Pot rula Gemini 4 Argon local?

Nu. Google nu a lansat greutăți deschise pentru acest model; este disponibil doar prin API.

Cât costă Gemini 4 Argon și cât de mare este contextul său?

Inputul costă 2,00 dolari per milion de tokeni, iar outputul 10,00 dolari per milion de tokeni, cu o fereastră de context de 1.048.576 tokeni — și poate genera până la 1 milion de tokeni într-un singur răspuns.

Cum se diferențiază Gemini 4 Argon de celelalte modele Gemini?

Argon este modelul de top pentru raționament al Google, poziționat peste variantele Gemini mai ușoare; este antrenat special pentru inginerie software complexă, rezolvarea profundă a problemelor științifice și matematice și sarcini autonome lungi, nu pentru chat de zi cu zi sau căutări rapide.

Nou săptămâna aceasta · vezi tendința

Gemini 4 Argon

8654°

#llm #google #viziune #audio #video #raționament

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Google | context de 1.048.576 tokeni | $2.00/M input, $10.00/M output. Gemini 4 Argon este modelul emblematic de raționament al Google, construit pentru inginerie software complexă, rezolvarea profundă a problemelor matematice și științifice și agenți autonomi cu pași multipli. Google l-a antrenat să păstreze contextul pe sarcini lungi, cu mai mulți pași și să transforme documente lungi care combină text, tabele, grafice și imagini într-un singur output fundamentat. Este lider în Vals Index în domeniile financiar, juridic, programare și fiscalitate și suportă decodare lungă de până la 1M tokeni output într-un singur răspuns.

Ghiduri pentru acest model

Cum să alegi un model AI în octombrie 2026: noutățile modelelor închise, apoi greutățile deschise care merită descărcate

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Cele 10 alternative ChatGPT cele mai ieftine în 2026: modele locale gratuite, planuri gratuite și abonamente fixe

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

Gemini 4 Argon este modelul de top pentru raționament al Google, conceput pentru inginerie software complexă, matematică, știință și agenți autonomi cu pași multipli. Caracteristica sa remarcabilă este o fereastră de context de 1 milion de tokeni în care poate și scrie, generând până la 1 milion de tokeni de ieșire într-un singur răspuns. Dacă munca ta se situează la capătul dificil al codării, finanțelor, juridicului sau analizei științifice, acesta este modelul construit de Google pentru tine.

Cunoscut pentru

Conduce Indexul Vals în domeniile finanțe, juridic, codare și taxe
Până la 1 milion de tokeni de ieșire într-un singur răspuns — util pentru generarea unor baze mari de cod sau rapoarte
Gestionează documente mixte: text, tabele, grafice și imagini într-un singur output fundamentat
Menține contextul pe parcursul unor sarcini agentice lungi, cu pași multipli
Acceptă ca input text, imagini, audio și video

Atenție la

Disponibil doar prin API; fără greutăți deschise, fără opțiune de rulare locală
Costul de ieșire este de 10 dolari per milion de tokeni — generările lungi se pot aduna rapid
La acest nivel de preț, plătești pentru sarcini de raționament dificile; chat-ul de rutină este exagerat

Cel mai bun pentru

Programare

Agenți și utilizare unelte

Raționament

Cercetare

Context lung

Sugestii de încercat

Auditează un cod complex

Iată un depozit Python. Revizuiește arhitectura pentru probleme de scalabilitate, identifică orice vulnerabilități de securitate în fluxul de autentificare și sugerează refactorizări concrete cu exemple de cod. Prioritizează constatările după severitate și explică raționamentul din spatele fiecărei recomandări.

Analizează un document financiar mixt

Atașez un raport anual de 200 de pagini care conține text narativ, bilanțuri, note de subsol și grafice. Extrage principalele riscuri financiare dezvăluite de companie, reconciliază cifrele din situația fluxurilor de numerar cu cele din contul de profit și pierdere și semnalează orice inconsecvențe între text și cifre.

Planifică un agent de cercetare cu pași multipli

Proiectează un agent autonom care monitorizează zilnic trei baze de date de reglementări, extrage reguli noi relevante pentru o companie fintech de plăți, le compară cu un document intern de politici pe care îl voi furniza și redactează un raport privind lacunele de conformitate. Conturează apelurile instrumentelor, logica decizională și gestionarea erorilor la fiecare pas.

Compară cu

Gemma 4 31B
Model cu greutăți deschise
context de 262,144 tokeni · $0.20/M intrare, $0.40/M ieșire
Gemma 4 26B A4B
Model cu greutăți deschise
context de 262,144 tokeni · $0.09/M intrare, $0.30/M ieșire
gemma 4 31B it turbo
Model cu greutăți deschise
context de 262,144 tokeni · $0.09/M intrare, $0.34/M ieșire
Gemini 3.8 Flash
Model doar API
context de 1,048,576 tokeni · $0.83/M intrare, $4.12/M ieșire

Mai multe modele text de la google

Întrebări frecvente

Pot rula Gemini 4 Argon local?: Nu. Google nu a lansat greutăți deschise pentru acest model; este disponibil doar prin API.
Cât costă Gemini 4 Argon și cât de mare este contextul său?: Inputul costă 2,00 dolari per milion de tokeni, iar outputul 10,00 dolari per milion de tokeni, cu o fereastră de context de 1.048.576 tokeni — și poate genera până la 1 milion de tokeni într-un singur răspuns.
Cum se diferențiază Gemini 4 Argon de celelalte modele Gemini?: Argon este modelul de top pentru raționament al Google, poziționat peste variantele Gemini mai ușoare; este antrenat special pentru inginerie software complexă, rezolvarea profundă a problemelor științifice și matematice și sarcini autonome lungi, nu pentru chat de zi cu zi sau căutări rapide.

Verdictul căpitanului
Limita de 1 milion de tokeni pentru output și conducerea în Indexul Vals îl fac alegerea serioasă pentru codare agentică și muncă profesională cu documente complexe — dacă factura pentru output nu te sperie.

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #49 Hottest Text / LLM model · #49 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Tendința de popularitate a Gemini 4 Argon

Scor de căldură din 13 Oct 2026

Scor de popularitate

8,654°

Săptămâna aceasta

n/a

Nu a fost lansat/urmărit

Luna aceasta

n/a

Nu a fost lansat/urmărit

Ultimul an

n/a

Nu a fost lansat/urmărit

7,000°

Prag minim

Scara merge de la 0° la 9.999°. Tot ce este sub 7,000° este rezervat pentru modelele despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate: un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă la prag, iar măsurătorile umplu gradele de deasupra. Pragul nu spune nimic despre model; doar gradele de deasupra îl diferențiază de alte modele.

+1,342°

Tokeni OpenRouter

296,861,137,133 tokeni procesați de acest model prin OpenRouter în ultimele 30 de zile, împreună cu prompturile și răspunsurile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download în termenul de descărcări, 29,686 în total; tokenii ultimei zile se adaugă la rata de adoptare. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+312°

Rata de adoptare

Aproximativ 14,559 descărcări pe zi, măsurate între două citiri ale surselor, niciodată estimate dintr-o medie pe viață. Viteza cântărește un sfert din termenul descărcărilor, așa că o creștere recentă se vede fără să lase un vârf de o zi să depășească ani de utilizare.

Arată detalii

Fiecare număr de pe acest site poate fi verificat. Scorul de popularitate al acestui model este 8,654°, iar aici este construit pas cu pas, cu totalul acumulat după fiecare ingredient: pragul minim, gradele adăugate de fiecare sursă, bonusul pentru tipul modelului și ce scade vârsta greutăților. Culorile sunt benzile din graficul de mai sus. Glosarul de la final definește fiecare termen.

1
Începe de la prag.
De ce 7,000° și nu zero: scara merge de la 0° la 9.999°, iar partea de sub 7,000° este rezervată modelelor despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete și să nu depășească niciodată un model cu date. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate. Un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă aici; tot ce urmează este măsurare, iar spațiul de deasupra pragului conține zece pași de zece ori mai multe descărcări, fiecare la 300°. Pragul este același pentru toate modelele, deci nu decide nimic; gradele de deasupra fac diferența.
7,000°
total curent
2
Adaugă descărcările.
29,686 echivalente de descărcări în total, de la Tokeni OpenRouter. De zece ori descărcările adaugă același 300°, deci mărimea contează, dar nu domină scorul.
+1,342°
8,342°
total curent
3
Adaugă rata de adoptare.
Aproximativ 14,559 descărcări pe zi acum, măsurate între două citiri, cu un sfert din greutate.
+312°
8,654°
total curent
=
Scorul de căldură.
Unde se situează acest model pe fiecare listă de pe site. Nimic altceva nu îl ajustează.
8,654°

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Cum s-a schimbat popularitatea acestui model față de restul catalogului: creșterea lui în descărcări, aprecieri și utilizare în fiecare perioadă, comparată cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă, plus scorul său de căldură la momentul respectiv. Dacă e peste creșterea tipică, înseamnă că a crescut, dacă e sub, a scăzut. Istoricul se reconstruiește din totalurile de azi, prima zi a modelului și viteza lui de descărcare măsurată când sunt două citiri; un model care nu exista la începutul perioadei arată n/a.

Modele similare

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

Gemini 4 Argon este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm google viziune audio video raționament programare agenți

Răsfoiește după familia de modele