Markdown izdanje

AI-translated from English; not yet reviewed by a fluent editor.

# Gemini 4 Argon stiže do sajber-testera; datum za API i dalje nije poznat

> Google je najavio Gemini 4 Argon za pouzdane sajber-testere. Planirani pristup plaćenom API-ju i AI Ultra još nema datum. Prve nezavisne ocene kompanije Vals AI pokazuju da je Argon na nekim zadacima vodeći, a na drugima zaostaje; u javnom katalogu API-ja nema Argon krajnje tačke.

By BIG CHANGE Editorial

Published: 2026-09-30T23:56:07.213Z
Updated: 2026-10-01T02:16:11.971Z
Canonical: https://bigchange.ai/blog/gemini-4-argon-restricted-access-independent-benchmarks

![Charcoal illustration of a sculptural numeral 4 on warm ivory, with a restrained orange edge detail.](https://bigchange.ai/api/media/file/gemini-4-argon-number-4-hero-v2.png)
AI-generated editorial illustration by BIG CHANGE.

Google je najavio **Gemini 4 Argon** 30. septembra, uz visoke rezultate u zadacima znanja i programiranja, deklarisani limit od milion izlaznih tokena i cene za buduće izdanje API-ja. Google prvo uvodi model u malu grupu pouzdanih stručnjaka za sajber-odbranu i testera. Nije objavio javni ID modela niti datum kada će ga koristiti korisnici plaćenog API-ja ili pretplatnici Google AI Ultra. [Googleova objava](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/) i [katalog Gemini API modela](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models) pokazuju jaz između predstavljanja modela i pristupa za većinu čitalaca.

## Ključna promena

- **Šta se promenilo:** Google je novi vrhunski model stavio u ruke odabranih stručnjaka za sajber-odbranu, dok većina programera i pretplatnika i dalje nema pristup. Glavne tvrdnje o mogućnostima i ceni već su javne, pre nego što je javni API postao dostupan.
- **Zašto je važno:** Nezavisne procene Vals AI-ja stavljaju Argon na prvo mesto u opštim zadacima znanja i testu finansijskog agenta, pa timovi koji porede modele imaju ozbiljnog novog kandidata. Različiti rezultati po zadacima i ograničeno uvođenje ostavljaju otvorenim pitanje učinka i troškova u sopstvenim radnim procesima.
- **Šta pratiti:** Google je naveo da će sledeće grupe biti korisnici plaćenog API-ja i pretplatnici AI Ultra, ali nije dao datum. Dokumentovani ID modela i ograničenja usluge omogućiće programerima da testiraju zadatke koji su im važni, uključujući i to da li se u praksi može iskoristiti najavljenih milion izlaznih tokena.

## Ko sada može da koristi Gemini 4

Google navodi da su prvi korisnici pouzdani stručnjaci za sajber-odbranu i testeri iz njegovog programa [Fairwind](https://blog.google/innovation-and-ai/technology/safety-security/fairwind-program/). Fairwind je program s ograničenim pristupom za odabrane klijente Google Cloud-a, državne institucije i bezbednosne partnere. Google kaže da pouzdanim stručnjacima daje Argon bez uobičajenih sajber-zaštitnih ograničenja, kako bi koristili njegove odbrambene mogućnosti. Početno izdanje je kontrolisani test naročito osetljive primene.

Google planira da proširi pristup na programere, preduzeća i potrošače, počevši od korisnika plaćenog API-ja i pretplatnika Google AI Ultra. Datum tog koraka nije objavljen. Na dan 1. oktobra, Googleov [katalog Gemini API modela](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models) navodio je modele Gemini 3, ali ne i ID za Gemini 4 Argon. Na njegovoj [stranici s cenama API-ja](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) takođe nije bilo stavke za Argon. Zato bi uputstvo za poziv API-ja moralo da izmisli naziv modela i način pristupa koje Google nije dokumentovao.

Ipak, kompanija je u objavi o lansiranju navela buduće cene tokena. Početna cena je **2 dolara za milion ulaznih tokena i 10 dolara za milion izlaznih tokena**, dok su keširani ulazni tokeni 95% jeftiniji od osnovne ulazne cene. Nakon početnog perioda, Google kaže da će cene porasti na **4 i 20 dolara**. Nije navedeno kada se završava početni period. To su najavljene cene, a ne cena trenutno dostupnog API-ja za samostalno korišćenje. Cena po tokenu takođe malo govori o trošku dugog agentskog zadatka dok se ne zna koliko će mu trebati rezonovanja, alata i izlaznog teksta.

## Visoki rezultati uz vidljive slabosti

[Nezavisna Vals AI procena Argona](https://www.vals.ai/models/google_gemini-4-argon) beleži rezultat od **68.90% ± 0.97** na Vals Index-u, što je prvo mesto među 41 modelom u njihovoj tabeli. Argon je prvi od 73 modela na Finance Agent v2, sa rezultatom **65.40% ± 0.32**. Na Vibe Code Bench-u je drugi od 106 sa **91.91% ± 1.90**; na Code Migration-u drugi od 71 sa **68.17% ± 4.35**; a na CyberBench v1.1 drugi od 43 sa **77.86% ± 5.30**. Rezultati ukazuju na snažan početak u nekoliko zadataka, ali ne znače da je Argon najbolji u svakom od njih.

Isti evaluator stavlja Argon na peto mesto od 42 modela na Terminal-Bench 4.0, sa **57.58% ± 2.31**, na petnaesto od 106 na MedScribe-u i na sedmo od osam na testu upotrebe računara CUA-bench, sa **4.83%**. Izmereni trošak po testu takođe se znatno razlikuje: **$15.68** za test Vals Index-a i **$193.78** za CUA-bench. To su troškovi zadataka kod evaluatora, odvojeni od Googleovih najavljenih cena za milion tokena. Vals navodi da se u nekim evaluacijama agenata koristi fiksno testno okruženje, a u drugim izvorni agent modela; njihove standardne greške ne obuhvataju razlike među promptovima, slučajnim semenom ili podešavanjima primene. Male razlike u rezultatu treba tumačiti u tom kontekstu.

[Google DeepMind-ova uporedna tabela](https://deepmind.google/models/gemini/) donosi dodatne primere koji osporavaju tvrdnju o sveukupnom vođstvu. U njoj Argon nadmašuje GPT-6 Astra na DeepSWE v1.1, **77.9% to 74.1%**, ali zaostaje za Astrom na FrontierSWE v2, **55.0% to 65.5%**i Terminal-Bench Science-u, **57.6% to 68.1%**. Claude Opus 5.5 je bolji od Argona na Terminal-Bench 4.0, **66.4% to 57.4%**i PostTrainBench-u, **49.3% to 45.3%**. U oflajn podskupu OSWorld-2.0 iz tabele, Astra postiže **72.6%** , a Argon **69.2%**. Poređenja koriste Googleov odabrani skup testova i navedene postavke; ona ne zamenjuju testiranje korisnika u javnoj usluzi s dokumentovanim uslovima.

Google kaže da Argon može da generiše do **milion izlaznih tokena u jednoj putanji**, u odnosu na raniji limit od 64.000 tokena. Vals navodi prozor *konteksta* od milion tokena, ali je evaluaciju Argona podesio na maksimalni izlaz od **262.144 tokena**. To podešavanje ne utvrđuje čvrsti limit budućeg Googleovog proizvoda. Ono znači da javni rezultati Vals-a ne prikazuju generisanje celog miliona tokena i da Google još nije objavio javnu API stavku koja bi razjasnila ponuđeni izlazni limit za uobičajene programere.

## Interna upotreba i tvrdnje o bezbednosti traže zasebne dokaze

Google opisuje kako su Argonovi agenti pomagali pri migraciji koda sa C/C++ na Rust, izradi potprograma za kvantno računarstvo i optimizaciji memorije u centrima podataka. Navodi da je jedan skup izmena memorije nakon uvođenja oslobodio više od 300 TiB. Takođe kaže da je partner Wiz uz Argon pronašao kritičnu ranjivost koja je pogađala zdravstveni softver. To su Googleovi opisi internog ili partnerskog rada; materijali o lansiranju ne sadrže dovoljno nezavisnih pojedinosti da bi se ti ishodi proverili ili ponovili. Google kaže da se velike prepravke na Rust i dalje proveravaju automatski i ručno pre puštanja u produkciju.

Kada je reč o bezbednosti, Google opisuje obuku za odbijanje štetnih zahteva, odbranu od indirektne prompt-injekcije, nadzor rezonovanja i postupaka modela radi otkrivanja ponašanja koje odstupa od namere korisnika i snažniju izolaciju okruženja za evaluaciju. Tvrdnja da je Argon njegov najotporniji model na indirektnu prompt-injekciju dolazi od samog dobavljača. Prema Googleu, početna grupa sajber-korisnika dobija pristup i bez uobičajenih sajber-zaštitnih ograničenja, pa su obim pristupa i nadzor naročito važni dok se dostupnost širi.

Rani dokazi o svakodnevnoj korisnosti nisu usaglašeni. [Axios je izvestio](https://www.axios.com/2026/09/30/google-gemini-4) da je Bloomberg, pozivajući se na anonimne izvore, objavio da su neki Googleovi zaposleni smatrali da je interni učinak Argona slab; Axios je takođe preneo da je Google rekao Bloombergu da ta tvrdnja nije tačna. Google je za Axios naveo da su zaposleni koristili model za zahtevne zadatke programiranja i istraživanja. Nijedna verzija ne razrešava kako će se ponašati javno dostupna verzija. Sledeći korisni dokazi bili bi pristup uz dokumentovana podešavanja i rezultati zadataka i troškovi koje drugi mogu da provere.

## Sources

- [Googleova objava o Gemini 4 Argon-u](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/) — Zvanično predstavljanje, plan pristupa, buduće cene, deklarisani limit izlaza, interni projekti i izjave o bezbednosti. Interni ishodi i poređenja bezbednosti predstavljeni su kao tvrdnje dobavljača.
- [Stranica Google DeepMind-a o modelima Gemini](https://deepmind.google/models/gemini/) — Googleova odabrana tabela direktnog poređenja, s Argonovim prednostima i zaostacima; pregledano 1. oktobra.
- [Katalog Gemini API modela](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models) — Javni katalog modela za programere; u trenutku provere nije navodio ID modela Gemini 4 Argon. To ne isključuje privatni pristup.
- [Cene Gemini API-ja](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing) — Javna stranica s cenama za programere; u trenutku provere nije imala stavku za Argon. Objava o lansiranju sadrži najavljene buduće cene.
- [Vals AI evaluacija Gemini 4 Argon-a](https://www.vals.ai/models/google_gemini-4-argon) — Rezultati nezavisnog evaluatora: ocene, rangovi, troškovi zadataka i postavke evaluacije, uključujući maksimalni izlaz od 262.144 tokena.
- [Metodologija Vals AI evaluacije](https://www.vals.ai/methodology) — Objašnjava dizajn zadataka, razlike u okruženjima agentskih testova i šta njihove standardne greške obuhvataju, a šta ne.
- [Googleov program Fairwind](https://blog.google/innovation-and-ai/technology/safety-security/fairwind-program/) — Googleov opis ograničenog programa sajber-odbrane i planiranih partnera.
- [Axios-ovo izveštavanje o lansiranju](https://www.axios.com/2026/09/30/google-gemini-4) — Nezavisan kontekst o pristupu i Googleov odgovor; prenosi sumnje anonimnih zaposlenih koje je objavio Bloomberg i Googleovo poricanje.
- [Ars Technica izveštavanje o lansiranju](https://arstechnica.com/google/2026/09/google-announces-gemini-4-argon-ai-model-but-you-cant-use-it-yet/) — Nezavisan kontekst lansiranja; navodi o internoj upotrebi ostaju tvrdnje koje iznosi Google.