Google udostępnił 12 listopada 2026 roku Gemini 4 Hydrogen, szybki model do codziennego programowania i pracy agentów AI, wyceniony na 1,50 dolara za milion tokenów wejściowych i 7,50 dolara za milion wyjściowych. W niezależnym indeksie Artificial Analysis Hydrogen zdobył 51 punktów, o jeden więcej niż droższy Gemini 4 Argon, i od razu zasila aplikację Gemini oraz wyszukiwarkę Google na całym świecie.
- Google udostępnił 12 listopada 2026 roku Gemini 4 Hydrogen w cenie 1,50 dolara za milion tokenów wejściowych i 7,50 dolara za milion wyjściowych, co czyni go tańszym od Gemini 4 Argon i Gemini 4 Carbon, kosztujących odpowiednio 2 i 4 dolary za milion tokenów wejściowych.
- W niezależnym indeksie Artificial Analysis Intelligence Index Hydrogen na domyślnym poziomie rozumowania „high" uzyskał 51 punktów – o jeden więcej niż Gemini 4 Argon – przy koszcie 1,87 dolara za zadanie, podczas gdy ten sam test przy Gemini 3.8 Flash kosztował 7,77 dolara.
- Claude Sonnet 5.5 i GPT-6.1 Sol nadal wyprzedzają Hydrogen w indeksie Artificial Analysis (po 55 punktów wobec 54 na poziomie „xhigh"), a w teście Terminal-Bench 4.1 Claude Sonnet 5.5 osiągnął 63,9 proc. wobec 57 proc. Hydrogenu.
Zapowiedź na profilu Google AI: https://twitter.com/GoogleAI/status/2120940683233984862
Today, we’re growing the Gemini 4 model series by introducing Gemini 4 Hydrogen.
While Gemini 4 Carbon tackles your hardest problems, Hydrogen brings cutting-edge intelligence to everyone — with speed and efficiency for everyday coding and agentic workflows, surpassing Argon on… pic.twitter.com/Ace9xBG1Dk
— Google AI (@GoogleAI) November 12, 2026
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Hydrogen kosztuje 1,50 dolara za milion tokenów i przejmuje rolę serii Flash
Gemini 4 Hydrogen jest następcą Gemini 3.8 Flash i pierwszym modelem czwartej generacji dostępnym bez płatnej subskrypcji. Komunikat podpisał Koray Kavukcuoglu, wiceprezes Google DeepMind i główny architekt AI w Google. Nazwa „Flash” znika z nowej generacji, w której Google nazywa modele pierwiastkami: Carbon i Argon to modele flagowe do najtrudniejszych zadań, Hydrogen ma wykonywać pracę codzienną.
Cena Hydrogenu jest jednakowa w całym oknie kontekstu o wielkości miliona tokenów, bez progów zależnych od długości zapytania. Model przyjmuje do miliona tokenów na wejściu i może wygenerować do miliona tokenów odpowiedzi. Dla porównania Gemini 4 Argon i Gemini 4 Carbon kosztują w okresie wprowadzającym 2 dolary za milion tokenów wejściowych i 10 dolarów za milion wyjściowych, później 4 i 20 dolarów.
Względem poprzednika rachunek jest mniej oczywisty. Gemini 3.8 Flash do 31 grudnia 2026 roku kosztuje promocyjnie 0,75 dolara i 3,75 dolara za milion tokenów. Od 1 stycznia 2027 roku jego stawka zrówna się ze stawką Hydrogenu. Daty wyłączenia Flasha w harmonogramie Google nie ma, co odnotował VentureBeat.
51 punktów w indeksie Artificial Analysis, o jeden więcej niż Gemini 4 Argon
Hydrogen na domyślnym poziomie rozumowania „high” wyprzedza Argon o jeden punkt w Artificial Analysis Intelligence Index, zestawie testów prowadzonym przez niezależną firmę analityczną. Wersja 5.0.1 tego indeksu łączy dziewięć ocen, między innymi z programowania, analizy dokumentów i nauk ścisłych. Gemini 3.8 Flash na wysokim poziomie rozumowania miał w tym samym indeksie 31 punktów.
Hydrogen ma cztery poziomy rozumowania, w tym nowy „xhigh”. Wyniki i koszt jednego zadania z indeksu według Artificial Analysis:
| Poziom rozumowania | Wynik w indeksie | Koszt jednego zadania |
|---|---|---|
| xhigh | 54 | 3,16 dol. |
| high (domyślny) | 51 | 1,87 dol. |
| medium | 41 | 0,80 dol. |
| low | 27 | 0,29 dol. |
Na niższych poziomach wynik spada wyraźnie. Poziom „xhigh” zużywa blisko dwa razy więcej tokenów wyjściowych niż „high”, stąd skok kosztu. Ciekawie wypada porównanie z poprzednikiem: Artificial Analysis wydało 1,87 dolara na zadanie przy Hydrogenie i 7,77 dolara przy Gemini 3.8 Flash. Droższy token nie oznacza więc droższej pracy.
Pozostałe liczby pochodzą głównie z testów samego Google:
- Hydrogen kończy zadania 2,5 raza szybciej niż Gemini 3.8 Flash na domyślnym poziomie rozumowania.
- W teście Terminal-Bench 4.1 (praca agenta w terminalu) wynik wzrósł z 18,2 proc. do 57 proc.
- Liczba zmyślonych twierdzeń spadła ponad pięciokrotnie względem 3.8 Flash.
- W testach Vals Tax Agent Bench (52,3 proc.) Hydrogen zajął pierwsze miejsce, w Vals Legal Research Bench (55,8 proc.) pierwsze miejsce ex aequo.
- W Agent Arena, rankingu serwisu arena.ai, model jest piąty.
- Firma Box odnotowała we własnym teście wzrost dokładności z 74 proc. do 79 proc. przy około dwukrotnie krótszym czasie pracy i 12 proc. mniejszym zużyciu tokenów.
Wśród opinii partnerów cytowanych przez Google wyróżnia się głos Andrew Carra, współzałożyciela i głównego naukowca firmy Cartwheel. Carr opisuje Hydrogen jako model „dokładny i sceptyczny w sposób, jakiego nie widziałem u wcześniejszych modeli Gemini” / „thorough and skeptical in a way I haven’t seen from past Gemini models”. Według jego relacji Hydrogen wychwycił dwa błędy w podejściu do problemu, nad którym zespół pracował od 10 dni z flagowymi modelami konkurencji.
Wypełnij formularz, a my skontaktujemy się z Tobą, aby upewnić się czego potrzebujesz.
Orchestrator w Google Antigravity sam przełącza się między Carbonem i Hydrogenem
Razem z modelem Google wprowadził Orchestrator, funkcję środowiska programistycznego Google Antigravity, która w jednej sesji dobiera model do etapu pracy. Carbon odpowiada za decyzje architektoniczne i trudne błędy. Hydrogen pisze kod, uruchamia testy i sprawdza zmiany.
Według Google Orchestrator osiągnął w Terminal-Bench 4.0 skuteczność bliską samemu Carbonowi, zużywając średnio o 24 proc. mniej limitu i kończąc pracę o 19 proc. szybciej. W zadaniach wymagających wielu agentów równolegle Carbon może pełnić rolę koordynatora, Hydrogen zaś napędzać agentów wykonawczych i weryfikujących.
Jeden punkt przewagi nad Argonem to różnica w granicach błędu pomiaru i nie budowałbym na niej tezy, że Hydrogen jest „mądrzejszy”. Ciekawsze jest co innego: model za 1,50 dolara dogonił model za 2 dolary cztery tygodnie po jego szerokiej premierze. Po co w takim razie komukolwiek Argon? Google nie odpowiada na to pytanie wprost.
Druga rzecz to hasło „dla wszystkich”. Darmowy użytkownik aplikacji Gemini nie wybierze Hydrogenu z listy. Dostanie go wtedy, gdy automat uzna, że pytanie na to zasługuje. Większość liczb w komunikacie pochodzi z testów Google i od partnerów dobranych przez Google, więc z oceną poczekałbym na niezależne pomiary w pracy z kodem. Kierunek uważam za dobry: zamiast jednego modelu do wszystkiego mamy podział na planistę i wykonawcę, czyli coś, co zespoły programistów i tak składały ręcznie.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Claude Sonnet 5.5 i GPT-6.1 Sol nadal wygrywają w pracy w terminalu
Hydrogen zbliżył się do modeli średniej półki Anthropic i OpenAI, ale ich nie wyprzedził. Na najwyższym poziomie rozumowania Claude Sonnet 5.5 i GPT-6.1 Sol mają w indeksie Artificial Analysis po 55 punktów, Hydrogen 54. Koszt zadania przy Hydrogenie „xhigh” to mniej więcej jedna trzecia kosztu Sonneta 5.5 i około 2,5 raza więcej niż przy GPT-6.1 Sol.
W programowaniu agentowym dystans jest większy. W tabeli Google dla Terminal-Bench 4.1 Claude Sonnet 5.5 ma 63,9 proc. wobec 57 proc. Hydrogenu. The Decoder zwraca uwagę, że wynik Google w tym teście opisano jako skorygowany o próby oszukiwania i że większość liczb w komunikacie to pomiary własne firmy.
Od dołu Hydrogen ma konkurencję znacznie tańszą. Claude Haiku 5.5, GPT-6 Luna i Meta Muse Ember kosztują w najniższych progach 0,10 dolara i 0,50 dolara za milion tokenów, czyli piętnaście razy mniej niż Hydrogen. Hydrogen na poziomie „medium” wyprzedza każdy z tych trzech modeli pod względem wyniku i jednocześnie kosztuje więcej za zadanie niż którykolwiek z nich.
Google deklaruje mniej samowolnych działań agentów i większą odporność na ataki
Google twierdzi, że Hydrogen rzadziej wychodzi poza zlecone zadanie i rzadziej idzie na skróty niż Gemini 3.8 Flash. Firma podaje spadek przekraczania zakresu zadania nawet o 81 proc. oraz dwunastokrotnie mniej niezgodnych działań w testach z narzędziami i kodem. W wewnętrznym teście uczciwości agentów model uzyskał 96,7 proc.
Odporność na pośrednie wstrzykiwanie poleceń (atak polegający na ukryciu instrukcji w treści, którą agent czyta) wzrosła według Google ponad 2,3 raza w teście Gray Swan IPI. Wszystkie te dane pochodzą z ocen Google i z karty modelu. Niezależnych pomiarów bezpieczeństwa Hydrogenu jeszcze nie ma.
Za każdą polską firmą AI stoi konkretny człowiek z imieniem i nazwiskiem, często ten sam w kilku miejscach naraz, i to właśnie ludzie, nie tabelki finansowania, są prawdziwym bohaterem tego artykułu.
Polscy użytkownicy zobaczą Hydrogen najpierw w wyszukiwarce i aplikacji Gemini
Wdrożenie jest globalne, więc obejmuje również Polskę, choć komunikat nie wymienia poszczególnych krajów. Hydrogen działa w wyszukiwarce Google dla wszystkich użytkowników, gdzie ma lepiej rozumieć wieloczęściowe pytania i pokazywać szerszy zestaw linków. Dla polskich wydawców i sklepów to sygnał do obserwowania ruchu z wyszukiwarki w najbliższych tygodniach, bo zmienia się sposób, w jaki Google rozbija zapytanie na podzapytania.
Dostęp wygląda następująco:
- Aplikacja Gemini: Hydrogen jest na liście modeli. Użytkownicy darmowi dostają go przez automatyczny wybór modelu, gdy system uzna go za właściwy dla danego polecenia.
- Programiści: Gemini API, Google AI Studio i Android Studio. Google Antigravity tylko dla płatnych subskrybentów Google AI Pro i Ultra.
- Firmy: Gemini for business oraz Gemini w Arkuszach Google dla uprawnionych subskrypcji.
Zespoły przenoszące się z Gemini 3.8 Flash muszą sprawdzić konfigurację. Hydrogen domyślnie pracuje na poziomie „high” (Flash na „medium”) i odrzuca parametr thinking_budget. Bez zmiany ustawień rachunek za te same zadania może wyglądać inaczej niż dotąd.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz dodatkowych źródeł, w tym oficjalnego komunikatu Google z dnia 12.11.2026 oraz Artificial Analysis i VentureBeat. Do weryfikacji wykorzystano także publikacje The Decoder i 9to5Google.
Cytat Andrew Carra, współzałożyciela i głównego naukowca Cartwheel, został zweryfikowany z oryginalnym anglojęzycznym materiałem źródłowym.
Komentarz redakcyjny i ocena kontekstu branżowego: Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl.
Artykuł będzie aktualizowany w miarę pojawiania się nowych informacji o Gemini 4 Hydrogen, w tym niezależnych testów modelu.
