Google DeepMindは2026年11月12日、日常的なコーディングとエージェントワークフロー向けのモデル「Gemini 4 Hydrogen」を発表し、提供を開始しました。コンテキストウィンドウは1 million tokensで、価格は入力$1.50/100万トークン、出力$7.50/100万トークンです。
Gemini 4 Hydrogenは、Google DeepMindが開発するAIモデルファミリー「Gemini」の新モデルです。
何が新しいか
Googleは、深い長期推論を担うGemini 4 CarbonとGemini 4 Argonに対し、Hydrogenを「迅速な実行」を重視したモデルと位置付けています。単体で日常業務に使えるほか、CarbonやArgonと組み合わせるマルチモデル構成の実行エンジンとしても使えます。Gemini 3.8 Flashからの移行先として、速度、開発・企業ワークフローの性能、ツール利用時の信頼性、安全性を強化したと説明しています。
Google AntigravityにはOrchestratorも加わりました。OrchestratorはCarbonとHydrogenなどのモデルを同一セッション内で動的に切り替えます。Terminal-Bench 4.0では、Carbonに近いタスク成功率を保ちつつ、平均でクォータ消費を24%減らし、19%速く完了したとしています。並列エージェント構成では、Carbonをコーディネーター、Hydrogenをworkerおよびverifierエージェントとして使い、隔離されたワークスペースで変更の構築とテストを同時に進められます。
性能・数値
| 項目 | 値 |
|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index(high、デフォルト) | 51(Argonは50) |
| Artificial Analysis Intelligence Index(xhigh) | 54 |
| タスク完了速度(Gemini 3.8 Flash比、high) | 2.5倍 |
| Terminal-Bench 4.1 | 57%(Gemini 3.8 Flashは18.2%) |
| HLE-Diamond | 58.8% |
| Vals Tax Agent Bench | 52.3%(総合1位) |
| Vals Legal Research Bench | 55.8%(1位タイ) |
| Multimodal Knowledge Agent(MKA) | 53.4% |
| Agents' Last Exam v1.1 | 71.6% |
| Agent Arena | 5位 |
Googleによると、Gemini 3.8 Flash比で事実と異なる主張を5分の1以下に減らし、ツール呼び出しの失敗や空の検索結果にも対応できるようになりました。ファイル読み込みと検索呼び出しをネイティブに並列バッチ処理できます。パートナーの初期テストでは、3.8 Flash比で処理速度が2〜2.8倍、トークン使用量が12〜23%少なかったとしています。
安全面では、エージェントタスクでの過剰な行動を最大81%、不十分な対応を最大79%減らしました。社内のエージェント誠実性評価では96.7%を記録し、Gray Swan IPIベンチマークでは間接プロンプトインジェクションへの耐性が2.3倍以上になったとしています。
提供条件・使い方
- 提供先: Google AI Studio(全ティア)、Gemini API、Gemini for business、Geminiアプリ、Google Search、Google Antigravity(有料のGoogle AI Pro/Ultra加入者)
- 入出力: 最大1 million tokensの入力、最大1 million output tokensの出力
- 価格: 入力$1.50、出力$7.50(いずれも100万トークンあたり)。1 million-tokenのコンテキストウィンドウ全体で一律
- 思考レベル:
low、medium、high(デフォルト)、新設のxhighの4段階
Googleは、思考レベルによって品質・レイテンシ・コストを段階的に調整でき、タスクに必要な推論の深さの分だけ待ち時間と料金が発生すると説明しています。
Google検索への導入
Googleは同日、Google SearchにGemini 4 Hydrogenを導入したと発表しました。Google SearchのVP of ProductであるRobby Steinは、Searchにとって過去最大のモデルアップグレードだとしています。提供は全世界のGoogle Searchの全ユーザーが対象です。
Googleが挙げる改善点は次の4つです。
- 意図の理解: 複数の部分からなる質問、読み取りにくい誤字、具体性の高い要求に対応する。instruction followingとtool callingの強化により、質問の各部分に答える
- query fan-outとリンク: Hydrogenの推論でquery fan-outを強化し、関連するサブトピック全体に同時にクエリを実行する。従来より幅広いリンクを提示する
- 視覚的な回答: 画像、構造化された回答、比較表、質問に合わせて作られたカスタムツールを、Searchの速度で表示する
- 言語理解: サポート対象の全AI Mode言語で、よりニュアンスを汲んだ回答を返す
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