגל מפגר אחרי Claude Opus 5.5 ו-Muse Wonder Full

גוגל החלה היום (13 באוקטובר) להפיץ בכל העולם את Gemini 4 Argon, מודל הדגל החדש שלה. אבל ההשקה הגיעה מאוחר מדי מבחינת הדירוגים. לפי The Decoder, Argon נמצא במקום הראשון ב-Vals Index, אך בדירוגים כלליים עצמאיים הוא עדיין מאחורי Claude Opus 5.5 של אנתרופיק. ומכיוון שגוגל חיכתה כשבועיים עם ההשקה, הוא נמצא כעת גם מאחורי Muse Wonder Full של מטא, שהושק יום לפניו.

מי מקבל גישה, ובכמה

Argon מחליף את סדרת Gemini Pro כקו המודלים המתקדם ביותר של גוגל. מפתחים יכולים להשתמש בו דרך ה-API ב-AI Studio ובפלטפורמת Gemini. מנויי Google AI Ultra מקבלים אותו גם בסביבת הפיתוח Google Antigravity, ומנויי Ultra ו-Pro מקבלים אותו באפליקציית Gemini וב-AI Mode של החיפוש. משתמשי Gemini החינמיים ומנויי Plus נשארים במבנה המנויים החדש עם מודלי Flash החלשים יותר בלבד. גוגל הודיעה שמודלים נוספים במשפחת Gemini 4 בדרך, וככל הנראה מדובר בגרסאות Flash מעודכנות. לפי דיווחים, החברה כבר בוחנת מודל המשך בשם הקוד "Carbon", שאמור לעקוף את Argon במיוחד בכתיבת קוד.

המחיר בתקופת ההשקה הוא 2 דולר למיליון טוקנים (יחידות הטקסט שהמודל מעבד) בקלט ו-10 דולר למיליון טוקנים בפלט, עם הנחה של 95% על קלט שנשמר במטמון (cache). המחיר הרגיל יהיה 4 דולר לקלט ו-20 דולר לפלט, בדיוק כמו המחיר של Claude Opus 5.5. המשמעות היא שאחרי תקופת המבצע היתרון הכספי של גוגל מול המודל המוביל של אנתרופיק ייעלם, ויישאר בעיקר מול GPT-6 Astra ו-Claude Fable 5.1, שמחירם 10 דולר לקלט ו-50 דולר לפלט.

הנתונים של גוגל עצמה

גוגל פרסמה גם נתונים פנימיים, שמקורם בחברה עצמה ולא נבדקו באופן עצמאי. לדבריה, מהנדסים שעבדו עם Argon הגדילו ביותר מ-35% את כמות הקוד שהוגש על ידי סוכנים, ומספר הביטולים של שינויי קוד (rollbacks) ירד בכמעט שליש. בפרויקט Chromium, המודל עזר לבצע שינוי ארכיטקטוני במאות קבצים בבסיס קוד של 40 מיליון שורות. לפי החברה, עבודה שהייתה נמשכת חודשים הסתיימה בתוך שבועות ספורים. בעבודה עם מודלי Gemma הפתוחים, מהירות ההסקה (inference) על כרטיס A100 עלתה פי 2.85, מכ-37,900 ליותר מ-108,000 טוקנים בשנייה. השינויים האלה גלויים ב-pull requests פומביים.

בצד הבטיחות, גוגל מדווחת על שיעור תקיפה מוצלחת של 0.7% בלבד במבחן Gray Swan להזרקת פרומפטים עקיפה (prompt injection). The Decoder מציין שלא ברור אם מדובר באותו מבחן שבו נמדדו מתחרים בעבר.

הדגמת בלנדר: מה אומת ומה לא

לפי גוגל, באחת ההדגמות הרשמיות Argon התחיל מתמונה אחת ב-Antigravity ושלט בתוכנת התלת-ממד Blender דרך MCP, פרוטוקול לחיבור מודלים לכלים חיצוניים, בלולאה אוטונומית. הוא בנה ארכיטקטורה גותית והגדיר תאורה שמגיבה לשמע, עד שהתקבלה סצנה מוגמרת.

בפוסט ברדיט מופצת גרסה מרחיקת לכת יותר: מתחם מקדש פגודה פוטוריאליסטי שלם, שנבנה מפרומפט אחד, בלי שום התערבות אנושית, בעזרת כמה סוכנים שביקרו ושיפרו את עבודתו של המודל. תיאור זה לא אומת, ואינו מופיע בדיווח של The Decoder. ההבדלים בפרטים (פגודה מול גותי, פרומפט מול תמונה, סוכנים מרובים) מעידים ככל הנראה שמדובר בהדגמה אחרת או בתיאור לא מדויק של ההדגמה הרשמית.

למה זה חשוב

התמונה העולה היא של מירוץ צמוד מאוד, שבו שבועיים של עיכוב מספיקים כדי לאבד את המקום הראשון. נראה שגוגל מנסה לבדל את Argon דרך יכולות סוכנים, עבודה בתלת-ממד ומחיר השקה נמוך. בתחום התלת-ממד יש לה כנראה יתרון מסוים: לפי ראש ה-AI של מטא, אלכסנדר וואנג, מודלי Muse לא אומנו במיוחד ליצירת משחקי הדגמה בתלת-ממד.