Google udostępnił 13 października 2026 roku Gemini 4 Argon, swój najmocniejszy model AI, programistom i firmom przez Gemini API oraz abonentom Google AI Pro i Ultra w aplikacji Gemini i trybie AI w wyszukiwarce. Model kosztuje na start 2 dolary za milion tokenów wejściowych i 10 dolarów za milion wyjściowych, a od 1 grudnia ceny wzrosną dwukrotnie.
- Google udostępnił 13 października 2026 roku Gemini 4 Argon szerokiej grupie użytkowników – programistom przez płatny plan Gemini API, firmom przez Google Antigravity oraz abonentom Google AI Pro i Ultra w aplikacji Gemini i wyszukiwarce.
- Do 30 listopada 2026 roku obowiązuje cena wprowadzająca: 2 USD za milion tokenów wejściowych i 10 USD za wyjściowe; od 1 grudnia ceny wzrosną dwukrotnie – do 4 USD i 20 USD odpowiednio.
- Gemini 4 Argon podnosi maksymalną liczbę tokenów wyjściowych z 64 tys. do 1 mln, co Google uzasadnia potrzebą obsługi zadań wymagających generowania setek tysięcy tokenów w jednym przebiegu, takich jak migracje dużych baz kodu.
Google ogłosił Argona 30 września, ale przez dwa tygodnie model trafiał wyłącznie do wybranych specjalistów od cyberbezpieczeństwa z programu Fairwind. Teraz z modelu może skorzystać każdy, kto zapłaci za płatny plan API albo jedną z subskrypcji Google AI. Ogłoszenie podpisał Koray Kavukcuoglu, wiceprezes Google DeepMind i główny architekt AI w Google.
Chcesz czytać więcej treści związanych z AI?
Dodaj AIPORT.pl do preferowanych źródeł Google
Gemini 4 Argon trafia do API, Antigravity, aplikacji Gemini i wyszukiwarki
Gemini 4 Argon jest dostępny w kilku kanałach jednocześnie, ale zakres dostępu zależy od tego, kto płaci i za co. Według wpisu Google na blogu firmowym model trafił do:
- programistów: płatny plan Gemini API w Google AI Studio i Android Studio,
- firm: Gemini dla biznesu, API oraz Google Antigravity (platforma Google do programowania z agentami AI),
- abonentów Google AI Pro i Ultra: aplikacja Gemini i tryb AI w wyszukiwarce Google,
- abonentów Google AI Ultra: dodatkowo Google Antigravity i Google AI Studio,
- specjalistów od cyberbezpieczeństwa: wersja bez zabezpieczeń cybernetycznych w programie Fairwind, który Google rozszerza o kolejne setki partnerów.
Google dodaje też, że 10 tys. naukowców może dostać najwyższy poziom korzystania z Antigravity bezpłatnie przez 6 miesięcy. Zgłoszenia są otwarte, ale o przyjęciu decydują kryteria kwalifikacji, dostępne moce i selekcja.
W aplikacji Gemini Argon pojawił się razem z innymi zmianami. Interfejs programistyczny Antigravity jest teraz dostępny bezpośrednio w aplikacji Gemini na macOS, a w oknie czatu można przełączyć się w tryb zadań, w którym Gemini pracuje dalej, gdy użytkownik odejdzie od komputera. Google zapewnia też, że Argon odpowiada bardziej wprost, mniej asekuracyjnie i rzadziej się powtarza.
Cennik Gemini 4 Argon: dwa razy taniej do końca listopada
Google ustawił cenę promocyjną, która obowiązuje do 30 listopada 2026 roku. Później model zdrożeje o 100 proc.
| Okres | Tokeny wejściowe (1 mln) | Tokeny wyjściowe (1 mln) | Buforowane tokeny wejściowe |
|---|---|---|---|
| Do 30.11.2026 (cena wprowadzająca) | 2 USD | 10 USD | 95 proc. taniej niż zwykłe wejście |
| Od 1.12.2026 (cena standardowa) | 4 USD | 20 USD | 95 proc. taniej niż zwykłe wejście |
Model jest dostępny tylko w płatnym planie Gemini API. Darmowego dostępu przez API Google nie zapowiedział.
Milion tokenów dotyczy także długości odpowiedzi
Najbardziej konkretną nowością techniczną Gemini 4 Argon jest limit odpowiedzi. Google podniósł maksymalną liczbę tokenów wyjściowych z 64 tys. w poprzednich modelach Gemini do 1 mln. W Gemini API obowiązuje wspólny limit 1 mln tokenów dla wejścia i wyjścia łącznie, a do bardzo długich odpowiedzi Google przygotował osobny protokół kontynuacji opisany w dokumentacji.
Ma to znaczenie przy zadaniach, w których model musi wygenerować setki tysięcy tokenów w jednym przebiegu: migracjach dużych baz kodu, długich analizach czy refaktoryzacji całych modułów. Google przekonuje, że dodatkowa przestrzeń pozwala modelowi „myśleć dłużej” i rozwiązać trudny problem za jednym podejściem.
Google pokazuje wyniki z własnej firmy: o 35 proc. więcej zmian w kodzie od agentów
Google twierdzi, że zespoły korzystające z Gemini 4 Argon w Antigravity zwiększyły liczbę zmian w kodzie przygotowanych przez agentów AI o ponad 35 proc. i jednocześnie ograniczyły liczbę wycofywanych zmian o blisko jedną trzecią. To dane wewnętrzne Google, których nie zweryfikował nikt z zewnątrz.
Firma podaje też kilka przykładów konkretnych projektów:
- Chrome: Argon pomógł wydzielić obsługę stron z około 6 mln linii starszego kodu funkcji przeglądarki w 40-milionowej bazie kodu Chromium. Według Google refaktoryzacja, która zajęłaby miesiące, zajęła tygodnie.
- Agent Development Kit (ADK): w otwartym frameworku Google do budowy agentów Argon pracował samodzielnie przez noc i znalazł optymalizacje, które skróciły przygotowanie sesji w pamięci o 40 proc. w długich sesjach i przyspieszyły import o 21 proc.
- Gemma 4 E2B: dzięki zmianom zaproponowanym przez Argona inferencja otwartego modelu Gemma na karcie A100 w vLLM przyspieszyła 2,85 raza, z ok. 37,9 tys. do ponad 108 tys. tokenów na sekundę.
- libgav1: agenci Argona zastąpili 32 tys. linii kodu SIMD w dekoderze wideo przeniesionym do języka Rust. Nowa wersja działa 2,7 raza szybciej niż wcześniejszy port.
- Centra danych Google: agenci Argona znaleźli optymalizacje pamięci, które po wdrożeniu zwolniły ponad 300 TiB pamięci.
Część tych zmian trafiła do publicznych repozytoriów na GitHubie, więc programiści mogą je sprawdzić samodzielnie.
Wypełnij formularz, a my skontaktujemy się z Tobą, aby upewnić się czego potrzebujesz.
Benchmarki Google stawiają Argona na czele, ale nie wszędzie
W benchmarkach opublikowanych przez samego Google Gemini 4 Argon wygrywa w większości porównań z GPT-6 Astra od OpenAI oraz modelami Claude Opus 5.5 i Claude Fable 5.1 od Anthropic. W tabeli Google obejmującej 19 testów Argon samodzielnie zajmuje pierwsze miejsce 13 razy, a raz dzieli je z GPT-6 Astra.
Najważniejsze wyniki deklarowane przez Google:
- DeepSWE v1.1 (długie zadania programistyczne na prawdziwych projektach): 77,9 proc., przy 74,2 proc. Claude Opus 5.5 i 74,1 proc. GPT-6 Astra,
- Vals Index (ocena modeli w finansach, programowaniu, prawie i podatkach): 1. miejsce,
- AutomationBench od Zapiera (automatyzacja procesów biznesowych): 51,3 proc., 1. miejsce,
- LVBench (rozumienie długich nagrań wideo): 91,7 proc.,
- CWE-bench v1 (naprawianie luk bezpieczeństwa): 68 proc., remis na pierwszym miejscu.
Niezależne testy pokazują bardziej zróżnicowany obraz. W teście programistycznym Terminal Bench 4 Argon uzyskał 57 proc., a w rankingach mierzących samo programowanie, takich jak WebDev Arena, spada w okolice ósmego miejsca.
Wątpliwości pojawiły się też w samym Google. Bloomberg podał, że według części pracowników Google wyniki Gemini 4 w realnej pracy nie zawsze pokrywają się z wynikami benchmarków. Jeden z rozmówców wskazał, że model radzi sobie nierówno z kodem i nie jest szczególnie dobry w projektowaniu front-endu. Google odpowiedział Bloombergowi, że byłoby „nieprawdą twierdzić, że Gemini 4 wypada słabo w obszarach takich jak programowanie” / „inaccurate to say that Gemini 4 is underperforming in areas such as coding”.
Najciekawsza w tej premierze jest dla mnie nie tabela benchmarków, tylko cennik. Google wchodzi na rynek z ceną o połowę niższą niż docelowa i wyraźnie mówi, że promocja kończy się 30 listopada. Firma, która zbuduje produkt na Argonie w październiku, w grudniu dostanie fakturę dwa razy wyższą. Prosty rachunek: jedna maksymalna odpowiedź modelu na milion tokenów kosztuje dziś 10 dolarów, a od grudnia 20 dolarów. Przy agentach, które pracują godzinami, to przestaje być drobna kwota.
Druga sprawa to rozjazd między benchmarkami a opiniami ludzi, którzy z modelu korzystają na co dzień. Anonimowe głosy z Bloomberga nie są dowodem, ale nie są też niczym nowym w tej branży. Każdy duży gracz optymalizuje model pod testy, na których potem go sprzedaje. Dlatego radzę traktować deklaracje Google o 35 proc. więcej zmian w kodzie jako punkt wyjścia do własnych testów, a nie gotowy wniosek. Dobra wiadomość jest taka, że od wczoraj każdy może to sprawdzić sam.
Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Gemini 4 Argon to pierwszy duży model Google od czasu Gemini 3.1 Pro
Gemini 4 Argon zamyka trudny dla Google okres. Firma zapowiadała Gemini 3.5 Pro, ale ostatecznie z niego zrezygnowała. Rzecznik Google potwierdził, że Gemini 3.5 Pro, które Sundar Pichai zapowiadał na czerwiec, nie zostanie wydane. W tym czasie Google wypuszczał głównie tańsze modele z rodziny Flash, w tym Gemini 3.8 Flash i wyspecjalizowany Gemini 3.8 Flash Cyber.
Argon nie trzyma się też dotychczasowego nazewnictwa Pro i Flash. Google zapowiada jedynie, że to „dopiero początek” i że pozostałe modele z rodziny Gemini 4 pojawią się później. Nazw kolejnych wersji ani terminów firma nie podała.
Kavukcuoglu przekonuje we wrześniowym wpisie, że model już teraz zmienia codzienną pracę inżynierów w firmie:
„Argon zasadniczo zmienia sposób, w jaki pracujemy i budujemy w Google” / „Argon is fundamentally changing the way we work and build at Google”
Google chwali się wynikami w bezpieczeństwie i ochronie przed wstrzykiwaniem poleceń
Google opóźnił szersze udostępnienie Argona, żeby dopracować zabezpieczenia. Firma uczestniczyła w dobrowolnym programie rządu USA, który daje administracji dostęp do modeli przed premierą. Według Google:
- zewnętrzny zespół testujący zabezpieczenia biologiczne zdołał obejść ochronę w mniej niż 1 proc. testowanych zadań,
- w teście Gray Swan dotyczącym pośredniego wstrzykiwania poleceń (ukrytych instrukcji na stronach, w mailach czy kodzie, które mają przejąć kontrolę nad agentem) skuteczność ataków spadła do 0,7 proc. przy 15 próbach,
- próby „chodzenia na skróty” w zadaniach programistycznych, np. obchodzenia błędów uprawnień, spadły do 2 proc.,
- automatyczny monitor czyta tok rozumowania agenta i blokuje niepożądane obejścia w czasie rzeczywistym.
Wszystkie te wyniki pochodzą od Google. Szczegóły firma opisała w karcie modelu Gemini 4 Argon.
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.
Co Gemini 4 Argon oznacza dla polskich użytkowników i firm
Google deklaruje, że wdrożenie odbywa się globalnie, więc Argon powinien trafić także do polskich abonentów. Najtańszy plan z dostępem do modelu w aplikacji Gemini to Google AI Pro, który w Polsce kosztuje 97,99 zł miesięcznie. Abonenci tańszego Google AI Plus i użytkownicy darmowej wersji Gemini z Argona nie skorzystają.
Dla polskich programistów i firm ważniejsze są trzy rzeczy:
- dostęp przez API wymaga płatnego planu, a cennik w dolarach do 30 listopada jest o połowę niższy niż docelowy,
- korzystanie z Argona w Antigravity w wersji dla użytkowników indywidualnych wymaga najdroższego planu Google AI Ultra,
- polscy naukowcy mogą zgłosić się do programu bezpłatnego dostępu do Antigravity na pół roku, ale Google nie gwarantuje przyjęcia.
Na razie nie widzę publicznych reakcji polskich firm na premierę Argona. To zrozumiałe, bo model jest dostępny od niespełna doby. Najbliższe tygodnie, przed końcem ceny promocyjnej, będą dobrym momentem na testy porównawcze z modelami, których firmy już używają.
Źródła i metodologia
Artykuł powstał na podstawie analizy redakcji AIPORT.pl oraz dodatkowych źródeł, w tym oficjalnego komunikatu Google: Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems z dnia 13.10.2026, zapowiedzi Gemini 4 Argon: our next era of frontier intelligence z dnia 30.09.2026 oraz 9to5Google (relacja z ustaleń Bloomberga). Polskie ceny subskrypcji Google AI: benchmark.pl. Pomocniczo wykorzystano materiały The Next Web, Trending Topics i Antyweb.
Cytaty Koraya Kavukcuoglu, wiceprezesa Google DeepMind, oraz stanowisko Google przekazane Bloombergowi zostały zweryfikowane 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 modelu Gemini 4 Argon i kolejnych modelach z rodziny Gemini 4.
