Google DeepMind · États-Unis · sorti le Google DeepMind · États-Unis · 30 septembre 2026
Entré sur QUELLE IA le · les nouveaux modèles
Estimationenviron 6,2 € pour 1 000 questions par l'API, en comptant 1 000 jetons lus et 500 écrits par question. Comment on l'estime
Relevé du . Formules relevées sur la page officielle de chaque assistant, en France. Les prix et les modèles changent souvent : vérifiez avant de payer. Tous les abonnements →
Ce forfait de code propose ce modèle, d'après la page de leur éditeur. Tous les forfaits pour coder →
97,7de 96,6 à 98,7
Ce que l'éditeur dit lui-même de ce modèle, sur sa page du . Ces chiffres ne sont pas vérifiés par une source indépendante et ne comptent pas dans le score IA.
| Benchmark | Résultat annoncé | D'où vient le chiffre |
|---|---|---|
| Travail de bureau | ||
| Vals Index | 68,9 % | repris de Vals AI |
| AutomationBenchscore | 51,3 % | repris du classement public de Zapier (jeu privé) |
| Vals Finance Agent v2 | 65,4 % | repris de Vals AI |
| 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) |
| FrontierSWE v2 | 55,0 % | repris du classement public de Proximal |
| Vibe Code Bench | 91,9 % | repris du classement public de Vals AI |
| 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 |
| LABBench 2 | 88,8 % | calculé par Google |
| RiemannBench | 76,0 % | repris du classement public de Surge |
| Long contexte | ||
| GraphWalksjusqu'à 128 000 jetons, BFS (F1) | 99,7 % | calculé par Google |
| GraphWalksde 256 000 à 1 million de jetons, BFS (F1) | 84,2 % | calculé par Google |
| Utilisation d'un ordinateur | ||
| Agent's Last Examtaux de réussite | 39,5 % | calculé par Google (harnais ALE-Claw, 5 heures) |
| OSWorld-2.0sous-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 |
| LVBench | 91,7 % | calculé par Google, sans outils |
| Cybersécurité | ||
| CWE-bench v1 | 68,0 % | repris du classement public |
Google compare Argon à GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 et Claude Opus 5.5 sur la même page. Relu le sur la page de Google DeepMind, avec sa note de méthode et son annonce.
Artificial Analysis évalue les modèles de son côté et publie son propre indice, l'Artificial Analysis Intelligence Index. 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 | Rang chez eux | Vitesse | Premier jeton | Prix par million de jetonsentrée / sortie |
|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 4 Argon (High) | 52,6 | non publié | 77,8 jetons/s | 35,9 s | 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. Relevé le 26 octobre 2026 sur leur site, reproduit avec leur accord.
Source : Artificial Analysis
Agent Arena, le classement des agents d'Arena, observe de vraies sessions de travail : des internautes confient une tâche à un agent (écrire du code, chercher, analyser des fichiers) dont le modèle est tiré au sort et reste caché. Le score net dit de combien de points ce modèle fait monter ou baisser les signes de réussite de ces sessions (tâche validée, compliments, corrections réussies, erreurs rattrapées, aucun outil inventé) par rapport au modèle moyen du classement, qui vaut 0 %. Il ne compte pas dans le score IA de QUELLE IA.
| Version évaluée | Rang | Score net | Intervalle à 95 % | Sessions |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 4 Argon (High) | 9e sur 59 | +10,7 % | de +9,9 à +11,6 % | 53 962 |
Score net et intervalle de confiance à 95 % en points de pourcentage. Rang parmi les 59 modèles du classement, où un même modèle peut paraître à plusieurs niveaux d'effort. Classement publié par Arena le 11 novembre 2026, repris de son jeu de données public sous licence CC BY 4.0.
Source : Arena (Agent Arena), CC BY 4.0 · la méthode
STEMBench d'Ulam soumet aux modèles 120 tâches de recherche en sciences et en ingénierie, tenues secrètes, 20 dans chacun de six domaines. Chaque tâche reçoit une note de 0 à 4 : un niveau entier, de 0 (aucun progrès exploitable) à 4 (l'objectif entier atteint), affiné par un indice de qualité. La moyenne compte toutes les tâches, tentatives notées zéro comprises. Elle ne compte pas dans le score IA de QUELLE IA.
Deux des 11 passages ont travaillé avec des outils (recherche de sources, exécution de code, fichiers) : les passages avec outils ne se comparent pas directement aux autres.
sans outils
Moyenne2,444 sur 4
Instantané du 28 octobre 2026 (STEMBench120, version 1.0.0). Rang parmi les 11 passages publiés par Ulam, tous réglages confondus. Sur une même tâche, Ulam tient deux notes à moins de 0,05 l'une de l'autre pour égales. Aucun des 11 passages n'a atteint l'objectif entier d'une tâche.
Source : Ulam STEMBench
Non. Gemini 4 Argon est un modèle fermé : il s'utilise en ligne, par l'application de son éditeur ou par API.
Ces trois modèles ouverts ont le score le plus proche. Eux se téléchargent, et peuvent tourner sur votre machine ou sur votre serveur.
Un modèle proposé par un outil figure dans la liste que son éditeur publie. Rien n'y est mesuré. Tous les outils et leurs modèles →
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Google annonce Gemini 4 Argon et revendique des meilleurs résultats qu’OpenAI et AnthropicPhoto : Numerama
Google annonce Gemini 4 Argon et affirme battre GPT-6 Astra et Opus 5.5Photo : FrandroidUne sélection automatique des articles de Frandroid, Numerama et Clubic consacrés à ce modèle. Ces trois médias appartiennent au groupe Humanoid. Les articles n'entrent pas dans le score.
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