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Google: Gemini 4 Argon (batch)

google/gemini-4-argon:batch

Sobre este modelo

La descripción siguiente es el texto original aportado por OpenRouter, en el idioma de la fuente.

Gemini 4 Argon is Google's flagship reasoning model, built for complex software engineering, deep mathematical and scientific problem solving, and autonomous multi-step agents. Google trained it to keep context across...

Especificaciones

ID del modelo
google/gemini-4-argon:batch
ID canónico
google/gemini-4-argon-20261013
Creador
google
Añadido a OpenRouter
13.10.2026
Longitud de contexto
1,048,576
Modalidad
text+image+file+audio+video->text
Modalidades de entrada
audio, file, image, text, video
Modalidades de salida
text
Precio por token
USD por 1M de tokens: entrada $1 / salida $5
Corte de conocimiento
—
Fecha de expiración
—

Tareas y capacidades

Una nota aparece solo cuando la fuente aporta una medición correspondiente para esa tarea, el modelo está activo y la cohorte tiene al menos 10 modelos comparables. La columna de capacidad muestra hechos declarados por la fuente — formatos compatibles, razonamiento y parámetros de herramientas — que no son calidad medida.

TareaNotaCapacidad declarada por la fuente
Calidad generalAA — siguiente 20% de la cohorterazonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: high, medium, low · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
ProgramaciónSin medición—
AgentesSin mediciónparámetros: structured_outputs, tool_choice, tools
EscrituraSin mediciónsalida: text
RazonamientoSin mediciónrazonamiento: obligatorio · predeterminado medium · esfuerzos: high, medium, low · parámetros: include_reasoning, reasoning, reasoning_effort
Análisis de documentosSin mediciónentrada: file
VisiónSin mediciónentrada: image
Generación de imágenesSin medición—
AudioSin mediciónentrada: audio
VídeoSin mediciónentrada: video
EmbeddingsSin medición—

Evaluaciones

FuenteBenchmarkValorNotaDatos obtenidos
Artificial AnalysisIntelligence index50.4AA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · agenticgamedevtasa de victoria 51.1% · posición 11,265EloSS — 10% superior de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · blender3dtasa de victoria 65.7% · posición 11,378EloSS — 10% superior de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · pdftasa de victoria 69.2% · posición 41,298EloAA — siguiente 20% de la cohorte13.11.2026
Design Arenaagents · spreadsheettasa de victoria 33.9% · posición 111,203EloBB — siguiente 30% de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · 3dtasa de victoria 49.8% · posición 111,356EloSS — 10% superior de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · codecategoriestasa de victoria 53.5% · posición 111,327EloSS — 10% superior de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · dataviztasa de victoria 60.5% · posición 101,326EloSS — 10% superior de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · gamedevtasa de victoria 53.5% · posición 81,362EloSS — 10% superior de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · svgtasa de victoria 62% · posición 11,336EloSS — 10% superior de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · uicomponenttasa de victoria 58.4% · posición 111,336EloSS — 10% superior de la cohorte13.11.2026
Design Arenamodels · websitetasa de victoria 55.5% · posición 71,317EloSS — 10% superior de la cohorte13.11.2026
Cómo funcionan las notas

Cada nota compara un modelo solo con otros modelos evaluados por la misma fuente y métrica en la instantánea actual. S es el 10% superior, A el siguiente 20%, B el siguiente 30% y C el resto. Los modelos sin medición publicada aparecen como no evaluados: un formato compatible nunca implica calidad medida.

  • S — S — 10% superior de la cohorte
  • A — A — siguiente 20% de la cohorte
  • B — B — siguiente 30% de la cohorte
  • C — C — por debajo de la franja B

Proveedores

Estadísticas opcionales de proveedores en vivo desde OpenRouter. Los valores ausentes son desconocidos, no cero.

ProveedorLongitud de contextoPrecio entrada /1MPrecio salida /1MLatencia p50 (30m, s)Rendimiento p50 (30m, tok/s)Disponibilidad (30m)
Google1,048,576$1$5———

Datos de proveedores obtenidos: 13.11.2026

Ningún artículo publicado identifica aún este modelo.