Google DeepMind、Gemini 4 Argonを入力100万トークン2ドルで提供開始

Google DeepMindは、最新のフロンティアモデル「Gemini 4 Argon」をグローバルで提供開始しました。導入価格は入力100万トークンあたり$2、出力$10で、金融・コーディング・法務・税務などの性能を測るVals Indexで#1としています。

Google DeepMindはGoogleのAI研究開発組織で、Geminiモデル群を開発しています。発表者はGoogle DeepMind上級副社長兼Google Chief AI ArchitectのKoray Kavukcuoglu氏です。

何が新しいか

Google DeepMindはArgonを、深い推論、視覚認識、拡張されたドメイン知識、強化された文章能力を組み合わせ、coding、finance、legal、cybersecurity、scienceなどの多段階・高難度タスクを対象とするモデルと説明しています。従来のGeminiモデルと比べて空間推論、数学的精度、ビジュアルコーディングが向上し、スタイル指示への追従も改善したとしています。

価格と提供先

項目	内容
入力価格(導入価格)	$2 / 100万トークン
出力価格(導入価格)	$10 / 100万トークン
キャッシュ済み入力	95%割引
開発者・企業	AI StudioとGemini platformのAPI
Google AI Ultra加入者	Google Antigravity
Google AI Ultra・Pro加入者	GeminiアプリとSearchのAI Mode

試し方

• 開発者と企業はAI StudioおよびGemini platformのAPIから利用できます。Google AI Studioで試せるデモも公開されています。
• Antigravityでは/goalなどのslash command、カスタムスキル、マルチエージェントループを使う例が示されています。Blender MCPやThree.jsと組み合わせた3Dシーン・ゲーム生成の事例があります。

Google社内での成果数値

対象	結果
Antigravityでのエージェント型コード提出	35%超増加
コードロールバック	約3分の1削減
google/adk-python 長時間セッションのメモリ内セッション準備時間	40%短縮
ADK Pythonのコールドインポート	21%高速化
xTBの分子構造予測	最大2.3倍高速化
xTBの配座探索	1.8倍高速化
Gemma 4 E2B(A100、vLLM経由)	エンドツーエンド推論2.85倍、約37,900→108,000 tokens/s超

Gemma 4 E2Bの高速化は100% token parity、品質低下ゼロの条件で数日で達成したとし、attention tuningからspeculative decodingまでの変更をupstreamのプルリクエストとして公開しています。ADKの最適化は、.agents/skillsのルールブックと1段落のゴールを与え、Argonが一晩自律的に作業して見つけたものです。ChromeチームはChromiumの4,000万行のコードベース内にある約600万行のレガシーフォルダの分離に使い、数百ファイルにわたるリファクタリングを数か月から数週間に短縮したとしています。

このほか、Wizによる脆弱性発見、Isomorphic Labsでの創薬研究、AlphaQubitの推論スループットをほぼ倍増させたカーネル化など、セキュリティ・科学分野の活用例も挙げています。