Vào ngày 30/09/2026, Google chính thức trình làng Gemini 4 Argon, frontier model đầu tiên xuất hiện kể từ phiên bản Gemini 3. Đáng chú ý, hãng lựa chọn các chuyên gia an ninh mạng thuộc chương trình Fairwind làm những người trải nghiệm đầu tiên thay vì các khách hàng trả phí. Cũng trong ngày này, Artificial Analysis xếp hạng Argon vị trí thứ 8 trên 223 với 53 điểm chỉ số trí tuệ, đạt mức ngang hàng với GPT-6 Astra.

Điểm nổi bật

Điểm nâng cấp kỹ thuật đột phá và rõ nét nhất ở Argon chính là trần dung lượng đầu ra: mở rộng từ 64K lên đến 1 triệu token, con số được Google khẳng định là dẫn đầu toàn ngành. Theo lý giải từ phía hãng, việc cung cấp một không gian đủ rộng để mô hình khởi tạo hàng trăm nghìn token suy luận chỉ trong một lượt xử lý sẽ mở ra một tầng chiều sâu mới, giúp giải quyết triệt để những bài toán phức tạp mà các phương pháp xử lý đơn lẻ trước đây chưa từng vượt qua.

Về khả năng tiếp nhận, Argon hỗ trợ đầu vào dạng đa phương thức bao gồm cả văn bản lẫn hình ảnh và trả về kết quả dưới dạng văn bản. Cùng với cửa sổ ngữ cảnh (context window) lên tới 1 triệu token, mô hình này có khả năng xử lý lượng thông tin khổng lồ, tương đương với xấp xỉ 1.500 trang văn bản A4. 

Benchmark

Theo công bố chính thức từ Google, Gemini 4 Argon đạt hiệu năng vượt trội trên nhiều tác vụ phức tạp với điểm số chi tiết ấn tượng trên các bảng xếp hạng hàng đầu:

• DeepSWE v1.1 (Kỹ thuật phần mềm thực tế): Đạt 77.9%, dẫn đầu trong việc giải quyết các bài toán lập trình thực tế.

• Vals Index (Tác động kinh tế): Xếp vị trí hàng đầu trên tổng hợp các lĩnh vực tài chính, lập trình, pháp lý và thuế.

• AutomationBench (Tự động hóa tác vụ): Đạt 51.3%, thể hiện khả năng thực thi luồng công việc phức tạp.

• LVBench (Hiểu video dài): Đạt mức kỷ lục 91.7% về xử lý và phân tích ngữ cảnh video dung lượng lớn.

• CWE-bench v1 (An ninh mạng phòng thủ): Đạt 68% trong việc tự động phát hiện và sửa lỗi các lỗ hổng bảo mật nghiêm trọng.

Theo công bố từ trang Artificial Analysis, Gemini 4 Argon đạt mức điểm tổng hợp trí tuệ là 53, tương đương với GPT-6 Astra của OpenAI, nhưng vượt trội hoàn toàn về khả năng xử lý đầu ra với trần 1 triệu token suy luận và khả năng phân tích video dài (LVBench 91.7%). 

Trong khi đó, so với Fable từ Anthropic, Argon giữ lợi thế lớn ở các tác vụ kỹ thuật phần mềm tự động hóa (DeepSWE v1.1 77.9%) và an ninh mạng phòng thủ, dù Fable được một số nguồn tin đánh giá là có tốc độ cải thiện nhanh hơn trong trải nghiệm lập trình front-end thực tế.

Giá API

Mức giá khởi điểm của API Gemini 4 Argon được ấn định ở mức 2 USD/M input token và 10 USD/M output token. Sau giai đoạn ưu đãi ban đầu, mức giá chuẩn sẽ tăng gấp đôi lên 4 USD/M input và 20 USD/M output, ngang bằng với mức giá hiện tại của Claude Opus 5.5. Đáng chú ý, Google áp dụng mức giảm giá tới 95% cho các dữ liệu đầu vào dạng cache, đưa chi phí input được cache xuống chỉ còn 0.10 USD/M token.

Xét về chi phí thực hiện trên mỗi tác vụ (Cost per Task) trên bảng đánh giá Intelligence Index của Artificial Analysis, Gemini 4 Argon đạt mức chi phí trung bình là 1,99 USD/tác vụ. Đây là mức chi phí vô cùng cạnh tranh trong nhóm các mô hình biên giới (frontier models), thấp hơn đáng kể so với các đối thủ cùng phân khúc hiệu năng:

Google dùng nó để tự tối ưu hạ tầng của chính mình

Thay vì chỉ dựa vào các chỉ số benchmark thuần túy, điểm tựa thuyết phục nhất trong thông báo của Google đến từ ba minh chứng thực tế với số liệu cụ thể từ chính hệ thống nội bộ của hãng.

Ở khía cạnh tối ưu hóa thuật toán lượng tử, Argon hỗ trợ các nhà nghiên cứu tinh chỉnh tài nguyên không gian - thời gian cho các chương trình con; đáng chú ý, mô hình này từng vượt 40% so với mức cơ sở đã công bố chỉ trong vài phút. Đối với bài toán hiệu quả bộ nhớ, một nhóm agent Argon đã phân tích dữ liệu profiling trên toàn hệ thống, tự động phát hiện và áp dụng phương án tối ưu cho toàn bộ hạ tầng trung tâm dữ liệu Google. 

Việc này giúp thu hồi hơn 300 TiB ngay sau khi triển khai, đồng thời hứa hẹn mức tiết kiệm tổng thể từ 500 TiB đến 1 PiB. Trong hoạt động chuyển đổi mã nguồn, các agent Argon hiện đảm nhận việc di dời codebase từ C/C++ sang Rust với quy mô ấn tượng: từ vài chục nghìn dòng mã ở những thư viện lõi như re2 hay libgav1, tới hơn 800 nghìn dòng mã thuộc nhân hạt Fuchsia Zircon.

Trong đó, libgav1 là trường hợp điển hình và giàu giá trị tham khảo nhất. Agent xuất phát từ phiên bản Rust sẵn có, thay thế 32 nghìn dòng mã SIMD thông qua các chu kỳ thử nghiệm dựa trên định hướng profiling và phân tích phản hồi từ trình biên dịch, từ đó sinh ra mã Rust an toàn để trình biên dịch chủ động thực hiện vector hóa. Nhờ vậy, bộ giải mã video an toàn bộ nhớ đạt hiệu suất tăng tốc gấp 2,7 lần so với bản Rust cũ, trong khi vẫn duy trì chính xác đầu ra video – đồng nghĩa với việc tiệm cận sát hơn năng lực của bản C++ gốc.

Google cũng khẳng định rằng mọi điều chỉnh quy mô lớn này đều phải vượt qua quy trình rà soát, kiểm thử tự động lẫn thủ công và mô phỏng khắt khe trước khi chính thức đưa vào môi trường thực tế, một tiêu chí bắt buộc khi can thiệp vào hạ tầng nhân hạt cốt lõi.

Nỗi lo nội bộ mà các con số không nói được

Ngay trong ngày phát hành, Bloomberg dẫn lời một số nhân sự Google sở hữu quyền truy cập sớm cho hay hiệu năng thực tế của Argon thấp hơn đáng kể so với kết quả kiểm thử trên các tiêu chuẩn benchmark. Hạn chế này bộc lộ rõ nhất ở mảng lập trình giao diện (front-end), yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm người dùng trên ứng dụng và website. Theo đánh giá từ một nhân viên, khả năng viết mã của Gemini vẫn thiếu tính ổn định, trong khi không ít ý kiến nhận định rằng các đối thủ như Fable (Anthropic) hay Astra (OpenAI) đang bứt phá với tốc độ nhanh hơn.

Phía Google bác bỏ nhận định này. Một nguồn tin am hiểu tiến độ dự án khẳng định nội bộ công ty đạt sự nhất trí cao về vị thế dẫn đầu của Gemini 4, đồng thời nhấn mạnh hệ thống đã trải qua các quy trình kiểm thử vô cùng gắt gao. Tuy nhiên, do đều xuất phát từ các nguồn tin ẩn danh, cả hai luồng quan điểm trên hiện vẫn chưa có sự xác minh độc lập.

Bên cạnh đó, Bloomberg cũng ghi nhận thông tin đáng chú ý về việc Google quyết định hủy bỏ bản Gemini 3.5 Pro, phiên bản từng được cam kết ra mắt tại sự kiện I/O hồi tháng 05/2026. Phân tích từ Bloomberg Intelligence chỉ ra rằng chi phí cho mỗi đợt huấn luyện mô hình có thể chạm mốc 400 triệu USD, do đó việc dừng dự án giữa chừng gây tổn thất vô cùng lớn cả về thời gian lẫn tài chính. Đồng thời, báo cáo từ Bloomberg nhận định Argon có kích thước rất đồ sộ, dẫn đến chi phí vận hành đắt đỏ và tiềm ẩn nguy cơ tác động tiêu cực đến biên lợi nhuận của doanh nghiệp.

Chưa dành cho số đông

Ở thời điểm hiện tại, Gemini 4 Argon vẫn chưa được phát hành rộng rãi mà chỉ giới hạn truy cập cho một nhóm đối tác đáng tin cậy. Thông qua Fairwind, chương trình phòng thủ mạng và bảo mật của Google dành riêng cho các cơ quan chính phủ, nhà vận hành hạ tầng trọng yếu cùng đối tác chiến lược, các bên tham gia được trải nghiệm Argon ở trạng thái loại bỏ hoàn toàn lớp bảo vệ an toàn nhằm khai thác tối đa sức mạnh phòng thủ. Đáng chú ý, đây là trường hợp hiếm hoi một frontier model được nhà phát hành chủ động tháo bỏ rào chắn an ninh trước khi đến tay người dùng đầu tiên, dù vẫn tuân thủ cơ chế kiểm duyệt tiền phát hành tự nguyện từ chính phủ Mỹ. Việc hai thực tế này song song tồn tại khiến việc quan sát ranh giới vận hành thực tế của mô hình trở nên đáng giá hơn nhiều so với các thông số benchmark thuần túy.