Gemini 4 Argon

Le premier modèle de la série 4, sorti en deux temps

Gemini 4 Argon est le modèle frontier de la famille Gemini, présenté le 30 septembre 2026 par Koray Kavukcuoglu, SVP de Google DeepMind et Chief AI Architect de Google. Google le destine aux workflows longs : code agentique, travail de connaissance (juridique, finance, fiscalité), cyberdéfense, multimodal. Le nom, un ancien nom de code interne qui avait fuité le 14 septembre, n'a reçu aucune explication de Google. Argon arrive après l'abandon de Gemini 3.5 Pro, promis pour juin 2026 et jamais sorti.

La sortie s'est faite en deux temps. Du 30 septembre au 13 octobre, seuls le gouvernement américain, via son processus volontaire d'accès aux modèles avant leur sortie, et un sous-ensemble des cyberdéfenseurs du Fairwind Program y avaient accès ; Wiz, à travers son programme « Scan for Good », est le seul utilisateur nommé. Depuis le 13 octobre 2026, Google propose le modèle à tous ses clients payants : l'API Gemini sur le palier payant, l'app Gemini pour les abonnés Pro et Ultra, Antigravity pour les abonnés Ultra et les clients Gemini Enterprise, l'interface web d'AI Studio pour les abonnés Ultra, et Vertex AI, rebaptisé Gemini Enterprise Agent Platform, en disponibilité générale.

Les entreprises européennes passent par la multirégion « eu » de Gemini Enterprise, où Google garde les données et leur traitement dans l'Union. Argon y reste désactivé par défaut jusqu'au 27 octobre 2026, un administrateur pouvant l'activer avant. La zone « eu » ne couvre ni la Suisse ni le Royaume-Uni.

Prix daté, contexte et sortie longue

Jusqu'au 30 novembre 2026, Google facture 2 $ le million de tokens en entrée et 10 $ en sortie. À partir du 1er décembre 2026, le tarif passe à 4 $ et 20 $, sans palier lié à la taille du contexte. Les modes Batch et Flex coûtent moitié prix, et la grille du 30 septembre donnait les tokens lus en cache à 95 % de moins. Meta a retenu le même tarif de 4 $ et 20 $ le 12 octobre pour l'API de Muse Wonder : pendant sept semaines, Google vend son modèle frontier à la moitié du prix affiché par les deux groupes.

La fenêtre de contexte atteint 1 048 576 tokens, partagés entre l'entrée et la sortie. La réponse plafonne par défaut à 65 536 tokens ; le mode « long decode », disponible sur l'API v1beta1, la pousse jusqu'à un million environ. Au tarif de décembre, une réponse qui atteint ce plafond coûte 20 $ en tokens de sortie, ce qui donne la mesure des plafonds par tâche à poser avant de brancher un agent.

Ce que disent les mesures, selon qui mesure

Google publie 18 benchmarks et place Argon en tête, seul ou à égalité, sur 13 d'entre eux. L'avance la plus nette porte sur les workflows d'entreprise : 68,9 % au Vals Index contre 67,0 % pour Claude Opus 5.5, 51,3 % sur AutomationBench, 65,4 % sur Vals Finance Agent v2, 19,6 % sur Harvey Legal Agent. En code, 77,9 % sur DeepSWE v1.1 contre 74,2 % pour Claude Opus 5.5, et 68 % sur CWE-bench v1 à égalité avec GPT-6 Astra. Les concurrents gardent l'avantage sur les deux bancs de coding en terminal : 57,4 % sur Terminal-Bench 4.0 contre 66,4 % pour Claude Opus 5.5, et 55,0 % sur FrontierSWE v2 contre 65,5 % pour GPT-6 Astra.

Le PDF de méthodologie de Google pose lui-même les réserves : les scores des concurrents sont ceux publiés par leurs éditeurs, plusieurs scores d'Argon (DeepSWE, Terminal-Bench, OSWorld) ont été calculés par Google, et sur CWE-bench OpenAI et Anthropic tournent dans leur propre harnais. Un rang ne dit rien du coût par tâche résolue sur votre code.

Les mesures indépendantes sont plus nuancées. Artificial Analysis donne 53 points à Argon sur son Intelligence Index, au niveau de GPT-6 Astra et derrière les derniers modèles d'Anthropic. Sur AA-Omniscience, le même évaluateur mesure un taux d'hallucination de 15 %, le plus bas parmi les modèles de tête. The Batch, la lettre de DeepLearning.AI, en conclut qu'Argon brille en finance, en fiscalité et en droit, sans être le meilleur choix pour le code. Le 2 octobre, Bloomberg rapportait que des employés de Google soupçonnent un modèle optimisé pour les benchmarks et le jugent en difficulté sur certaines tâches de développement ; Google conteste. Mi-septembre, Business Insider avait révélé que Google autorisait tous ses ingénieurs à utiliser Claude Opus 5 dans Antigravity.

Un volet cyber sous double régime

Dans le rapport de sécurité publié avec le modèle, Google DeepMind écrit ne pas pouvoir exclure que la version d'Argon sans garde-fous atteigne le seuil critique en cybersécurité de son Frontier Safety Framework : ses équipes estiment que cette version rendrait une cyberattaque grave environ 16,7 fois moins chère en moyenne. Elles ne peuvent pas non plus exclure le seuil biologique, ni un seuil de vigilance sur la furtivité et la conscience de la situation ; les seuils sur la R&D en IA et la manipulation ne sont pas atteints. Google surveille les activations internes du modèle et son raisonnement ; l'AI Security Institute britannique, le NIST américain et la société Faculty ont mené des évaluations externes.

Google a donc prévu deux régimes d'accès. La version publique bloque les tâches offensives, test d'intrusion ou exploitation de failles. Les membres du Fairwind Program reçoivent une variante sans ces garde-fous, gemini-4-argon-cyber-permissive sur Vertex AI. Pour y entrer, une entreprise candidate, passe une vérification, réserve l'accès à ses équipes cyber internes, impose une authentification multifacteur résistante au phishing et renonce à toute revente. Le 13 octobre, Google a ouvert le programme à plusieurs centaines de partenaires supplémentaires. Anthropic avait ouvert cette voie en avril 2026 avec Project Glasswing et la classe Claude Mythos : deux labs de frontière font passer leurs modèles les plus capables par les équipes de défense avant de les vendre.

D'ici le 30 novembre, le prix réduit laisse sept semaines pour confronter Argon à ses propres cas d'usage : 30 à 50 tâches réelles de travail de connaissance en comptant les erreurs factuelles, ses propres dépôts et outils pour le code, la configuration de la multirégion « eu » et la date d'activation dans la console, et pour un RSSI disposant d'un SOC interne, une candidature au Fairwind Program.