Google a lancé Gemini 4 Argon, le premier modèle de sa série Gemini 4, conçu avec un accent sur la cybersécurité défensive. Selon la société, le modèle peut découvrir, valider et corriger de manière autonome des vulnérabilités logicielles. En couvrant l'ensemble du cycle de vie des vulnérabilités — découverte, validation et correction — l'annonce se concentre sur la remédiation, l'étape où les équipes de sécurité accumulent souvent des retards sur les faiblesses connues.

Le lancement a été annoncé le 30 septembre 2026. Si la sécurité est le cas d'usage vedette, Google positionne également Argon pour des flux de travail longs et complexes en ingénierie logicielle et dans des domaines à forte intensité de connaissances comme le droit et la finance.

Performances sur les benchmarks

La spécification la plus remarquable d'Argon est sa capacité de sortie : le modèle peut générer jusqu'à 1 million de tokens en une seule réponse, une nette augmentation par rapport à la limite de sortie de 64K tokens des modèles précédents. Cette capacité vise les charges de travail importantes et continues, permettant de produire une migration ou un cycle de révision complet en une seule passe plutôt qu'en assemblant de nombreuses réponses plus petites.

Sur DeepSWE v1.1, un benchmark construit autour de tâches réelles d'ingénierie logicielle, Argon a obtenu 77,9 %. Cela le place devant GPT-6 Astra d'OpenAI à 74,1 % et Claude Opus 5.5 d'Anthropic à 74,2 % sur le même test, les trois laboratoires de pointe étant désormais mesurés côte à côte sur des travaux d'ingénierie réels.

La sécurité est le domaine où Google met en avant son avance. Argon a enregistré un score record de 68 % sur la partie remédiation des vulnérabilités de CWE-bench v1, un benchmark centré sur la correction de catégories connues de faiblesses logicielles. CWE désigne la Common Weakness Enumeration, la taxonomie standard des catégories de faiblesses logicielles maintenue par MITRE, ce qui donne au score un point de référence commun entre les fournisseurs.

Google a également communiqué des résultats internes. Le modèle a contribué à la migration de plus de 800 000 lignes de code dans le noyau Zircon, partie du système d'exploitation Fuchsia, vers Rust. Cet effort a permis d'économiser 300 TiB de mémoire dans les centres de données de Google. Rust est un langage système à sécurité mémoire, et les réécritures de noyau de ce type s'inscrivent dans un effort sectoriel plus large visant à éliminer les vulnérabilités de sécurité mémoire au niveau du langage.

Disponibilité et tarifs

Argon n'est pas encore largement disponible. Il est actuellement accessible via le programme Fairwind de Google, qui compte plus de 650 organisations de cybersécurité vérifiées ainsi que les équipes internes de Google. Parmi les participants figurent les sociétés de sécurité CrowdStrike et Palo Alto Networks. Wiz, l'un des premiers déploiements, a utilisé le modèle pour découvrir des failles importantes dans des logiciels de santé largement utilisés En attendant un élargissement de l'accès, la plupart des développeurs jugeront Argon à travers les résultats communiqués par Google et les participants au programme, les chiffres des benchmarks publiés à ce jour étant auto-déclarés.

Une disponibilité élargie est prévue pour les clients payants de l'API et les abonnés de Google AI Ultra, bien que Google n'ait pas associé cet élargissement à une date précise dans les documents publiés à ce jour. Argon étant le premier modèle de la série Gemini 4, le calendrier d'un accès plus large et des versions ultérieures de la famille constitue les points à surveiller de près.

Concernant les tarifs, Argon démarre à un tarif de lancement de 2 $ par million de tokens en entrée et 10 $ par million de tokens en sortie. Selon la feuille de route publiée, ces tarifs peuvent monter respectivement à 4 $ et 20 $, un chemin d'escalade défini qui laisse aux clients potentiels la fenêtre de lancement pour évaluer le modèle avant l'application des tarifs pleins.