Google「Gemini 4 Argon」発表　提供範囲・API価格と公式デモ

Gemini 4 Argonを使える人と価格

公式ブログによると、Gemini 4 Argonは発表当日から次の範囲で全世界に提供されています。開発者と企業はAI StudioとGemini platformのAPIで使えます。Google AI Ultra加入者はGoogle Antigravityでも使えます。Geminiアプリと検索のAIモードは、Google AI UltraとProの加入者が対象です。

利用者別の案内では、開発者はAI StudioとAndroid StudioでGemini APIの有料枠を使って開発でき、Google AI Ultra加入者はGoogle AntigravityとAI Studioで試せます。企業はGemini for business、API、Google Antigravityで試せます。

APIの価格は提供開始価格（introductory price）で、入力100万トークンあたり2ドル、出力100万トークンあたり10ドルです。キャッシュされた入力トークンは95%引きです。Gemini APIでは入力と出力をあわせた100万トークンの上限が設けられており、同社は開発者向けドキュメントで新しい「continuation protocol（継続プロトコル）」を確認するよう案内しています。

Google GeminiのYouTube公式チャンネルの説明文によると、Geminiアプリの更新も同時に始まりました。Google Antigravityのエージェント型コーディング画面がGeminiのmacOSアプリから直接使えるようになり、メインのチャット画面ではチャットとタスクを切り替えられます。タスクを選ぶと、利用者がパソコンの前にいない間もGeminiが作業を進められます。Geminiから接続できるアプリは、Instacart、OpenTable、Adobe、Shopifyなど40を超えました。

ベンチマークでの位置づけ

Googleは、Argonがコーディング、金融、法務、サイバーセキュリティ、科学といった分野の複雑な実務作業を得意としていると説明しています。金融・コーディング・法務・税務など主要な経済分野でのモデル性能を測る「Vals Index」では1位としています。

ロボット分野では、3D環境で物理的・空間的な問題を理解して解く力を測るEmbodied Reasoning（ERQA）ベンチマークで87%を記録しました。同社によると、純粋な推論だけで他のすべてのフロンティアモデルを上回ったとしています。

エージェントとしての安全性にも数字が示されています。Webページやメールに仕込まれた指示を読ませて作業を乗っ取ろうとする攻撃への耐性を測るGray Swan Indirect Prompt Injection（IPI）ベンチマークでArgonは首位となり、15回の適応的な試行での攻撃成功率を0.7%に抑えました。また、モデルが近道を控える理由のないコーディングのベンチマークでは、近道を取ろうとする試みが2%にとどまり、これまでのGeminiモデルで最もよい結果だったとしています。

書き方の面では、これまでのGeminiモデルのどれよりもスタイルの指示に従うと同社は説明しています。

Google社内の開発で出た成果

Googleは、社内で最も難しいエンジニアリングの課題にArgonを使ってきたと説明しています。Antigravity上のArgonは、チームのエージェント経由のコード提出を35%超増やし、コードのロールバックを3分の1近く減らす助けになったとしています。

ChromeチームはArgonの助けを借りて、Chromiumの4,000万行のコードベースのうち、約600万行あるブラウザ機能の旧フォルダから、Webページ処理の中核部分を切り離しました。数百ファイルにわたる設計の作り直しで、数か月かかる作業を数週間で終えたとしています。これにより今後、表示中のWebページを再読み込みせずにタブ、サイドパネル、フローティングウィンドウの間で移動できるようになるとしています。

エージェント開発フレームワーク「Agent Development Kit（ADK）」のチームは、ルール集と1段落の目標をArgonに渡し、一晩自律的に作業させました。その結果、長いセッションでのメモリ内セッション準備時間が40%短縮し、コールドインポートが21%速くなりました。この変更はgoogle/adk-pythonに反映済みです。

ほかに、量子化学のオープンソースパッケージxTBでは分子構造の予測が最大2.3倍、配座探索が1.8倍速くなりました。オープンモデルGemmaでは、A100上のvLLMでGemma 4 E2Bの推論を端から端まで2.85倍速くし、毎秒約37,900トークンから108,000トークン超に上げました。トークンは100%一致したまま、数日で達成したとしています。

公式映像の3つのデモ

1つ目は、Google for DevelopersのYouTube公式チャンネルで公開された大聖堂のデモです。平面のコンセプト画像1枚から、自律的に動くAIエージェントがBlenderで写真のような大聖堂を一から組み立てます。Tiago Aragona氏が、Model Context Protocol（MCP）でAntigravityをBlenderに直接つなぐ方法を見せています。Gemini 4 Argonで45回のエージェントループを回し、建築の複雑な形を導き出し、柱の溝を作り込み、空間に満ちる光を設定しています。

2つ目は、Google DeepMindの社内テストです。研究者がGemini 4 Argonに、人がコーンホールというゲームをする動画を見せました。Argonは動画の理解と推論の力で、MuJoCo上に仮想のシミュレーションを作り、Apptronik社の人型ロボット「Apollo 2」に必要な物理と全身の動きを計算しました。ロボットは現実の試技で7回連続でシュートを決めています。同社はこの「Video-to-Sim-to-Real」の流れで、手作業なら数週間かかるシミュレーションのモデリングを数時間に縮められるとしています。

3つ目は、Googleの公式チャンネルで公開された遺跡のデモです。米ニューメキシコ州のチャコ・キャニオンについて、LiDARの生スキャンデータ、記録写真、歴史資料をまとめたフォルダをAntigravityに入れ、Blender MCPを使って整った3Dの形に変換させました。そこからクリックして見て回れるWebページまで作らせています。映像は工程を短縮しており、結果はイメージとして示されたものです。

科学研究での使用例と研究者向けの提供

公式ブログでは、科学分野での使用例も紹介されています。量子計算では、最近の量子シミュレーションアルゴリズムの構成要素であるarcsinについて、Argonが書きLeanで形式検証した実装が、公開済みの量子CORDICの基準と比べて時空間コストを100分の1未満にしました。

Gamow Labsの研究者は、まれな発達性肺疾患を持つ新生児の匿名化されたゲノムの解析にArgonを使いました。ある事例では、通常のソフトウェアが何年も見つけられなかった染色体の再構成を特定しました。同社の非公開評価では、RareBench（希少疾患の診断支援）で57%、LabBench（実験室での推論）で52.2%を記録し、首位となっています。

酵素設計では、Googleの科学者がArgonとともにセリンエステラーゼを設計しました。Argonは数時間で関連データを集め、モデルの調整を行い、5つの新しい設計にまで絞り込みました。その後の実験で、これらの設計に触媒活性が確認されています。

Googleは研究者向けに、Google Antigravityの最上位の利用枠を6か月間無料で使える枠を1万人分用意し、応募を受け付けています。適格性・提供能力・選考の条件があり、順次受け入れます。サイバーセキュリティの防御担当者向けには、Fairwind Programへの参加を募っており、発表当日から数百の追加パートナーへの拡大を始めました。