Gemini 4 Argon, le modèle de Google DeepMind en chiffres

Ce qu'il faut savoir

Gemini 4 Argon est un modèle de langage de Google DeepMind, sorti le 13 octobre 2026. Il s'agit d'une sortie très récente. Ses poids ne sont pas publiés : il s'utilise uniquement à distance, par l'API de Google DeepMind ou d'hébergeurs partenaires (25 référencés sur models.dev). Il dispose d'un mode raisonnement : il peut « réfléchir » avant de répondre, ce qui aide sur les problèmes en plusieurs étapes mais consomme plus de tokens, donc plus d'argent.

Nous le rangeons parmi les modèles de pointe (24 modèles dans cette catégorie sur le site).

Que disent les tests indépendants ?

Selon les résultats publiés par Epoch AI (relevé du 22 octobre 2026), Gemini 4 Argon obtient un indice de capacité de 95,3 sur 100, calculé sur 5 tests de notre panier.

Cela le place à la 3e place du classement hebdomadaire des modèles.

• GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : 96,4 % — meilleur score parmi les modèles suivis
• OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : 100 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5 Pro, atteint 100 %
• FrontierMath (mathématiques de recherche très difficiles) : 86 % — le meilleur modèle suivi, GPT-6 Astra, atteint 93,7 %
• FrontierCode (tâches de programmation avancées) : 47,6 % — le meilleur modèle suivi, Claude Opus 5.5, atteint 54,6 %

Ce que ça coûte

Gemini 4 Argon est facturé 2 $US par million de tokens en entrée et 10 $US en sortie (tarif du fabricant, relevé du 22 octobre 2026).

Concrètement, une tâche d'agent qui lit 20 000 tokens et en écrit 2 000 revient à environ 0,06 $US, soit 60 $US pour 1 000 tâches de ce type.

C'est 1,5 fois moins cher que le prix de sortie médian des modèles de pointe (14,5 $US).

Les tokens relus depuis le cache sont facturés 0,10 $US par million : utile pour un agent qui renvoie souvent le même contexte.

Pour estimer votre propre budget, utilisez le calculateur de coût d'un agent.

Contexte et capacités

Sa fenêtre de contexte atteint 1 048 576 tokens, soit environ 1 573 pages de texte à 500 mots par page : de quoi charger un livre entier ou une base de code de taille moyenne. Une réponse peut compter jusqu'à 32 768 tokens.

Il accepte en entrée : texte, image, vidéo, audio et PDF. Ses connaissances s'arrêtent à mars 2026 : au-delà, il lui faut une recherche web ou vos documents.

Il sait appeler des outils (fonctions, API) et produire une sortie structurée en JSON, ce qui en fait une base possible pour un agent IA.

Quand le choisir ?

Par sa catégorie, Gemini 4 Argon vise d'abord les tâches difficiles où la qualité prime sur le coût : raisonnement poussé, code complexe, analyses longues.

Son résultat à FrontierCode (47,6 %, au-dessus de la médiane des modèles suivis) en fait un candidat sérieux pour les agents de programmation.

Sa très grande fenêtre de contexte le rend intéressant pour analyser de gros volumes de documents en une seule requête.

Avant de l'adopter, testez-le sur vos propres exemples : les benchmarks mesurent des tâches standard, pas votre métier.

Modèles comparables

Dans la même catégorie, les modèles les plus proches de Gemini 4 Argon sont :

• GPT-6 Astra (OpenAI, indice 94,7) — voir le comparatif
• Claude Sonnet 5.5 (Anthropic, indice 95,9) — voir le comparatif
• Claude Opus 5.5 (Anthropic, indice 95,9) — voir le comparatif
• GPT-5.5 Pro (OpenAI, indice 96,9) — voir le comparatif