Gemini 4 Argon זמין לציבור: API, אפליקציית Gemini ו-Antigravity
כשמודל חדש מגיע עם טבלת ציונים, קל לקחת את המספר הראשון כמו שהוא. במקרה של Gemini 4 Argon, המספר הזה מתאר מצב שרוב המשתמשים לא מקבלים כברירת מחדל.
הפער בין הציונים לברירת המחדל
לפי TechTimes, ציוני Artificial Analysis שפורסמו סביב השקת Gemini 4 Argon נמדדו במצב חשיבה גבוהה. ברירת המחדל לציבור היא חשיבה בינונית, ומנויי Pro ו-Ultra צפויים לפי הדיווח לקבל ביצועים נמוכים יותר במשימות שדורשות חשיבה. SpringPrompt מדווח באופן עצמאי על אותה ברירת מחדל, וכותב שהציונים שגוגל פרסמה וציוני Artificial Analysis משתמשים במצב הגבוה.
מדובר במגבלה ולא בפסילה. הציונים אינם שגויים, אבל הם מתארים את המודל במצב שרוב המשתמשים לא מפעילים כברירת מחדל. מי שצריך את רמת החשיבה הגבוהה ביותר יצטרך לבחור אותה ידנית. מי שעובד עם ברירת המחדל כדאי שיצפה לתוצאות מתונות יותר במשימות מורכבות מהמספרים שפורסמו בהשקה.
בממשק התכנות (API) אפשר לבחור חשיבה נמוכה, בינונית או גבוהה, אבל לא לכבות אותה לגמרי. ברירת המחדל שם היא בינונית, לפי SpringPrompt.
איך לקרוא השוואות בין מודלים
כשמשווים מודלים לפי ציוני השקה, כדאי לבדוק באיזו רמת חשיבה נמדד כל מודל. השוואה בין מודל שנמדד במצב גבוה לבין מודל שנמדד במצב בינוני תטעה, גם אם שני הציונים נראים מדויקים. זה נכון במיוחד למודל שברירת המחדל שלו שונה ממה שפורסם.
כפי שדיווחנו בכתבה המקורית על זמינות Gemini 4 Argon ב-API ובאפליקציית Antigravity, המודל זמין כעת לציבור. הפער שתואר כאן לא משנה את עצם ההשקה, אבל הוא משנה את האופן שבו כדאי לקרוא את המספרים.
השורה התחתונה
השאלה הבאה היא אם ציוני המצב הבינוני יופיעו בהשוואות עצמאיות של צד שלישי, ואם גוגל תפרסם הבהרה מפורשת על ברירת המחדל בתיעוד או במסך הבחירה. עד אז, ציוני ההשקה מתאימים להשוואה במצב הגבוה בלבד.
מקורות: TechTimes, SpringPrompt, AIWIZ
עדכון 14.10.2026, 00:34 (שעון ישראל): הדגמת הרובוט
הכתבה המקורית על השקת Gemini 4 Argon לא כללה את ההדגמה הרובוטית. מאז, Google DeepMind פרסמה סרטון והודעה שמתארים שימוש במודל כדי לאמן רובוט הומנואידי במשחק cornhole, שבו שקיות נזרקות ליעד על לוח משופע.
לפי ההודעה הרשמית של החברה, המודל צפה בסרטון של אדם משחק, ובנה על בסיסו סימולציה ב-MuJoCo, סביבת פיזיקה בקוד פתוח. מהסימולציה כוונו פרמטרים של רובוט Apollo 2 של חברת Apptronik, כך שיבצע שבע זריקות רצופות על חומרה אמיתית. החברה מכנה את הגישה video-to-sim-to-real: מסרטון אנושי לסימולציה ומשם לרובוט פיזי.
מה אומת ומה לא. הפרטים מופיעים בהודעה הרשמית ובסרטון של Google DeepMind, ולא נבדקו בידי גורם עצמאי. לא נמצאה מסגרת ניסוי מפורטת שמאפשרת לשחזר את התוצאה, לא פורט כמה ניסיונות נדרשו לפני שבע הזריקות, ולא ידועים שיעורי ההצלחה בהרצות אחרות. ההדגמה פנימית ואין לה תיאור פומבי של פרוטוקול. יש לקרוא את הטענה כתיאור של החברה, לא כתוצאה שנבדקה.
הסרטון מופיע להלן. לא פורטו כאן דקות ספציפיות, כי ההודעה הרשמית אינה כוללת חותמות זמן.
למה זה חשוב: אם הגישה תחזיק מעמד מחוץ להדגמה, היא מציעה דרך לאמן רובוטים על בסיס וידאו אנושי זול יחסית, במקום לתכנן כל תנועה ידנית. השאלה המרכזית שנשארת פתוחה היא עד כמה התוצאה חוזרת על עצמה מחוץ לתנאי המעבדה.
הכתבה המקורית על ההשקה של Gemini 4 Argon נשארת תקפה. עדכון זה מוסיף את ההדגמה הרובוטית בלבד.
מקורות: הודעה ב-X של Google DeepMind · סרטון Google DeepMind ב-YouTube · דיון ב-Reddit
Google הודיעה היום על השקה גלובלית של Gemini 4 Argon. לפי הפוסט הרשמי של Logan Kilpatrick, אחד מאנשי Google שמפרסמים את ההשקה, המודל זמין מיום ההשקה ב-Gemini API, למנויי Pro ו-Ultra באפליקציית Gemini, ולמנויי Ultra בכלי Antigravity.
Today we are rolling out Gemini 4 Argon globally in the Gemini API, to Pro + Ultra in Gemini App, and Ultra subs in Antigravity!
— Logan Kilpatrick (@OfficialLoganK) October 13, 2026
Argon is a huge step forward for Gemini, and a labor of love. This model has been battle tested by over 100,000 people at Google over the last month,…
מהשלב הקודם: גישה מוגבלת
זו לא הפעם הראשונה ש-Gemini 4 Argon מופיע. Google הכריזה על המודל ב-30 בספטמבר, והגישה אליו הייתה מוגבלת לקבוצה של מגיני סייבר מהימנים בתוכנית Fairwind של DeepMind. התוכנית מיועדת לגופים בעלי עדיפות להגנה, כמו ממשלות, ספקי תשתיות קריטיות וחברות תקשורת, והיא מאפשרת להם גישה מוקדמת למודלים מתקדמים.
Today we’re introducing Gemini 4 Argon.
— Google (@Google) September 30, 2026
It delivers frontier performance in complex workflows across real-world software engineering, knowledge work, and cybersecurity defense with an industry-leading 1M token output limit. pic.twitter.com/oDaCoOLu5E
בהשקה הנוכחית הגישה נפתחת. לפי הבלוג הרשמי של Google, המודל זמין עכשיו ב-API של Gemini ו-AI Studio למפתחים ולארגונים, למנויי Google AI Ultra ב-Antigravity, ולמנויי Google AI Pro ו-Ultra באפליקציית Gemini וב-AI Mode בחיפוש. המחיר ההתחלתי הוא 2 דולר למיליון טוקנים של קלט ו-10 דולר למיליון טוקנים של פלט, עם הנחה של 95% על טוקנים שנשמרו במטמון. לפי Google, המחיר יעלה ל-4 דולר ו-20 דולר אחרי 30 בנובמבר 2026.
מה Google טוענת
Google מדווחת שהמודל מוביל ב-Vals Index, מדד שבודק ביצועים בתחומי פיננסים, קוד, משפטים ומיסוי. היא מציינת גם שמהנדסיה משתמשים ב-Argon בפרויקטים פנימיים, ושבאנטיגראביטי הוא הגדיל את מספר הגשות הקוד של הסוכנים ביותר מ-35%, תוך הפחתה של כמעט שליש בחזרות לאחור. אלה טענות של החברה בלבד. לא פורסמו פרטים מלאים על שיטת המדידה, ואין אימות עצמאי של התוצאות בפרסום הזה.
הבלוג של Google מזכיר גם בדיקות בטיחות, כמו שיעור נמוך יותר של קיצורי דרך לא מורשים בבדיקות קוד ועמידות גבוהה יותר להזרקת הוראות זדוניות. גם כאן מדובר בנתוני החברה. כרטיס המודל (Model Card) מופיע כקישור בפרסום, ולא נבדק ישירות לכתבה הזו.
למה זה חשוב לקורא בישראל
המעבר מגישה מוגבלת לגישה רחבה חשוב בעיקר למפתחים ישראלים שבונים על ה-API, ולמשתמשים שמשלמים על Gemini ועל הכלים שסביבו. המודל הגיע עכשיו גם לשירותי הסוכנים של Google, לכן כדאי לעקוב אחרי העלויות בפועל אחרי שהמחיר ההתחלתי יסתיים.
מה עוד לא ידוע
Google לא פרסמה בפוסט הרשמי שעה מדויקת לזמינות ה-API. לכן הכתבה נשענת על מועד ההשקה היומי בלבד. בנוסף, אין עדיין הערכה עצמאית של הביצועים או של הסיכונים. הערכות כאלה צריך לחפש בדוחות בלתי תלויים כשיופיעו.
מקור ראשי: Google – Gemini 4 Argon זמין לכולם. הכרזה מוקדמת: Google – Introducing Gemini 4 Argon (30.9.2026).
Gemini 4 Argon taught a robot to play cornhole just by watching a video.
— Google DeepMind (@GoogleDeepMind) October 13, 2026
It mapped the physics, coded its own simulation, and taught @Apptronik's Apollo humanoid to sink 7 throws in a row. pic.twitter.com/JIyoKnVc4q