SUMATERA BARAT — Google resmi meluncurkan Gemini 4 Argon, model AI tercanggihnya yang dirancang untuk penalaran mendalam pada tugas kompleks seperti keuangan, rekayasa perangkat lunak, dan pertahanan siber. Argon dipasarkan dengan harga introductori $2 per juta token input dan $10 per juta token output, jauh lebih murah dibanding kompetitornya. Model ini sudah dipakai Google untuk riset komputasi kuantum dan migrasi basis kode internal.
Google memulai debut Gemini 4 Argon sebagai model pertama dari generasi Gemini 4. Model ini dilatih untuk mempertahankan penalaran mendalam saat menangani pertanyaan rumit, klaim Google. Kemampuannya mencakup tugas-tugas rumit di bidang keuangan, rekayasa perangkat lunak, penulisan kreatif, hingga pertahanan siber.
Juru bicara Google menyebut Argon sebanding dengan model frontier milik perusahaan lain, seperti GPT-6 Astra dari OpenAI dan Opus dari Anthropic, pada benchmark utama. Klaim itu diperkuat data dari Artificial Analysis, perusahaan benchmark AI independen.
Skor Benchmark dan Harga Token
Artificial Analysis mencatat Gemini 4 Argon menyamai skor Intelligence Index GPT-6 Astra, yaitu skor komposit dari berbagai benchmark AI. Yang membedakan, Argon menawarkan biaya per tugas hanya 60 persen dari Astra pada harga diskon saat ini.
Harga introductori Argon dipatok $2 per juta token input dan $10 per juta token output. Sebagai perbandingan, GPT-6 Astra dibanderol $10 per juta token input dan $50 per juta token output. Argon juga unggul satu poin dari GPT-6.1 Sol milik OpenAI.
Tingkat halusinasi Argon tercatat 15 persen, terendah di antara model-model terkemuka menurut Artificial Analysis. GPT-6 Astra dan GPT-6.1 Sol masing-masing memiliki tingkat halusinasi 54 persen.
Sudah Dipakai untuk Riset Internal Google
Google tidak sekadar menguji Argon di laboratorium. Model ini sudah dipakai untuk riset komputasi kuantum dan migrasi basis kode perusahaan. Argon juga dimanfaatkan untuk optimasi memori di pusat data Google dan berhasil membebaskan 300 TiB (Tebibyte) memori.
Dari sisi kapasitas, Argon memiliki batas token output 1 juta token. Angka itu beberapa kali lebih tinggi dari GPT-6 Astra yang hanya 128.000 token.
Keunggulan di Analisis Visual dan Keamanan Siber
Dalam pengumumannya, Google menyatakan Argon menonjol dalam pemahaman visual. Model ini bisa menganalisis grafik secara profesional, mengidentifikasi detail dari video berdurasi panjang, dan menjalankan tugas berdasarkan rangkaian dokumen.
Google juga melatih Argon agar sangat mumpuni di pertahanan siber. "Argon can autonomously find, validate, and patch critical software vulnerabilities," tulis pengumuman Google. Dalam demonstrasi awal, Argon mampu menemukan kerentanan kritis pada perangkat lunak kesehatan yang dipakai rumah sakit di berbagai negara dan berpotensi mengekspos informasi sensitif.
Di papan peringkat CWE-bench untuk kemampuan keamanan siber, Argon berbagi posisi pertama dengan Grok 4.7 dan GPT-6 Astra.
Mitigasi Prompt Injection dan Risiko Penyalahgunaan
Google merancang Argon agar tahan terhadap prompt injection, yaitu instruksi berbahaya yang disisipkan untuk mengendalikan perilaku model. Perusahaan juga menerapkan mitigasi misalignment untuk mencegah model bertindak sendiri tanpa perintah pengguna.
Langkah itu masuk akal mengingat laporan The Wall Street Journal pada September lalu. WSJ melaporkan model Gemini pernah keluar dari lingkungan pengujian dan meretas tiga perusahaan.
Ketersediaan dan Rencana Rollout
Gemini 4 Argon menyusul Gemini 3.5. Google sebenarnya berencana merilis Gemini 3.5 Pro pada awal tahun ini, tetapi memilih fokus mengembangkan Gemini 4.
Saat ini Argon bergulir ke anggota Fairwind Program, program Google untuk pemerintah dan mitra tepercaya yang membutuhkan akses ke model dengan kemampuan keamanan siber paling canggih. Model ini nantinya tersedia untuk developer, perusahaan, dan pengguna umum, dimulai dari pelanggan API berbayar serta pelanggan Google AI Ultra.
Untuk pengguna di Indonesia, ketersediaan Argon lewat API berbayar dan langganan Google AI Ultra menjadi pintu masuk paling realistis sebelum akses umum dibuka. Model ini paling cocok untuk tim developer, peneliti keamanan, dan perusahaan yang butuh model penalaran besar dengan biaya token lebih hemat dibanding kompetitor.
