גוגל משיקה את Gemini 4 Hydrogen: מודל מהיר וחסכוני לעבודת קוד וסוכנים
גוגל השיקה את Gemini 4 Hydrogen, המודל המהיר בדור הרביעי של Gemini, במחיר של 1.50 דולר למיליון טוקנים בקלט ו-7.50 דולר בפלט. לפי החברה, הוא משלים משימות מהר פי 2.5 מ-Gemini 3.8 Flash, ובמדד Artificial Analysis הוא אף עוקף את מודל הדגל Argon. המודל זמין כבר עכשיו ב-API, באפליקציית Gemini ובחיפוש של גוגל.
יש 2 עדכונים מאוחרים יותרכל 3 הכתבות על הנושא, בציר זמן אחד ←גוגל הכריזה היום (12 בנובמבר) על Gemini 4 Hydrogen, המודל המהיר והחסכוני בדור הרביעי של משפחת Gemini. לפי ההודעה הרשמית, המחיר אחיד לאורך כל חלון ההקשר של מיליון טוקנים: 1.50 דולר למיליון טוקנים בקלט ו-7.50 דולר למיליון טוקנים בפלט. בהשוואה לקודמו, Gemini 3.8 Flash, גוגל טוענת שהמודל משלים משימות מהר פי 2.5 ברמת החשיבה שמוגדרת כברירת מחדל.
את ההכרזה פרסם קוריי קבוקצ'ואוגלו, סגן נשיא בכיר ב-Google DeepMind והארכיטקט הראשי של גוגל לתחום ה-AI. המודל זמין בכל רמות המנוי של Google AI Studio, דרך ה-Gemini API, ב-Gemini לעסקים, באפליקציית Gemini ובחיפוש של גוגל. מנויי Google AI Pro ו-Ultra בתשלום יקבלו אותו גם בסביבת הפיתוח Google Antigravity.
מודל "ביצוע" לצד מודלי החשיבה העמוקה
גוגל ממקמת את Hydrogen לצד מודלי הדגל שלה, Gemini 4 Carbon ו-Gemini 4 Argon. לפי החברה, אלה מיועדים לחשיבה עמוקה וארוכת טווח על הבעיות הקשות ביותר, ואילו Hydrogen נבנה ל"ביצוע מהיר": כתיבת קוד, הרצת בדיקות ואימות שינויים. ובכל זאת, לפי הנתונים שגוגל מציגה, במדד Artificial Analysis Intelligence Index הוא עוקף את Argon ברמת החשיבה high שמוגדרת כברירת מחדל (51 מול 50), ומגיע ל-54 ברמה הגבוהה ביותר, xhigh.
בנוסף, גוגל משיקה ב-Antigravity רכיב בשם Orchestrator, שמחליף אוטומטית בין מודלים, למשל בין Carbon ל-Hydrogen, במהלך אותו סשן עבודה. לפי החברה, במבחן Terminal-Bench 4.0 הגיע Orchestrator לשיעורי הצלחה שקרובים לאלה של Carbon, וצרך בממוצע 24% פחות מכסת שימוש והשלים את המשימות מהר ב-19%. בעבודה עם כמה סוכנים במקביל, Carbon יכול לשמש כמתאם ו-Hydrogen כ"עובד" וכ"מאמת".
הנתונים מול הדור הקודם
מעבר למהירות, גוגל מדווחת על קפיצה במבחני קוד: ב-Terminal-Bench 4.1 הציון עלה מ-18.2% ב-3.8 Flash ל-57% ב-Hydrogen. לפי החברה, המודל גם מייצר טענות מומצאות (הזיות) בשיעור נמוך פי חמישה ויותר, ומתמודד טוב יותר עם מקרים שבהם קריאה לכלי חיצוני נכשלת או שחיפוש מחזיר תוצאה ריקה. שותפים שבחנו את המודל דיווחו, לפי גוגל, על עבודה מהירה פי 2 עד 2.8 וחיסכון של 12% עד 23% בטוקנים לעומת 3.8 Flash.
בין שאר הנתונים שגוגל מציגה: מקום חמישי ב-Agent Arena, מבחן חי של arena.ai, ציון של 58.8% ב-HLE-Diamond, מקום ראשון ב-Vals Tax Agent Bench עם 52.3%, ומקום ראשון במשותף ב-Vals Legal Research Bench עם 55.8%. המודל מקבל קלט של עד מיליון טוקנים ויכול להפיק פלט של עד מיליון טוקנים. הוא מעבד קובצי PDF, גיליונות אלקטרוניים, תרשימים, אודיו ווידאו.
למה זה חשוב
המשמעות המרכזית ככל הנראה היא כלכלית. צוותי פיתוח שמריצים סוכני AI משלמים לפי טוקנים, ולכן מודל זול ומהיר שמבצע את רוב העבודה השוטפת, כשמודל יקר יותר מופעל רק להחלטות הקשות, עשוי להוזיל משמעותית את העלויות. ההשקה של Orchestrator מרמזת שגוגל רואה בשילוב כזה בין מודלים את הדרך המרכזית לעבוד עם AI בפיתוח תוכנה.
חשוב לזכור שכל הנתונים שהוצגו כאן מגיעים מגוגל עצמה ומהשותפים שלה. מדידות בלתי תלויות של מהירות ואיכות בתנאי עבודה אמיתיים צפויות להתפרסם בשבועות הקרובים.
כל בוקר במייל?סיכום חדשות ה-AI של אתמול, בעברית, בדקות קריאה ספורות. חינם, בלי ספאם.
מעדיפים טלגרם?להצטרפות לערוץ ←
ביטול בקליק אחד, בכל מייל · מדיניות פרטיות