Google DeepMindは2026年11月12日、日常のコーディングおよびエージェントワークフローに向けた速度と効率を備え、「最先端のインテリジェンスをすべての人へ」と提供する試みとして、Gemini 4 Hydrogenを発表した。発表は、Google DeepMindのSVP兼GoogleチーフAIアーキテクトであるKoray Kavukcuogluによるもの。

DeepMindは、Hydrogenを、最も難しい問題における深く長期的な推論に優れるとされるフラッグシップモデルGemini 4 CarbonおよびGemini 4 Argonの高速実行 counterpartとして位置づけた。Hydrogenの登場により、Gemini 4ファミリーはGoogle AI Studioの全ティア、Gemini API、Gemini for business、Geminiアプリ、Google検索、さらにGoogle Antigravityの有料Google AI ProおよびUltra加入者に提供される。

Artificial Analysis Intelligence Indexにおいて、Hydrogenはデフォルトのhigh思考レベルでArgonを上回り、51対50のスコアを記録。最高の「xhigh」思考設定では54に達し、多くの場合、同クラスのモデルよりも速くタスクを完了する。価格は100万トークンのコンテキストウィンドウ全体で一律とされ、入力100万トークンあたり1.50ドル、出力100万トークンあたり7.50ドル。このインデックスは独立系AIベンチマーク企業Artificial Analysisが公開しており、Hydrogen対Argonの比較にサードパーティの基準を提供している。また、価格が一律であるため、リクエストが100万トークンウィンドウのどれだけを使用しても、同じトークン単価が適用される。

マルチモデルワークロードにおける効率の解放

実際のソフトウェア開発では、DeepMindによれば、チームはシステム設計や微妙なバグの解明において、CarbonやArgonのようなフラッグシップモデルに深いアーキテクチャ判断を依存する一方、コードの記述、テストの実行、変更の検証には高速で規律ある実行モデルを必要とする。Hydrogenは、日常業務で単独で動作するモデルとして、あるいはマルチモデルワークフローにおける高効率実行エンジンとしてCarbonやArgonと組み合わせて使用できるよう設計されている。

このマルチモデル協業を自動化するため、GoogleはGoogle AntigravityにOrchestratorを導入した。Orchestratorは単一モデルを最初から最後まで使用するのではなく、同じセッション内でCarbonやHydrogenなどのモデルを動的に切り替える。Terminal-Bench 4.0において、OrchestratorはCarbonに近いタスク成功率を達成しながら、平均でクォータを24%削減し、タスクを19%速く完了した。トークン単価課金では、トークンクォータがこうしたマルチモデル構成における直接的な支出レバーであり、これが24%削減の意義を意味している。

並列エージェントを必要とするワークフローでは、Carbonがコーディネーターとして機能し、Hydrogenがワーカーおよび検証エージェントを駆動して、分離されたワークスペース全体で変更の構築とテストを同時に行うことで、トークンコストを増大させずに複雑なプロジェクトをより速く出荷できるよう支援する。

開発者およびエンタープライズワークフローの拡大

マルチモデル構成にとどまらず、HydrogenはGemini 3.8 Flashからの移行チームにとって大きな単体アップグレードとなる。DeepMindによれば、デフォルトのhigh設定でタスクを2.5倍速く完了し、Terminal-Bench 4.1のスコアを3倍以上に引き上げ(57%対18.2%)、捏造された主張を5倍以上削減し、ツール呼び出しの失敗や検索結果が空の場合にもクリーンに適応するという。

同社は、中核的な開発者およびエンタープライズワークフローにおいて、Hydrogenが同クラスの競合モデルに一致またはそれを上回る性能を発揮すると述べている。

反復的なリポジトリコーディングとデバッグ。 Hydrogenは、集中した外科的な編集により、課題解決、デバッグ、高速イテレーション、コードベースのQ&Aを処理し、無関係なファイルを書き換えることなく、よりクリーンで本番対応のコードを提供する。既存のコードを壊さずにバグを発見・修復する必要があるSWE-sweepでは、同ティアのモデルを上回る性能を示す。大規模なリポジトリを効率的に探索するため、モデルはファイルを一つずつ調査するのではなく、ファイル読み取りと検索呼び出しをネイティブに並列バッチ処理する。複雑なグラフ、SQL、データ量の多いエンタープライズワークフローを対象とした初期テストでは、パートナーは3.8 Flashと比較してHydrogenが2倍から2.8倍高速に動作し、トークン使用量を12%から23%削減したと報告している。

オープンエンドなエージェント実行。 深いリサーチ、データ分析、広範なコードベースナビゲーションなどのマルチステップタスクにおいて、Hydrogenはarena.aiのライブベンチマークであるAgent Arenaで第5位にランクイン。深いドメイン推論と分析では、HLE-Diamond(58.8%)で同クラス首位、Vals Tax Agent Bench(52.3%)で総合第1位、Vals Legal Research Bench(55.8%)で同率第1位、AutomationBench-AAで同クラス首位を獲得している。

マルチモーダルナレッジワーク。 Hydrogenはネイティブの100万トークン入力と最大100万トークンの出力を組み合わせ、密度の高いPDF、スプレッドシート、チャート、音声、録画動画を、洗練された引用付きレポートや構造化された成果物へと統合できる。複雑な視覚ファイルを対象としたエンドツーエンドのエージェントナレッジワークにおける新ベンチマークMultimodal Knowledge Agent(MKA)(53.4%)、およびエンドツーエンドの専門ワークフローを対象としたAgents' Last Exam v1.1(71.6%)で他のモデルを上回る性能を発揮する。

Web開発。 ライブUIプロトタイピング、デザインからコードへの反復、インタラクティブなアプリ構築など、速度が重要となる開発者向けタスクにおいて、Hydrogenはより少ないプロンプトで、より機能的で完成度の高いレイアウトを生成する。

DeepMindはこのモデルで構築されたいくつかのデモを紹介した。GeminislandはHydrogenをその場での3Dコーディングに使用しており、単一のプロンプトから共有ボクセルアイランドに追加することで、プレイヤーが一人称視点で歩き回って探索できるカスタム構造物をマップ上でリアルタイムに生成できる。Google Antigravityの新しいGeminiフロントエンドデザインスキルと組み合わせると、HydrogenはWebGL2トポグラフィックシェーダー、固定された4段階スクロールテリング、サーマルスプリットスライダー、3Dワイヤーフレーム仕様カード、ライブ仕上げコンフィギュレーターを備えたeコマースストアフロントを一発で構築した。

Google Antigravityにおいて、HydrogenはGoogle Sheetsをアニメーション化されたピクセルキャンバスに変え、Python、ネイティブの=LET(...)数式、条件付き書式を組み合わせて数千のセルを縮小することで、ライブスプレッドシート内にフルモーションシーンを直接描画・アニメーション化した。YouTubeの基調講演動画とデザインテンプレートを出発点として、モデルはGoogle Slidesで複数スライドのプレゼンテーションを直接生成し、その後自律的な監査・修正ループを実行して重複テキストを検出し、すべてのスライドレイアウトを整理した。

Google SheetsのGeminiにおいて、Hydrogenはチームが財務データを、さまざまな予測シナリオに基づいて動的に調整されるインタラクティブなモデルへと迅速に変換することを支援でき、Sheetsキャンバス上で従来のモデルより30%以上速く出力を生成する。

4つの思考レベルにわたる適応可能な速度とインテリジェンス

Hydrogenは、low、medium、high(デフォルト)、および新たなxhighティアの4つの思考レベルを提供し、品質、レイテンシー、コストにわたる幅広い選択肢を備えている。DeepMindによれば、これらのレベルは平滑で予測可能な段階でスケールし、タスクに必要な推論の深さに応じてのみ待機時間と費用が発生するという。思考レベル全体を通じて、このモデルは同クラスの一部の競合モデルに一致またはそれを上回る性能を示しながら、多くの場合より速くタスクを完了し、出力トークンをより少なく使用する。

Geminiアプリと検索における日常の支援

コンシューマー向けに、Gemini 4 Hydrogenはマルチターン会話において軌道を維持し、指示により忠実に従うことで、物事を遂行しやすくするよう設計されている。Geminiアプリでは、DeepMindによれば、モデルはユーザーの指示に従い、適切なツールを呼び出し、より少ないやり取りで信頼性の高い出力を生み出す点で優れているという。

執筆、リサーチ、日常業務において、Hydrogenはユーザーのトーン、フォーマット、具体的なルールに忠実に従い、メールの下書き、学習ガイド、書き直し、ドキュメントが初回からそのまま使用できる状態で返される。製品比較や密度の高い資料の統合の際には、重要な詳細を落とさずに明確な表や視覚的な分解をまとめ上げる。

モデルは目標をステップバイステップに分解し、ユーザーのアップロード、GmailやGoogle DriveなどのGoogleアプリ、AirtableやDropboxなどのConnected Appsから関連するコンテキストを引き出す。Googleによれば、Geminiでタスクが開始されると、モデルはその業務に適したツールとスキルをより頻繁に呼び出すという。

プロトタイピングとイテレーションにおいて、Hydrogenはより少ないプロンプトでクリーンで動作するレイアウトを生成し、インタラクティブなプロジェクトを迅速にテスト・改良しやすくしている。Googleが挙げた例には、リアルタイムの世界的雷撃データによって駆動され、世界中のすべての雷を視覚的な波紋とライブのアンビエント音楽にマッピングするインタラクティブな3D地球儀とWeb Audio音楽エンジン、純粋な数学とSDFテクスチャから構築され、リアルタイムの光の屈折、反射、分散、吸収をシミュレートするWebGL2の水とガラスのビジュアライザー、そしてパブリックドメインの映像を取り込み、クリーンなナレーション付きの連続編集にカットした、元素「水素」に関するアーカイブシネマティックリールを作成したカスタムビデオ組み立てスキルが含まれる。

Google検索において、Hydrogenは世界中のすべてのユーザーに対して、より有用で直感的な応答を提供することを目的としている。Googleによれば、モデルは複数の部分からなるクエリ、理解しにくいタイプミス、高度に具体的なリクエストであっても、ユーザーの真の意図をより適切に理解するという。応答は、ユーザーがSearchに期待する速度で、より視覚的で適応的、スキャンしやすいものとなる。同社はまた、Hydrogenの高度な推論を活用してquery fan-out技術をアップグレードし、以前は発見できなかったサイトを含む、より幅広い有用なリンクへとユーザーを誘導している。

大規模かつ安全で信頼性の高い実行のために設計

Hydrogenは、Googleの最新のGemini 4安全性・セキュリティスタックからの改善を、これまでで最も広範なオーディエンスに提供するものであり、組み込みトレーニングとリアルタイムの表面保護を組み合わせて、ミスアラインメントと悪用の両方を緩和する。Googleが挙げた2つの重点領域は以下の通りである。

安全で、整合性があり、セキュアなエージェントワークフロー。 Gemini 3.8 Flashが強力な整合性と保護機能を備えているのに対し、DeepMindはHydrogenが一段と進歩していると述べている。モデルはエージェントタスクにおける過剰な行動を最大81%、サービス不足を最大79%削減し、ツール使用およびコーディング評価におけるミスアラインメントな行動とタスクのショートカットを12倍削減する。不可能またはブロックされたタスクに直面した場合、権限境界を迂回する可能性が最大2倍低く、Googleの内部エージェント誠実性評価で96.7%の誠実性率を達成する。同社の推論透明性への取り組みに基づき、Hydrogenは20万回を超える監査済みターンにおいて、欺瞞的な推論編集ゼロで99.9%の思考連鎖の可読性を維持する。間接的なプロンプトインジェクション攻撃に対しては、Gray Swan IPIベンチマークで2.3倍以上の耐性を示し、ツール使用、コンピュータ使用、コーディングエージェント全体の堅牢性を大幅に向上させている。

有用で信頼性の高い日常的なやり取り。 製品サーフェス全体で、Googleは日常会話をより信頼性が高く安全なものとするようHydrogenを調整した。更新された保護機能は、実際のバイオセキュリティリスクと正当な医療または科学上の質を区別する精度も大幅に向上しており、HealthBench Proでの誤拒否を0.4%未満に抑えている。

詳細についてはGemini 4 Hydrogenモデルカードを参照のこと。

Gemini 4 Hydrogen、本日よりすべてのユーザーが利用可能

11月12日より、Hydrogenは開発者、エンタープライズ、コンシューマー向けサーフェス全体で世界的に展開される:

• 開発者向け: AI StudioのGemini APIとAndroid Studioの有料ティアで構築でき、AI Studioで試用でき、有料Google AI ProおよびUltra加入者はGoogle Antigravityでテストできる。
• エンタープライズ向け: APIまたはモデルドロップダウン経由のGemini for business、Google Antigravity、および対象のビジネスサブスクリプションでのGoogle SheetsのGeminiに展開可能。
• すべてのユーザー向け: Geminiアプリのモデルドロップダウンと、全ユーザーのGoogle検索で利用可能であり、Google SheetsのGeminiではGoogle AI ProおよびUltra加入者から提供される。

Geminiアプリでは、無料ユーザーは特定のプロンプトに適切なモデルである場合、自動モデル選択を通じてGemini 4 Hydrogenにアクセスできる。つまり、無料ティアでのアクセスは、手動のオプトインではなく、自動選択がプロンプトをHydrogenタスクと分類することに依存する。

著者について

Koray Kavukcuogluは、Googleによると世界有数の人工知能の専門家の一人である。Google DeepMindのSVPとして、同社の最先端の生成AIモデルの開発と、Google製品への大規模な統合を率いている。以前はGoogle DeepMindのVP of Researchを務め、そこで深層学習チームを創設。同チームはDQN(Deep Q-Network)やWaveNetなど、主要な研究ブレークスルーを切り拓いた。