Google resmi memperkenalkan Gemini 4 Argon pada 30 September 2026 sebagai model AI generasi terbaru untuk menangani pekerjaan kompleks dalam jangka panjang. Model ini dirancang untuk rekayasa perangkat lunak, pekerjaan profesional, riset, serta keamanan siber.
Kehadiran Gemini 4 Argon langsung menarik perhatian karena Google menampilkan sejumlah hasil benchmark yang menempatkannya di atas GPT-6 Astra pada beberapa kategori. Namun, hasil tersebut berasal dari pengujian yang dipublikasikan Google sehingga belum dapat dipahami sebagai bukti bahwa Argon unggul dalam seluruh jenis pekerjaan AI.
Salah satu kemampuan yang menjadi sorotan adalah kapasitas output hingga 1 juta token serta kemampuan menjalankan tugas panjang, termasuk menganalisis kode dan mencari kerentanan perangkat lunak. Akses awal Gemini 4 Argon masih dibatasi untuk kelompok tertentu melalui program Fairwind.
Gemini 4 Argon Resmi Diperkenalkan Google
Gemini 4 Argon merupakan model frontier terbaru Google DeepMind yang diposisikan untuk pekerjaan dengan kebutuhan penalaran kompleks dan alur kerja panjang. Google menyebut model ini telah digunakan dalam berbagai pekerjaan internal sebelum diperkenalkan kepada pengguna eksternal secara bertahap.
- Nama model: Gemini 4 Argon
- Pengembang: Google DeepMind
- Tanggal pengumuman: 30 September 2026
- Fokus: coding, penalaran, pekerjaan profesional, dan keamanan siber
- Akses awal: pakar keamanan siber tepercaya melalui Fairwind Program
- Kapasitas output: hingga 1 juta token
Google belum membuka Gemini 4 Argon secara luas pada saat peluncuran. Perusahaan menyatakan perluasan akses akan dilakukan setelah pengujian keamanan dan penyempurnaan guardrail selesai dilakukan.
Kemampuan Utama Gemini 4 Argon
Gemini 4 Argon dikembangkan untuk menyelesaikan pekerjaan yang membutuhkan banyak tahapan, bukan sekadar memberikan jawaban singkat. Pendekatan tersebut terlihat dari fokus Google pada software engineering, pekerjaan hukum dan keuangan, serta pertahanan keamanan siber.
Penalaran dan pekerjaan panjang
Kapasitas konteks dan output yang besar membuat Gemini 4 Argon ditujukan untuk pekerjaan dengan materi yang sangat panjang. Kemampuan ini dapat berguna ketika model harus mempertahankan konteks dari banyak dokumen atau potongan kode.
- Menangani alur kerja multilangkah.
- Menganalisis informasi dalam jumlah besar.
- Membantu pekerjaan riset dan dokumentasi.
- Mendukung pengembangan perangkat lunak kompleks.
- Memproses konteks hingga skala besar.
Google juga melaporkan hasil tinggi pada pengujian yang berkaitan dengan konteks panjang. Pada GraphWalks untuk konteks 256K hingga 1 juta token, Argon tercatat memperoleh skor 84,2 persen, dibandingkan 71,8 persen untuk GPT-6 Astra.
Coding dan rekayasa perangkat lunak
Kemampuan pemrograman menjadi salah satu area penting Gemini 4 Argon. Google mengklaim model tersebut mampu membantu pekerjaan coding dunia nyata dan melakukan optimasi kode dalam skala besar.
- DeepSWE v1.1: 77,9 persen untuk Argon.
- GPT-6 Astra: 74,1 persen.
- Vibe Code Bench: 91,9 persen untuk Argon.
- GPT-6 Astra: 89,6 persen.
- FrontierSWE v2: 55 persen untuk Argon.
- GPT-6 Astra: 65,5 persen.
Data tersebut menunjukkan hasil Gemini 4 Argon tidak selalu berada di atas GPT-6 Astra. Pada FrontierSWE v2 dan beberapa pengujian berbasis terminal, Astra justru memperoleh skor lebih tinggi.
Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra
Perbandingan Gemini 4 Argon dan GPT-6 Astra menjadi perhatian karena kedua model ditujukan untuk pekerjaan profesional dan tugas dengan tingkat kompleksitas tinggi. Data yang tersedia memperlihatkan keunggulan bergantian berdasarkan jenis benchmark yang digunakan.
| Benchmark | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| Vals Index | 68,9% | 63,1% |
| AutomationBench | 51,3% | 41,4% |
| Finance Agent v2 | 65,4% | 53,5% |
| Harvey Legal Agent | 19,6% | 5,4% |
| DeepSWE v1.1 | 77,9% | 74,1% |
| FrontierSWE v2 | 55,0% | 65,5% |
| Terminal-Bench 4.0 | 57,4% | 58,2% |
| LABBench 2 | 88,8% | 85,4% |
| RiemannBench | 76,0% | 72,0% |
| OSWorld 2.0 | 69,2% | 72,6% |
| LVBench | 91,7% | 87,5% |
| CWE-bench v1 | 68,0% | 68,0% |
Apakah Argon benar-benar mengungguli Astra?
Pernyataan bahwa Gemini 4 Argon mengungguli GPT-6 Astra perlu dilihat berdasarkan kategori pengujian. Pada tabel benchmark Google, Argon memperoleh skor lebih tinggi dalam sejumlah pekerjaan pengetahuan, keuangan, hukum, konteks panjang, dan beberapa tugas coding.
- Argon unggul pada sejumlah benchmark knowledge work.
- Argon memperoleh skor lebih tinggi pada DeepSWE v1.1.
- Astra unggul pada FrontierSWE v2.
- Astra mencatat skor lebih tinggi pada OSWorld 2.0.
- Keduanya mencatat 68 persen pada CWE-bench v1.
Hasil pengujian independen juga menunjukkan gambaran yang tidak seragam. Artificial Analysis, misalnya, mencatat kedua model memiliki Intelligence Index yang sama-sama berada di angka 53 dalam perbandingan tertentu, sementara beberapa benchmark individual menunjukkan perbedaan performa.
Kapasitas 1 Juta Token Jadi Sorotan
Salah satu fitur yang paling menonjol dari Gemini 4 Argon adalah kapasitas output hingga 1 juta token. Kapasitas tersebut dirancang untuk mendukung pekerjaan panjang yang membutuhkan banyak hasil dalam satu alur kerja.
- Output maksimum: 1 juta token.
- Fokus penggunaan: pekerjaan panjang dan kompleks.
- Konteks: mendukung pemrosesan informasi dalam skala besar.
- Kegunaan: coding, riset, analisis, dan pekerjaan profesional.
Sebagai pembanding, GPT-6 Astra memiliki context window sebesar 1,05 juta token dan maksimum output 128 ribu token berdasarkan dokumentasi API OpenAI. Perbedaan ini penting karena konteks dan output merupakan dua parameter yang berbeda dalam kemampuan model.
Gemini 4 Argon untuk Keamanan Siber
Keamanan siber menjadi alasan utama mengapa Google menerapkan peluncuran bertahap. Gemini 4 Argon dirancang untuk menemukan, memvalidasi, dan membantu memperbaiki kerentanan perangkat lunak.
Akses Awal Melalui Fairwind
Fairwind menjadi jalur awal bagi Gemini 4 Argon sebelum model dibuka lebih luas. Google menyatakan program tersebut digunakan bersama kelompok pakar keamanan siber tepercaya untuk menguji kemampuan sekaligus mengidentifikasi risiko.
- Pengguna awal berasal dari kelompok tepercaya.
- Pengujian berfokus pada keamanan siber.
- Guardrail terus dikembangkan berdasarkan masukan.
- Akses lebih luas direncanakan secara bertahap.
Pendekatan tersebut menunjukkan bahwa Google tidak langsung membuka seluruh kemampuan Gemini 4 Argon kepada publik. Pengujian keamanan menjadi bagian penting sebelum akses diperluas kepada pengembang, perusahaan, dan konsumen.
Harga Gemini 4 Argon
Google menyebut Gemini 4 Argon akan diluncurkan dengan harga pengenalan yang lebih rendah dibandingkan sejumlah model AI frontier. Struktur biaya dibedakan berdasarkan token input, output, serta penggunaan cache.
“`html| Komponen | Gemini 4 Argon | GPT-6 Astra |
|---|---|---|
| Input per 1 juta token | US$2 | US$10 |
| Output per 1 juta token | US$10 | US$50 |
| Output maksimum | 1 juta token | 128 ribu token |
| Context window | Skala hingga 1 juta token
“`
Harga GPT-6 Astra dalam dokumentasi OpenAI tercatat US$10 per 1 juta token input dan US$50 per 1 juta token output. Perbandingan harga tetap perlu memperhatikan model penggunaan, fitur, cache, serta ketersediaan layanan. Pemanfaatan Gemini 4 Argon di GoogleGoogle menyebut Gemini 4 Argon sudah digunakan untuk sejumlah pekerjaan internal. Salah satu contohnya berkaitan dengan optimasi komputasi kuantum dan pengelolaan efisiensi memori pusat data.
Google melaporkan agen Argon yang digunakan untuk optimasi memori telah membantu membebaskan lebih dari 300 TiB memori setelah diterapkan pada pusat data. Klaim tersebut merupakan laporan Google mengenai penggunaan internal sehingga perlu dibaca sebagai informasi yang berasal dari pengembang model. Kapan Gemini 4 Argon Bisa Digunakan Publik?Saat diperkenalkan, Gemini 4 Argon belum tersedia secara bebas untuk seluruh pengguna. Google menyatakan akses dimulai melalui Fairwind Program dan akan diperluas setelah proses pengujian keamanan berjalan lebih jauh. Tahapan akses Gemini 4 ArgonInformasi resmi Google belum menetapkan tanggal pasti untuk ketersediaan penuh bagi konsumen. Tahapan yang diumumkan sejauh ini dapat diringkas sebagai berikut.
Karena jadwal perluasan akses dapat berubah, informasi terbaru dari Google DeepMind menjadi rujukan utama untuk mengetahui kapan Gemini 4 Argon tersedia melalui layanan publik. Perbedaan Gemini 4 Argon dan GPT-6 AstraKedua model memiliki kemampuan yang saling beririsan, tetapi hasil benchmark menunjukkan karakteristik berbeda. Gemini 4 Argon terlihat kuat pada pekerjaan pengetahuan, konteks panjang, dan sejumlah pengujian coding, sedangkan GPT-6 Astra mencatat hasil lebih tinggi pada beberapa tugas terminal, computer use, dan pengembangan perangkat lunak tertentu.
Dengan demikian, istilah “unggul” tidak dapat diterapkan secara umum pada semua penggunaan. Performa model sangat bergantung pada jenis pekerjaan, benchmark, konfigurasi, serta cara model digunakan. PenutupGemini 4 Argon menandai langkah besar Google dalam persaingan model AI frontier pada 2026. Model ini membawa perhatian khusus pada penalaran panjang, coding, pekerjaan profesional, kapasitas token besar, serta keamanan siber. Perbandingan dengan GPT-6 Astra menunjukkan bahwa Gemini 4 Argon memang mencatat skor lebih tinggi pada sejumlah benchmark yang dipublikasikan Google. Namun, Astra tetap unggul pada beberapa pengujian penting, sehingga klaim keunggulan perlu dibaca berdasarkan kategori dan metode pengujian, bukan sebagai kemenangan menyeluruh. Akses Gemini 4 Argon juga masih terbatas pada tahap awal melalui program Fairwind. Perkembangan berikutnya akan bergantung pada hasil pengujian keamanan dan perluasan akses yang diumumkan Google, terutama sebelum model tersedia secara lebih luas bagi pengembang dan konsumen. Ikuti KebunBalok.idTambahkan ke sumber pilihan di Google
|
