# Gemini 4 Argon

> Fiche du modèle de langage Gemini 4 Argon sur Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. Gemini 4 Argon (Google DeepMind) : score IA de 97,0, provisoire. Scores par tâche, prix, exécution locale et liens pour le télécharger ou l'essayer.

Page : https://quelleia.com/modeles/gemini-4-argon/
Origine : Google DeepMind · États-Unis · sorti le 30 septembre 2026

## Score général

- Score IA : 97,0 (marge à 90 % : de 89,7 à 104,3)
- Rang : non classé, score provisoire
- Couverture : 55 % du poids des tâches, 6 mesures
- Échelle : 100 pour le meilleur modèle au lancement du site, 50 pour GPT-4o de novembre 2024.

## Scores par tâche

| Tâche | Score | Détail |
| --- | --- | --- |
| Raisonnement | non mesuré | Non mesuré |
| Code | 96,0 | Provisoire · 8 % |
| Agents | non mesuré | Non mesuré |
| Usage | 97,5 | Rang 1 · 100 % |
| Maths | 96,5 | Provisoire · 12 % |
| Sciences | 94,9 | Provisoire · 20 % |
| Français | non mesuré | Non mesuré |
| Vision | non mesuré | Non mesuré |
| Écriture | 99,9 | Rang 2 · 100 % |
| Web | 96,5 | Rang 8 · 100 % |

## Annoncé par Google DeepMind

Ce que l'éditeur dit lui-même de ce modèle (page du 30 septembre 2026, relue le 1er octobre 2026). Ces chiffres ne comptent pas dans le score IA.

- Disponibilité : D'abord réservé à des testeurs choisis et à des spécialistes de la cybersécurité ; ouverture annoncée aux clients payants de l'API et aux abonnés Google AI Ultra, puis aux développeurs, aux entreprises et au grand public.
- Prix de lancement : 2 $ par million de jetons en entrée, 10 $ en sortie ; entrée en cache à 95 % de moins.
- Prix ensuite : 4 $ par million de jetons en entrée, 20 $ en sortie, à la fin de la période de lancement.
- Longueur de réponse : Jusqu'à 1 million de jetons en sortie, contre 64 000 auparavant.
- Poids : Fermés : le modèle ne se télécharge pas.

| Domaine | Benchmark | Résultat annoncé | D'où vient le chiffre |
| --- | --- | --- | --- |
| Travail de bureau | Vals Index | 68,9 % | repris de Vals AI |
| Travail de bureau | AutomationBench (score) | 51,3 % | repris du classement public de Zapier (jeu privé) |
| Travail de bureau | Vals Finance Agent v2 | 65,4 % | repris de Vals AI |
| Travail de bureau | Harvey's Legal Agent Benchmark | 19,6 % | repris de Vals AI |
| Code agentique | DeepSWE v1.1 | 77,9 % | calculé par Google (harnais mini-swe-agent) |
| Code agentique | FrontierSWE v2 | 55,0 % | repris du classement public de Proximal |
| Code agentique | Vibe Code Bench | 91,9 % | repris du classement public de Vals AI |
| Code agentique | Terminal-Bench 4.0 | 57,4 % | calculé par Google |
| Ingénierie de l'apprentissage | PostTrainBench v1.1 | 45,3 % | calculé par Google (harnais OpenCode, 10 heures sur un H100) |
| Sciences et maths | Terminal-Bench Science 0.1 | 57,6 % | calculé par Google, délai du vérificateur multiplié par six |
| Sciences et maths | LABBench 2 | 88,8 % | calculé par Google |
| Sciences et maths | RiemannBench | 76,0 % | repris du classement public de Surge |
| Long contexte | GraphWalks (jusqu'à 128 000 jetons, BFS (F1)) | 99,7 % | calculé par Google |
| Long contexte | GraphWalks (de 256 000 à 1 million de jetons, BFS (F1)) | 84,2 % | calculé par Google |
| Utilisation d'un ordinateur | Agent's Last Exam (taux de réussite) | 39,5 % | calculé par Google (harnais ALE-Claw, 5 heures) |
| Utilisation d'un ordinateur | OSWorld-2.0 (sous-ensemble hors ligne, score partiel) | 69,2 % | calculé par Google, meilleur de trois passages |
| Compréhension multimodale | Chartography | 71,6 % | repris du classement public de Surge, sans outils |
| Compréhension multimodale | LVBench | 91,7 % | calculé par Google, sans outils |
| Cybersécurité | CWE-bench v1 | 68,0 % | repris du classement public |

Sources : https://deepmind.google/models/gemini/, méthode https://deepmind.google/models/evals-methodology/gemini-4-argon/

## Artificial Analysis (hors du score)

Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index v4.3. C'est un autre indice, qui ne compte pas dans le score IA de Quelle IA et ne se compare pas directement à lui.

| Version évaluée | Indice v4.3 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetons (entrée / sortie) |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| [Gemini 4 Argon (High)](https://artificialanalysis.ai/models/gemini-4-argon) (pas publiquement disponible) | 52,6 | 8e sur 193 | non publié | non publié | 2 $ / 10 $ |

Médianes de leurs mesures : vitesse en jetons produits par seconde, délai avant le premier jeton en secondes. Prix en dollars par million de jetons, en entrée puis en sortie. Rang parmi les 193 modèles que leur indice classe. Artificial Analysis signale que Gemini 4 Argon (High) n'est pas publiquement disponible. Relevé le 1er octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.

Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/models/gemini-4-argon

## Exécution locale

Non. Gemini 4 Argon est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

## Fiche technique

- Prix : Non communiqué
- Fenêtre de contexte : Non communiqué
- Entrées : Non communiqué
- Réflexion : Non communiqué
- Paramètres : Non communiqué
- Licence : Propriétaire (poids fermés, accès par l'éditeur)
- Classe énergétique : Non communiquée
- Hébergement en Europe : Non communiqué
- Connaissances jusqu'à : Non communiqué

## Où le trouver

- Par API : [API Google DeepMind](https://ai.google.dev)
- L'essayer : [Gemini](https://gemini.google.com)

## Mesures

| Benchmark | Tâche | Publié | Niveau suggéré | État | Source |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Code Arena, WebDev | Web | 1 679,0 Elo | 96,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, écriture créative | Écriture | 1 521,8 Elo | 104,0 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de maths | Maths | 1 528,2 Elo | 95,8 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, texte | Usage | 1 524,8 Elo | 98,3 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions d'experts | Sciences | 1 537,9 Elo | 92,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |
| Arena, questions de code | Code | 1 559,1 Elo | 94,5 | actif | https://arena.ai/leaderboard |

## En bref

**Quel est le score de Gemini 4 Argon ?** Gemini 4 Argon obtient un score IA de 97,0, avec une marge de 89,7 à 104,3. Ce score est provisoire : il repose sur 6 mesures, et le modèle n'a pas de rang.

**Dans quelles tâches Gemini 4 Argon est-il le plus fort ?** Ses deux meilleures tâches sont écriture (99,9) et usage (97,5). Sa tâche la plus faible est sciences (94,9).

**Gemini 4 Argon peut-il tourner en local ?** Non. Gemini 4 Argon est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.

**Qui édite Gemini 4 Argon ?** Gemini 4 Argon est édité par Google DeepMind (États-Unis), et il est sorti le 30 septembre 2026. C'est un modèle fermé.

Source : Quelle IA, édition du 28 septembre 2026. https://quelleia.com