Avec ce LLM qualifié de « frontier model », Google se présente comme un bon élève face à Donald Trump : « Nous participons activement au processus volontaire du gouvernement américain pour l’accès anticipé au modèle de prélancement, tout en élargissant progressivement cet accès ». C’est en effet ce que demande le président dans son décret du 2 juin.

Traduction : ne comptez pas en profiter pour l’instant. Ce modèle est « déployé auprès d’un groupe de spécialistes de la cybersécurité de confiance par le biais de notre programme Fairwind ». C’était aussi le cas pour Gemini 3.8 Flash Cyber au début du mois. Cela ne concerne donc que des gouvernements, des autorités nationales de cybersécurité, des opérateurs d’infrastructures critiques et d’autres spécialistes triés sur le volet. Une ouverture à tous est prévue, sans calendrier.

1 million de tokens : Google multiplie par 15 la limite de sortie

Premier changement important, la limite de sortie explose : « nous augmentons la limite de jetons de sortie du modèle à 1 million de jetons, une performance inégalée dans l’industrie, contre 64 000 auparavant ». À titre de comparaison, Fable 5.1 d’Anthropic et GPT-6 Astra d’OpenAI ont une fenêtre de contexte de 1 million de tokens, mais de « seulement » 128 000 tokens en sortie. Une limite huit fois plus large donc chez Google.

Google insiste sur ce point : « Grâce à cette capacité de traitement, le modèle peut analyser en profondeur et générer des centaines de milliers de jetons en une seule étape, ce qui lui permet de résoudre des problèmes complexes d’un seul coup ».

Cette annonce s’accompagne comme toujours d’une série de benchmarks maison, dans lesquels Gemini 4 Argon dépasse généralement GPT-6 Astra et Claude Fable 5.1 et Opus 5.5. Google affirme que son nouveau modèle est particulièrement bon « pour les tâches de codage spécialisées ». On attendra de voir pour les tâches courantes sur le code, car Gemini 3.8 n’était pas bon dans notre test sur l’extension Next.

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Google revendique la couronne sur DeepSWE v1.1 et CWE-bench v1

Google en remet une couche : « Les ingénieurs de Google utilisent Argon au quotidien, du débogage courant aux migrations de code à grande échelle et à la conception d’algorithmes. Il établit une nouvelle référence sur DeepSWE v1.1 (77,9 %), qui mesure la performance d’un modèle dans des tâches d’ingénierie logicielle concrètes et à long terme ». GPT-6 Astra est à 74,3 %, Claude Opus 5.5 à 74,2 % et Fable 5.1 à 67,4 %.

Autre exemple : « les agents Argon travaillent à la migration des bases de code C/C++ vers Rust chez Google, allant de quelques dizaines de milliers de lignes pour les bibliothèques essentielles comme re2 et libgav1 à plus de 800 000 lignes pour le noyau Zircon de Fuchsia OS ».

Sujet sensible, ce n’est pas l’ingénieur Galen Hunt de Microsoft qui dira le contraire. Il s’était pris une volée de bois vert quand il avait annoncé vouloir « éliminer toutes les lignes de C et C++ de Microsoft d’ici 2030 », grâce à l’IA. Depuis, il y a eu rétropédalage en règle.

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Autre axe largement mis en avant par Google : la cybersécurité. « Pour mieux préparer les équipes de cyberdéfense à la nouvelle ère des cyberattaques, nous avons entraîné Gemini 4 Argon à exceller en matière de défense contre les cybermenaces. Argon est capable de détecter, valider et corriger de manière autonome les vulnérabilités logicielles critiques ».

Pour mettre des chiffres sur ces mots, Google annonce un score CWE-bench v1 de 68 %, à égalité avec Grok 4.7 et GPT-6 Astra.

Google fait également une annonce surprenante vu l’actualité autour des agents IA qui font un peu n’importe quoi : « Pour nos équipes de confiance et nos équipes internes chez Google, nous déploierons Argon sans aucune restriction de sécurité afin qu’elles puissent exploiter pleinement ses capacités de pointe en matière de cybersécurité ».

La version anglaise du communiqué de Google est cependant moins forte : « Pour nos partenaires de confiance et nos équipes internes chez Google, nous déploierons Argon sans garde-fous cyber [cyber guardrails en VO, ndlr] afin qu’ils puissent exploiter pleinement ses capacités de pointe en cybersécurité ».

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Sans restriction, mais pas sans protection. Pour le grand public, en revanche, des garde-fous sont prévus : « Afin d’empêcher toute utilisation malveillante d’Argon à des fins de cyberattaques ou d’attaques chimiques, biologiques, radiologiques et nucléaires (CBRN), le modèle est conçu pour refuser les requêtes malveillantes tout en préservant la recherche scientifique légitime à double usage, conformément à notre cadre de sécurité Frontier ». Pour Google, comme les autres, le message est simple : ne vous inquiétez pas, on s’occupe de tout. Pas facile vu l’actualité récente.

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Moins cher qu’Astra et Fable, mais plus loquace

Pour terminer, le prix : Gemini 4 Argon est à 2 dollars en entrée et 10 dollars en sortie, par million de tokens dans les deux cas (le cache en entrée a une réduction de 95 % du prix). C’est un prix promotionnel, il sera par la suite doublé avec 4 et 20 dollars respectivement. Google n’a pas précisé quand cette promotion se terminera.

Fable 5.1 et GPT-6 Astra sont tous les deux à 10 et 50 dollars par million de tokens, respectivement en entrée et en sortie. Gemini 4 Argon est-il donc cinq fois moins cher ? Non, car nous n’avons ici qu’une moitié de l’équation. L’autre partie, c’est la consommation de tokens. Facturer deux fois moins mais produire deux fois plus n’apporterait aucune économie.

Sur ce point, le nouveau modèle ne semble pas tirer son épingle du jeu, selon Artificial Analysis, spécialisé dans les benchmarks d’IA : « Gemini 4 Argon fait en moyenne 62 000 jetons de sortie par tâche, contre 27 000 pour GPT-6 Astra (max) ». Pour rappel, OpenAI double le prix de certains modèles – dont GPT-6 Astra – quand l’entrée dépasse les 272 000 tokens.