Google a ouvert mardi son modèle vedette Gemini 4 Argon aux développeurs payants et aux abonnés dans le monde entier, 13 jours après l’avoir réservé à un cercle restreint de spécialistes de la cybersécurité.
Points clés :
- Google a rendu Gemini 4 Argon accessible le 13 octobre aux clients API payants ainsi qu’aux abonnés Pro et Ultra.
- Un tarif de lancement de 2 $ par million de tokens en entrée s’applique jusqu’au 30 novembre, avant de doubler.
- Des tests indépendants montrent Argon en tête sur un benchmark professionnel et à égalité avec ses rivaux sur un autre.
Déploiement de Google Argon
Les développeurs et les entreprises peuvent désormais accéder à Argon via l’API payante Gemini, Google AI Studio et la plateforme cloud de l’entreprise, a expliqué Koray Kavukcuoglu, architecte en chef de l’IA chez Google, dans un billet. Les abonnés Pro et Ultra retrouvent le modèle dans l’application Gemini et le mode IA de la recherche, même si l’environnement de développement Antigravity reste réservé aux utilisateurs Ultra. Plus de 100 000 salariés de Google utilisent déjà Argon chaque mois, a par ailleurs indiqué le groupe dans un article.
Argon est facturé 2 $ par million de tokens en entrée et 10 $ par million de tokens en sortie jusqu’au 30 novembre, avec une remise de 95 % sur les entrées mises en cache. À compter du 1er décembre, ces tarifs seront doublés.
Via l’API, le modèle propose une limite combinée de 1 million de tokens en entrée et en sortie, gérée par un nouveau protocole de « continuité » conçu pour les charges les plus lourdes.
L’annonce du 30 septembre présentait ce chiffre comme un plafond de sortie, contre 64 000 tokens auparavant, et Google n’a pas détaillé le lien exact entre ces deux bornes. En interne, le groupe affirme qu’Argon a permis de démêler un dossier patrimonial d’environ 6 millions de lignes au sein de la base de code de 40 millions de lignes de Chromium, condensant plusieurs mois de travail en quelques semaines.
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Le verdict de Witteveen sur Argon
Les premiers retours externes brossent un tableau nuancé. Vals AI classe Argon en tête de son indice pondéré par le PIB, qui mesure les performances sur des tâches de finance, de programmation, de droit et de fiscalité, avec un score de 68,90 % contre 67,04 % pour Claude Sonnet 5.5 d’Anthropic au 12 octobre.
Artificial Analysis attribue à Argon la note de 53 sur son Intelligence Index, à égalité avec GPT‑6 Astra d’OpenAI et Claude Fable 5.1 d’Anthropic, mais cinq points derrière Claude Opus 5.5. Sam Witteveen, directeur général de Red Dragon AI, qui a testé Argon en avant‑première, salue le modèle tout en doutant qu’il domine le marché : « Est‑ce le meilleur modèle disponible ? Je ne le pense pas. » Il juge également Antigravity nettement en retrait par rapport à Claude Code et Codex.
Les revers de la gamme Gemini de Google
Ce lancement vient conclure une année chahutée pour les modèles de pointe de Google. La famille Gemini 3 est arrivée en novembre 2025, avant d’être rapidement dépassée par la concurrence sur plusieurs benchmarks clés, tandis que les investisseurs s’inquiétaient, en juillet, des retards de Gemini 3.5 Pro, du niveau des dépenses d’infrastructure et des départs dans les équipes.
En août, le patron historique de DeepMind, Demis Hassabis, a quitté la direction opérationnelle pour devenir président et directeur scientifique d’Alphabet, laissant les rênes du laboratoire à Kavukcuoglu. Lors de la présentation d’Argon, le 30 septembre, Google avait choisi de garder le modèle sous cloche pour des tests de sûreté supplémentaires et un examen volontaire préalable par les autorités américaines, en promettant un élargissement d’accès « au plus vite », sans avancer de date. En interne, les équipes testent déjà d’autres variantes de Gemini 4, baptisées Barium et Carbon.
