Gemini 4 Argon: dostęp w Polsce, ceny, benchmarki i mój test

👁 1,576 przeczytań

Gemini 4 Argon to flagowy model Google, ogłoszony 30 września 2026 i udostępniony wszystkim płacącym 13 października 2026. Działa w płatnym Gemini API (2 USD za milion tokenów wejścia i 10 USD za milion wyjścia do 30 listopada), w aplikacji Gemini dla planów Google AI Pro i Ultra, w trybie AI w wyszukiwarce i w Antigravity dla Ultra. Sprawdziłem go tego samego wieczoru: 99,5% w 23 zadaniach praktycznych za 0,22 USD, 81,8 pkt w pisaniu po polsku i matura na 220 z 220 punktów. Poniżej wszystko w jednym miejscu: dostęp w Polsce krok po kroku, ceny, benchmarki wg Google i niezależne, moje testy i porównanie z Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra, Muse Wonder i Claude Fable 5.1.

Gemini 4 Argon w skrócie

Co to jest Gemini 4 Argon

Argon to pierwszy model z rodziny Gemini 4 i najmocniejszy model, jaki Google udostępnił. Stoi ponad Gemini 3.1 Pro (do tej pory najmocniejszym w aplikacji Gemini) i szybkim Gemini 3.8 Flash z września. Google pozycjonuje go jako model do złożonych, wieloetapowych zadań: programowania na prawdziwych bazach kodu, pracy biurowej (prawo, finanse, analizy) i obrony przed cyberatakami. Nazwa to pierwiastek - przed premierą w przeciekach „argon” był nazwą kodową „Gemini 4 Pro”, ale oficjalnie słowo „Pro” zostało przy nazwie planu, nie modelu.

// taniej niż u producentaw magazynie

Google AI Gemini Pro + Google Drive 5 TB - 18 miesięcyVoucher, którym włączasz pakiet Google AI Pro na 18 miesięcy na własnym koncie Google.kinetyka.pl - mój sklep z rocznymi dostępami do narzędzi AI

170 zł-91%zamiast 1 800 zł9,44 zł / mies.Kup w Kinetyce →

Przy udostępnieniu 13 października Google dodał dwie rzeczy, które widać w codziennym użyciu. Po pierwsze, Argon ma odpowiadać bardziej wprost, mniej się asekurować i nie powtarzać - to obietnica z wpisu o aplikacji Gemini, a Josh Woodward, wiceprezes Google odpowiedzialny za Gemini, powiedział, że model „answers more quickly and with less hedging”. Po drugie, Google sprecyzował limit: milion tokenów to wspólna pula na wejście i wyjście w Gemini API. We wrześniu pisałem o „milionie tokenów na wyjściu” - w praktyce odpowiedź może mieć do miliona tokenów, ale razem z wejściem mieści się w tym samym oknie.

Jak ma się do Gemini 3.1 Pro i 3.8 Flash

Skok względem Gemini 3.1 Pro w niezależnym indeksie to ponad 22 punkty. Po polsku różnica jest mniejsza - 4 punkty w moim Laboratorium - bo Google od dawna pisał po polsku poprawnie, ale mniej naturalnie niż Claude i GPT. Szerzej o całej rodzinie piszę w przewodniku po Gemini.

Jak używać Gemini 4 Argon w Polsce - krok po kroku

Są cztery drogi. Różnią się ceną, tym, czy działają od razu, i tym, dla kogo mają sens.

Aplikacja Gemini

1. Sprawdź plan na stronie planów Google AI: Argon jest w Google AI Pro (97,99 zł miesięcznie) i Ultra (od 469,99 zł). W Plus (23,99 zł) i w planie bez opłat go nie ma.
2. Otwórz gemini.google.com albo aplikację i kliknij wybór modelu. Docelowo będą tam cztery pozycje: 3.5 Flash-Lite, 3.8 Flash, 3.1 Pro i 4 Argon.
3. Jeśli widzisz tylko trzy pierwsze, model jeszcze do ciebie nie dotarł - Google wdraża go stopniowo, a polska strona planów ma przy karcie Pro dopisek „Gemini 4 Argon rolling out”. Na moim koncie Pro w Polsce 13 października wieczorem tak właśnie było. Co sprawdzić i jakie są obejścia, opisuję w tekście Gemini 4 Argon w aplikacji.

Gemini API i AI Studio

1. Załóż projekt i klucz w Google AI Studio i włącz rozliczenia - Argon jest tylko na płatnym poziomie API, bez darmowych limitów. Abonament Google AI Pro nie daje dostępu do API (cennik Gemini API mówi to wprost).
2. W kodzie użyj identyfikatora gemini-4-argon. Cena startowa obowiązuje do 30 listopada 2026.
3. Uwaga na interfejs AI Studio: według 9to5Google do rozmów z Argonem w samym interfejsie (bez API) potrzebny jest plan Ultra.

OpenRouter

Najszybsza droga, jeśli masz już konto w OpenRouterze: model google/gemini-4-argon pojawił się razem z ogłoszeniem, w tej samej cenie co u Google, z oknem 1 048 576 tokenów. Z polskiego konta zrobiłem na nim wszystkie testy opisane niżej.

Antigravity

W edytorze Antigravity (aplikacja i CLI) Argon jest tylko dla abonentów Ultra. Plan Pro daje Antigravity, ale z innymi modelami. Zespół Antigravity podaje, że w kodzie Google Argon dał 35% więcej kodu pisanego przez agentów i 30% mniej wycofań po wdrożeniu - to dane wg Google. Jak zacząć, opisuję w tekście Antigravity po polsku.

Ceny Gemini 4 Argon

API

Termin końca ceny startowej podał Google w przypisie do wpisu z 13 października. Część serwisów pisała wcześniej o 3 listopada albo 1 grudnia jako dniu podwyżki - obowiązuje przypis Google: cena startowa do 30 listopada, od 1 grudnia 4 i 20 USD. Ceny podaję w dolarach, bo tak rozlicza Google; w złotych zapłacisz po kursie banku z dnia obciążenia. Koszty realnych zadań rozpisałem w tekście Gemini 4 Argon cena.

Plany w Polsce

Na co dzień do czatu z Argonem wystarczy Pro. Ultra ma sens, gdy programujesz w Antigravity albo potrzebujesz wyższych limitów i narzędzi wideo (Flow, Project Genie). Moje oceny planów są w tekście o Google AI Pro w praktyce.

Mój test: Gemini 4 Argon po polsku i w praktyce

Argon trafił na OpenRouter razem z ogłoszeniem, więc 13 października wieczorem przepuściłem go przez trzy moje stałe testy. Wszystkie na poziomie rozumowania low, przez OpenRouter, z logami i odpowiedziami zapisanymi w plikach. Łączny koszt wszystkich testów: ok. 2,32 USD.

23 zadania praktyczne: 99,5% za 0,22 USD

Ten sam zestaw, który 12 października przeszły Muse Wonder i rywale: 3 zadania agentowe z narzędziami, 4 zadania z kodem sprawdzanym testami jednostkowymi, 4 zadania po polsku (korekta, streszczenie, pismo urzędowe), 11 zadań z rozumowania i dokument po polsku na 158 tys. znaków z pięcioma pytaniami. Ocena automatyczna, bez sędziego AI. Pełny opis zadań, odpowiedzi i wpadek jest w tekście Gemini 4 Argon vs Opus 5.5, GPT-6 Astra i Muse Wonder: test 23 zadań.

Na praktycznych zadaniach czołówka robi 99-100%, więc o wyborze decydują rachunek i czas. Argon był 3,4 raza tańszy od Opusa 5.5 i 5 razy tańszy od GPT-6 Astra, a do tego najszybszy. Jedyny odjęty punkt to pomyłka mojego automatu: w odwołaniu od decyzji ZUS skrypt szukał frazy „sąd okręgowy”, a Argon poprawnie napisał „Do: Sądu Okręgowego w Krakowie”, więc po ręcznym sprawdzeniu miałby komplet. Prawdziwy minus tego pisma: dopisał objawy choroby, których nie było w poleceniu. Długi dokument przeczytał w 4,5 s za 0,10 USD i odpowiedział bezbłędnie na 5 z 5 pytań (Opus 5.5 zapłacił za to samo 0,35 USD, Astra 0,69 USD). Po podwyżce 1 grudnia koszt Argona w tym teście wzrośnie mniej więcej dwukrotnie - nadal będzie taniej niż u Opusa.

Pisanie po polsku: 81,8 pkt i 8. miejsce

W Laboratorium promptowym Argon dostał te same 13 poleceń co ponad 20 innych modeli: 9 zadań pisarskich, 2 korekty i 2 quizy o Polsce. Teksty oceniali w ciemno Claude Opus 5.5 i GPT-6 Sol (sędzia Google był wyłączony). Wynik skalibrowany: 81,8 pkt. Fragmenty odpowiedzi i uwagi sędziów pokazuję w tekście Gemini 4 Argon po polsku.

• To najlepszy wynik modelu Google w moim rankingu (Gemini 3.8 Flash 79,4, Gemini 3.1 Pro 77,8).
• Ale w czołówce jest 8.: przed nim Claude Opus 5.5 (90,1), Muse Wonder (87,0), GPT-6 Sol (86,4), GPT-6.1 Sol (85,8), GPT-6 Astra (85,3), Claude Fable 5.1 (83,9) i GPT-6 Luna (82,8).
• Bardzo poprawny, mniej naturalny: poprawność językowa 8,78/10, naturalność 6,50/10. Korekta trudna 30/30, reguły z poleceń 25/26.
• Najlepiej streszcza (9,33/10), najsłabiej pisze opisy produktów (6,17/10).
• Bardzo tani i szybki: 13 odpowiedzi za 0,062 USD, 9 zadań pisarskich w 49 s (Opus 5.5: 133 s).

Odpowiedzi Argona możesz porównać z innymi modelami zadanie po zadaniu w Arenie modeli AI po polsku.

Matura 2026: 220 na 220 punktów

Na arkuszach CKE z maja 2026 Argon zdobył komplet: matematyka podstawowa 50/50, rozszerzona 50/50, polski 60/60 i angielski 60/60. Tyle samo mają Claude Opus 5.5, GPT-6.1 Sol i Gemini 3.8 Flash, a Muse Wonder 215. Pełna tabela jest w Maturze AI.

Chcesz zrobić film po polsku? ZWID - od 3 zł →

Zmyślone źródła i tokeny po polsku

• Źródła: poprosiłem o 8 publikacji naukowych do pracy licencjackiej w dwóch tematach i sprawdziłem każdą w Crossref, OpenAlex i ręcznie. Argon: 11 z 16 prawdziwych z poprawnymi danymi, 3 prawdziwe z błędami (złe imię autora albo czasopismo), 2 zmyślone. Plus: nie zmyślił żadnego numeru DOI, tylko uczciwie napisał, że nie może go zweryfikować. Dla porównania Claude Opus 5.5 miał 16 z 16, Muse Wonder 14, a Gemini 3.8 Flash tylko 7.
• Tokeny: ten sam polski dokument (158 tys. znaków) Argon liczy jako 51 482 tokeny, Claude Opus 5.5 jako 87 675, a Muse Wonder jako 46 929. Za polski tekst płacisz więc w Argonie za ok. 41% mniej tokenów niż w Claude.

Niezależne rankingi: Artificial Analysis i Arena

• Artificial Analysis daje Argonowi praktycznie remis z GPT-6 Astra i 5 punktów straty do Claude Opus 5.5. Najmocniejszą stroną jest odsetek halucynacji - 15% wobec 51% u Astry - ale AA zaznacza, że to głównie efekt częstszego „nie wiem”: trafność Argona w tym teście to 50%, Astry 63%.
• Argon jest gadatliwy: na cały indeks zużył 110 mln tokenów, przy medianie 82 mln. Mimo to w cenie startowej przejście zestawu kosztuje mniej niż u Astry.
• W AutomationBench-AA (automatyzacje) Argon jest pierwszy z 78%, w Terminal-Bench 4.0 ma 57% - za Sonnetem 5.5 (64%), Opusem 5.5 (60%) i Astrą (59%).
• Arena (dawniej LMArena): 1. miejsce w rankingu tekstowym z wynikiem 1525 pkt (wstępnym, na kilku tysiącach głosów) i 8. miejsce w Code Arena: WebDev.

Pełny ranking z moimi testami po polsku jest na stronie ranking modeli AI.

Benchmarki Gemini 4 Argon wg Google

Pełną tabelę Google opublikował w dokumencie metodologicznym DeepMind. Wyniki Argona są liczone przez Google (najwyższe ustawienie myślenia, jedna próba), wyniki innych modeli pochodzą z publicznych rankingów albo z danych producentów. Pogrubiam najlepszy wynik w wierszu. To dane producenta z 30 września.

Policzyłem wiersze: Argon prowadzi samodzielnie w 13 z 19, w jednym (CWE-bench v1) remisuje z GPT-6 Astra. Astra wygrywa w trzech (FrontierSWE v2, Terminal-Bench Science, OSWorld-2.0), a Opus 5.5 w dwóch (Terminal-Bench 4.0 i PostTrainBench). Najbardziej wyróżnia się praca biurowa i długi kontekst: w teście prawniczym Harvey Argon ma 19,6% wobec 3,8% Opusa, a w GraphWalks na kontekście od 256 tys. do 1 mln tokenów - 84,2% wobec 71,8% Astry.

W programowaniu obraz jest mieszany. DeepSWE v1.1 to wygrana Argona, ale w FrontierSWE v2 traci do Astry ponad 10 punktów, a w Terminal-Bench 4.0 do Opusa 9 punktów. Bloomberg podał dodatkowo, powołując się na pracowników Google, że model dobrze wypada w benchmarkach, ale gorzej w części prawdziwych zadań programistycznych. Google tę ocenę kwestionuje.

Czego w tabeli nie ma: Google nie podał wyników w SWE-bench, GPQA, Humanity’s Last Exam ani ARC-AGI i nie porównał Argona z GPT-6.1 Sol. 13 października dorzucił kilka nowych liczb, też wg Google: 87% w ERQA (rozumowanie przestrzenne dla robotów), 0,7% skutecznych ataków w Gray Swan IPI (wstrzykiwanie poleceń), 57% w RareBench (rzadkie choroby) i 52,2% w LabBench. Niezależne pomiary są wyżej, w sekcji o Artificial Analysis i Arenie.

Co Argon robi w Google - przykłady producenta

• Pamięć w centrach danych - zespół agentów Argona przeanalizował dane z profilowania i wprowadził optymalizacje, które po wdrożeniu zwolniły ponad 300 TiB pamięci. Google szacuje łączne oszczędności na 500 TiB do 1 PiB.
• Migracje z C/C++ do Rusta - od kilkudziesięciu tysięcy linii w bibliotekach re2 i libgav1 do ponad 800 tys. linii jądra Zircon systemu Fuchsia. Google zaznacza, że takie przepisania przechodzą audyt i przegląd przed wdrożeniem.
• Dekoder wideo libgav1 - agenci zastąpili 32 tys. linii kodu SIMD bezpiecznym kodem Rusta. Wynik działa 2,7 razy szybciej niż wcześniejszy port do Rusta, z identycznym obrazem.
• Obliczenia kwantowe - w jednym zadaniu optymalizacji model pobił opublikowany wynik bazowy o 40% „w ciągu minut”.
• Cyberbezpieczeństwo - Wiz w programie Scan for Good znalazł z pomocą Argona krytyczną lukę w oprogramowaniu dla szpitali, która ujawniała dane osobowe, a którą według Google przeoczyły wcześniejsze modele.

To są przykłady producenta, nie niezależne testy. Traktuję je jako opis zastosowań, a nie dowód jakości.

Porównanie z Claude Opus 5.5, GPT-6 Astra, Muse Wonder i Fable 5.1

Jak to czytać:

• Najlepszy stosunek ceny do jakości w zadaniach praktycznych ma dziś Argon - ten sam wynik co rywale za ułamek ceny, a do 30 listopada to jeszcze tańsze.
• Najlepiej po polsku pisze nadal Claude Opus 5.5, a drugi jest Muse Wonder. Jeśli piszesz teksty dla ludzi, różnica 8 punktów jest odczuwalna, szczególnie w naturalności.
• Najmniej zmyśla według Artificial Analysis Argon (15% halucynacji), ale w moim teście źródeł naukowych lepiej wypadły Opus 5.5 i GPT-6 Astra - Argon pomylił się w polskich publikacjach.
• Długi kontekst to mocna strona Argona: wspólny limit 1 mln tokenów i najlepsze wyniki wg Google w GraphWalks na 256 tys. - 1 mln tokenów.

Szczegółowe zestawienie benchmarków z 30 września jest w tekście Gemini 4 Argon vs GPT-6 Astra vs Claude Opus 5.5, a analogiczny test Mety w tekście Muse Wonder vs Opus 5.5 vs GPT-6 Astra.

Reakcje

• 13.10, Sundar Pichai na X: „Gemini 4 Argon is here. It’s available globally today for developers and enterprises in the paid tier of the Gemini API and the Gemini platform, for Ultra subscribers in Google Antigravity, and Ultra and Pro subscribers in the Gemini app and Search.”
• 13.10, Arena: Gemini 4 Argon (High) na 1. miejscu w Text Arena z wynikiem 1525 pkt.
• Sundar Pichai, szef Google, na X: „Teams are using it extensively at Google, from coding to quantum computing, great feedback.”
• Logan Kilpatrick z Google na X podkreślił cenę: „Argon is priced at $2 in and $10 out during introductory pricing!”
• Varun Mohan, który w Google buduje Antigravity: „Thousands of Googlers have already been using it in Antigravity internally”.
• Komentator AI @kimmonismus: „HOLY, GEMINI 4 Released. And its on Fable / Astra level!!”, a @scaling01 o cenie: „only $10 output is also insane”.
• Sceptycznie: Bloomberg, cytowany przez Techmeme, pisze o pracownikach Google, według których model radzi sobie gorzej w części realnych zadań programistycznych niż w benchmarkach. Google się z tym nie zgadza.

Relację z wieczoru 30 września opisałem w tekście Google pokazał Gemini 4 Argon, a otwarcie dla wszystkich 13 października w newsie Gemini 4 Argon dostępny dla wszystkich.

Wszystkie teksty o Gemini 4 Argon

• Gemini 4 Argon dostępny dla wszystkich: API 2/10 USD, Pro i Ultra (13.10)
• Test 23 zadań: Argon vs Opus 5.5, GPT-6 Astra i Muse Wonder (13.10)
• Gemini 4 Argon po polsku: 81,8 pkt i matura 220/220 (13.10)
• Nie widzisz Argona w aplikacji? Co sprawdzić i jak używać go już dziś (13.10)
• Gemini 4 Argon cena: API i plany Pro oraz Ultra w zł (13.10)
• Benchmarki wg Google: Argon vs GPT-6 Astra vs Opus 5.5 (30.09)
• Relacja z premiery 30 września

Dla kogo jest Gemini 4 Argon

• Dla programistów i firm na API - tak, szczególnie do 30 listopada: w moim teście praktycznych zadań kosztował ułamek Opusa i Astry przy tym samym wyniku.
• Dla pracy z długimi dokumentami - tak: umowy, raporty, kod w całości w jednym oknie, a polski tekst liczy jako mniej tokenów niż Claude.
• Dla abonentów Google AI Pro - tak, bez dopłaty, gdy model dotrze do konta.
• Do pisania tekstów po polsku dla ludzi - raczej Claude Opus 5.5 albo Muse Wonder; Argon jest poprawny, ale mniej naturalny.
• Do bibliografii i cytowań - z ostrożnością; każde źródło sprawdź w Crossref lub Google Scholar.

Najczęstsze pytania

Od kiedy Gemini 4 Argon jest dostępny?

Google ogłosił go 30 września 2026, ale wtedy dostęp mieli tylko uczestnicy programu Fairwind. Dla wszystkich płacących (API, Google AI Pro i Ultra) otworzył go 13 października 2026 o 18:04 czasu polskiego.

Czy Gemini 4 Argon działa w Polsce?

Tak przez API i OpenRouter - sprawdziłem 13 października. W aplikacji Gemini Google wdraża model stopniowo; polska strona planów wymienia go w Google AI Pro, ale na moim koncie Pro 13 października wieczorem jeszcze go nie było. Google nie wyłączył Polski ani UE.

Czy Gemini 4 Argon jest za darmo?

Nie. Nie ma go w planie bez opłat ani w Google AI Plus, a w API jest tylko na płatnym poziomie. Najtańszy plan z Argonem to Google AI Pro za 97,99 zł miesięcznie.

Ile kosztuje Gemini 4 Argon w API?

Do 30 listopada 2026: 2 USD za milion tokenów wejścia, 10 USD za milion wyjścia, 0,10 USD za wejście z pamięci podręcznej. Od 1 grudnia: 4, 20 i 0,20 USD.

Czy potrzebuję Ultra, żeby używać Argona?

Do czatu w aplikacji i w wyszukiwarce wystarczy Pro. Ultra jest potrzebny do Argona w Antigravity (aplikacja i CLI) i - według 9to5Google - w interfejsie AI Studio. Przez API płacisz za użycie, bez planu.

Co znaczy limit 1 mln tokenów?

To wspólna pula na wejście i wyjście w Gemini API. Możesz wysłać bardzo długi dokument albo poprosić o bardzo długą odpowiedź (do 1 mln tokenów), ale razem mieszczą się w tym samym limicie.

Czy Gemini 4 Argon jest lepszy od GPT-6 Astra i Claude Opus 5.5?

W tabeli Google wygrywa 13 z 19 testów. W niezależnym indeksie Artificial Analysis remisuje z Astrą i ustępuje Opusowi 5.5. W moich testach jest tak samo skuteczny w zadaniach praktycznych, wyraźnie tańszy i szybszy, ale gorzej pisze po polsku niż Opus.

Czy Gemini 4 Argon to Gemini 4 Pro?

Nie ma modelu „Gemini 4 Pro”. Przecieki tak nazywały Argona, ale oficjalna nazwa to Gemini 4 Argon, a „Pro” to nazwa planu Google AI Pro.

Jak dobrze Gemini 4 Argon pisze po polsku?

W moim Laboratorium 81,8 pkt na 100 - najlepiej z modeli Google, 8. miejsce ogółem. Jest bardzo poprawny językowo, gorzej z naturalnością stylu. Maturę z polskiego zdał na 60 z 60 punktów.

// czytaj dalejIle kosztuje Gemini w Polsce? Pakiety w złotych i APIArtykułyDwie klasy dostępu: jak AI staje się cyberbronią - i kto dostaje kluczArtykułyPerplexity - rewolucja w dostępie do informacji onlineArtykuły