Gemini 4 Argon‏: متفوّق في الاختبارات المعروفة، متأخر في اختبارات البرمجة الجديدة

Gemini 4 Argon‏ هو أقوى نموذج أطلقته Google‏ حتى اليوم. أُعلن عنه في 30 سبتمبر، وأُتيح للجميع في 13 أكتوبر. في الجدول الذي نشرته Google‏ ينال أعلى درجة في 13 اختبارًا من أصل 19، وأمام Claude Opus 5.5‏، النموذج الذي يتصدّر اليوم المؤشرات المستقلة، يفوز في 14 من أصل 18.

أعمل مع نماذج Anthropic‏ وOpenAI وGoogle كل يوم، ومنذ الإطلاق تابعت ثلاثة أنواع من الأدلة: جدول Google‏، واختبارات جهات مستقلة، وتجارب مطوّرين شغّلوا المهمة نفسها على Argon‏ وعلى Opus‏. لم أشغّل Argon‏ بنفسي على مهام لعملاء. وعلى امتداد المقال أبيّن ما هو حقيقة وما هو رأيي.

ما هو Gemini 4 Argon‏، ولماذا استغرق فتحه أسبوعين

Argon‏ هو النموذج الكبير في عائلة Gemini 4‏، وهو مخصص لأصعب مهام التفكير. وإلى جانبه تشغّل Google‏ نماذج منفصلة: Gemini 3.8 Flash‏ للسرعة، وNano Banana‏ للصور، وOmni Flash‏ وGemini 3.8 TTS‏ للصوت، وLyria للموسيقى. حتى الآن كان أقوى نموذج لدى Google‏ هو Gemini 3.1 Pro‏، أما الإصدار 3.5 Pro‏ الذي وُعد به في يونيو فأُلغي في الطريق.

في 30 سبتمبر أعلنت Google‏ عن Argon‏، لكنها فتحته فقط لمجموعة مغلقة من المدافعين في مجال الأمن السيبراني، ضمن برنامج اسمه Fairwind‏. وفي 13 أكتوبر، بعد 13 يومًا، أُتيح للجميع:

المصادر: إعلانات الإطلاق من Google‏ (30 سبتمبر و13 أكتوبر)، وقائمة أسعار Gemini API‏، وصفحة النموذج للمطوّرين. إن لم يكن المصطلح مألوفًا، فقد شرحنا ما هو التوكن في مقال منفصل.

أين يمكن استخدامه اليوم:

• في تطبيق Gemini‏: لمشتركي Google AI Pro‏ وUltra. المستخدمون المجانيون لا يحصلون عليه.
• عبر API‏، أي الربط المباشر للمطوّرين والأنظمة: في الباقة المدفوعة فقط. لا توجد باقة مجانية.
• في أداة البرمجة من Google‏، Antigravity‏: لمشتركي Ultra‏ فقط.

التفسير الرسمي للتأخير هو السلامة. كتبت Google‏ أن الإطلاق على مراحل ضروري لإتاحة قدرات بهذا المستوى بأمان، وشاركت في برنامج طوعي لحكومة الولايات المتحدة يحصل على وصول مبكر إلى النماذج. وفي وثيقة النموذج تذكر أنها لا تستطيع أن تستبعد أن Argon‏ تجاوز العتبة الحرجة التي حددتها لقدرات الأمن السيبراني. أما رأيي في التأخير، ففي قسم الرأي.

أمر واحد يجدر معرفته قبل المتابعة: Argon‏ نفسه يُخرج نصًا فقط. في عروض Google‏ جاءت الصور من Nano Banana‏، وأصوات المحرك من Omni Flash‏، والتعليق الصوتي من Gemini 3.8 TTS‏، والموسيقى من Lyria. Argon‏ ينسّق بينها ويكتب الكود. قوة Google‏ في توليد الصور والفيديو والتصميم هي قوة العائلة كلها، لا قوة نموذج واحد.

جدول Google‏: 13 فوزًا من أصل 19

نشرت Google‏ جدولًا من 19 اختبارًا، يظهر فيه Argon‏ أمام ثلاثة منافسين: GPT-6 Astra‏ من OpenAI‏، وClaude Fable 5.1‏ وClaude Opus 5.5‏ من Anthropic‏. في كل صف الدرجة الأعلى مميّزة بالأخضر، ووسم يميّز الصفوف التي شغّلت فيها Google‏ نموذج Argon‏ بنفسها:

على الورق هذا فوز واضح. لكن حين نقرأ وثيقة منهجية القياس التي نشرتها Google‏ إلى جانب الجدول، تتغيّر الصورة بثلاثة أمور.

الأول: بعض الظروف مريحة لـArgon. في تشغيل الحاسوب، درجة Argon‏ هي الأفضل من بين ثلاث محاولات. وفي اختبار العلوم في سطر الأوامر حصل على 6 أضعاف وقت الاختبار المعتاد. وفي فهم الفيديو رأى كل نموذج عددًا مختلفًا من اللقطات من الفيديو. كل واحد من هذه مكتوب في الوثيقة، ولا شيء منها مكتوب في الجدول.

الثاني: منافسان غائبان. Claude Sonnet 5.5‏ وGPT-6.1 Sol‏ يكلّفان مثل Argon‏ بسعر الإطلاق، دولاران و10 دولارات (في Sol‏ حتى 272 ألف توكن من المدخلات)، وكلاهما غائب عن الجدول. بل إن Sonnet 5.5‏ ينال درجة أعلى في مؤشر Artificial Analysis‏: 56 مقابل 53. من يختار نموذجًا بحسب السعر عليه أن يقارن Argon‏ بهما تحديدًا.

الثالث: أين يخسر Argon‏. من بين أربعة اختبارات برمجة يخسر في اثنين: FrontierSWE‏، حيث المهام طويلة وجديدة، وTerminal-Bench‏. لم تكتب Google‏ في أي مكان "أفضل نموذج في العالم"، لكنها كتبت أن Argon‏ "يتفوّق على نماذج رائدة أخرى في الاختبارات في كل المجالات". هذا الجزء لا يصمد حين ننظر إلى البرمجة.

ماذا تقول الجهات المستقلة

جدول الشركة المصنِّعة يشبه شهادة اختار فيها الطالب بنفسه أي الدرجات يضع فيها وأمام من. ولكي نعرف أين يقف Argon‏ فعلًا، نحتاج إلى جهات تشغّل كل النماذج في الظروف نفسها. هذا هو المؤشر العام لإحداها:

في هذا المؤشر يأتي Argon‏ بعد Opus 5.5‏ وSonnet 5.5، متعادلًا مع GPT-6 Astra‏ وClaude Fable 5.1‏، اللذين صدرا في بداية سبتمبر. هذا مستوى جيد جدًا، لكنه ليس رأس الجدول.

وفي بقية المصادر المستقلة تنقسم الصورة بحسب نوع العمل:

المصادر: Arena‏ (30 سبتمبر)، Vals AI‏ (30 سبتمبر)، بيانات Epoch AI‏ التي تشمل CursorBench‏ وFrontierCode وAPEX-Agents‏ (14 أكتوبر)، Artificial Analysis‏ (14 أكتوبر).

النمط يتكرر: في الكتابة وفي المهام التجارية التي يمكن التحقق من إجابتها، يتصدّر Argon‏ أو يقترب من القمة. وفي البرمجة وبناء الواجهات والمهام المهنية التي يحكم خبراء على جودتها، يتأخر. في القائمتين اختبارات جديدة وخاصة، فالفجوة إذن بحسب نوع العمل. ومع ذلك، تبرز في القائمة الحمراء اختبارات البرمجة الجديدة.

benchmaxxing‏: هل "تدرّب Argon‏ على الامتحان"؟

benchmaxxing‏ تسمية لنموذج دُرّب بحيث يتفوّق تحديدًا في الاختبارات المعروفة. للتوضيح: طالبان ينالان العلامة الكاملة في اختبار SAT‏ الأمريكي. أحدهما درس المادة، والآخر حلّ كل امتحانات السنوات السابقة. في الامتحان التالي، بأسئلة لم يرياها من قبل، سيظهر الفرق بينهما. والدقة مهمة هنا: هذا ليس غشًا. إنه قرار بشأن أين يُستثمر التدريب، والنتيجة نموذج يبدو في الجدول أفضل مما يبدو في العمل.

في 30 سبتمبر، يوم الإعلان، أفادت Bloomberg‏ بأن موظفين في Google‏ يقولون هذا بالضبط عن Argon‏: إنه يحقق درجات جيدة في الاختبارات، ويكون أقل جودة حين يُترك ليعمل، خصوصًا في تصميم الواجهات. وبحسب التقرير، قال شخصان مطّلعان على النموذج إن Gemini 4‏ "يبدو متأثرًا" بهذه العملية. وقالت Google‏ إنه "ليس من الدقيق القول إن Gemini 4‏ متأخر في مجالات مثل البرمجة"، ونشرت رقمًا داخليًا: لدى مهندسيها، كود أكثر بنسبة 35% كتبه وكلاء ذكاء اصطناعي، وتغييرات أُلغيت أقل بنحو الثلث.

اختبار طائر البجع

اختبار طائر البجع الذي يجريه Simon Willison‏ اختبار غير رسمي قديم: "ارسم طائر بجع يركب دراجة هوائية"، بكود ملف SVG‏. كل نموذج جديد يخضع له، والنتيجة الجيدة تنتشر بسرعة. أخرج Argon‏ رسمة بجع ممتازة، بتكلفة 17 سنتًا.

Willison‏ نفسه لا يدّعي أن Google‏ درّبت Argon‏ على اختبار البجع. لكنه يشير إلى أن Google‏، بحسب علمه، هي المختبر الوحيد الذي استثمر موظفوه جهدًا خاصًا في رسومات SVG‏. وفي نقاش على Hacker News‏ تساءل بعض المعلّقين هل "احترق" الاختبار. هذا حال كل اختبار مشهور: حين يعرفه الجميع، يقيس أقل.

الفحص الذي أجريته: في أي شهر يقف Argon‏؟

لكي أفحص إحساسي بأن طيور البجع ليست كل شيء، أخذت أحدث أربعة اختبارات برمجة فيها نتيجة لـArgon، وفحصت من يتجاوز وأمام أي نموذج يخسر. التاريخ هو موعد صدور النموذج:

في اثنين من الاختبارات الأربعة، بناء المواقع وFrontierCode، يقع Argon‏ تحت Claude Opus 5‏ من أواخر يوليو، وفي مستوى نماذج من منتصف يوليو. وفي FrontierCode‏ هو حتى تحت Claude Fable 5‏ من يونيو. أي أنه في البرمجة وتصميم الواجهات يقف Argon‏ حيث كانت النماذج الرائدة قبل نحو ثلاثة أشهر، وهذا يتفق مع ما أراه في الأمثلة. وفي الاختبارين الآخرين هو أقرب، في مستوى سبتمبر.

وما الذي يناقض الشبهة

ليست كل الأدلة في الاتجاه نفسه:

• Arena‏ اختبار يصعب جدًا التدرّب عليه. الأسئلة يكتبها أشخاص من جديد كل يوم، وArgon الأول هناك في النصوص. من جهة أخرى، Arena‏ يقيس ما يفضّل الناس قراءته، ويمكن لنموذج أن يتعلّم كتابة إجابات يُستحسن اختيارها. كتب الباحث Teortaxes‏ أن Argon‏ ربما "مُكيَّف مع بيانات التفضيل"، وأن درجاته في الاختبارات التي يصعب التدرّب عليها لافتة.
• في الاختبارات الجديدة غير البرمجية Argon‏ قوي. هو الأول في APEX-Agents‏ (مهام المحللين والمستشارين) وفي Blueprint-Bench 2‏ (التفكير المكاني)، وفي Vending-Bench 2‏ (إدارة نشاط تجاري محاكى) يتجاوز Opus 5.5‏، وإن لم يتجاوز GPT-6 Astra‏.
• Leon Lin‏، الذي اختبر Argon‏ قبل الإطلاق، كتب أنه "ليس benchmaxxed‏ كما يظن كثيرون"، وفي التغريدة نفسها أنه ليس جيدًا في الواجهات والرسوم المتحركة، و"لا ذوق له".

تغريدة Leon Lin‏ على X‏، 13 أكتوبر 2026

استنتاجي من البيانات: الـbenchmaxxing لا يغطي النموذج كله. هو يفسّر أساسًا الفجوة بين ادعاءات Google‏ في البرمجة وبين ما يحدث في اختبارات البرمجة الجديدة وفي العمل نفسه. أما في الكتابة والمهام التجارية ذات الإجابة الواضحة فـArgon قوي فعلًا، حتى في الاختبارات التي يصعب التدرّب عليها.

أمثلة من الميدان: Argon‏ مقابل Opus 5.5‏

في أول 24 ساعة شغّل مطوّرون الطلب نفسه على النموذجين. إليكم تجربتين لصالح Argon‏، وواحدة لصالح Opus‏، وتقريرًا واحدًا عن حصة الاستخدام.

مصباح حمم، 18 سنتًا مقابل 1.27 دولار. يشغّل BridgeMind‏ على كل نموذج مهمة ثابتة: بناء مصباح حمم ثلاثي الأبعاد. أنهى Argon‏ في أقل من دقيقتين، بـ18 سنتًا، بزجاج نظيف وحمم حقيقية. أما Opus 5.5‏ فعمل 9 دقائق ونصفًا، بـ1.27 دولار.

تغريدة BridgeMind‏ والفيديو على X‏، 13 أكتوبر 2026

الطلب نفسه، 1.2 مقابل 8.2 دولار. أعطى المطوّر J A Z I I‏ النموذجين الطلب نفسه، بأعلى مستوى تفكير. بحسب قوله، جاءت النتائج "شبه متطابقة"، وكلّف Argon‏ نسبة 15% من السعر.

تغريدة notjazii‏ وفيديو المقارنة على X‏، 13 أكتوبر 2026

البرمجة وعمل الوكلاء: Opus‏ متقدم. كتب المصمم jumperz‏ أنه أُعجب بما يفعله Argon‏ مع المرئيات والمستندات المعقدة، لكن في البرمجة وعمل الوكلاء "Opus‏ ما زال متقدمًا عليه بكثير"، وأنها ليست قفزة كبيرة بما يكفي.

تغريدة jumperz‏ على X‏، 13 أكتوبر 2026

حصة أسبوع في نصف ساعة. شغّل ashen_one‏ ثلاثة اختبارات بسيطة، منها استنساخ للعبة Minecraft‏، وكتب أن النتائج "ليست مذهلة"، وأن الاختبارات استنفدت كل حصته الأسبوعية في اشتراك بـ100 دولار شهريًا خلال 30 دقيقة. ولمن يفكّر في الاشتراك: لم تنشر Google‏ مقدار استخدام Argon‏ الذي تشمله كل باقة.

تغريدة ashen_one‏ على X‏، 13 أكتوبر 2026

على Hacker News‏، في سلسلة نقاش الإطلاق، الصورة مشابهة. كتب بعض المعلّقين أن Opus 5.5‏ هو "أفضل نموذج برمجة بالإجماع"، وأشاد آخرون بـArgon لتفكيره الواضح والمباشر ولسرعته. وأفاد بعضهم بأعطال في اليوم الأول: حلقات تفكير لا تنتهي وأخطاء في الخادم.

كم يكلّف Argon‏ فعلًا: الخُمس، الثلث، أم مثل Opus‏

الادعاء بأن Argon‏ ينجز العمل نفسه بخُمس سعر Opus‏ صحيح في بعض الحالات. كل شيء يتوقف على نوع المهمة وعلى التاريخ:

ثلاثة أمور يُظهرها الرسم:

• في البناء المرئي لمرة واحدة الفجوة كبيرة. في تجربتين كلّف Argon‏ نحو سُبع Opus‏، وفي الثالثة، تجربة OhMyUnicorn‏، نحو 60%. Argon‏ ينهي بسرعة ويتوقف. أما Opus‏ فيواصل الصقل، وفي تجربة OhMyUnicorn‏ فحص الصفحة التي بناها ثلاث مرات.
• في العمل الواسع، يكلّف Argon‏ نحو الثلث بسعر الإطلاق، ومن النصف إلى الثلثين بسعر ديسمبر. قيس Opus‏ هناك في مستوى Max‏ المكلف. وبحسب Artificial Analysis‏، يأتي التوفير أساسًا من انخفاض سعر التوكن. يستهلك Argon‏ نحو 62 ألف توكن من المخرجات لكل مهمة، أي نصف Opus‏، لكن 2.3 ضعف GPT-6 Astra‏.
• في البرمجة المعقدة قد يختفي التوفير. في CursorBench‏ كلّف Argon 4.57‏ دولار للمهمة، مقابل 3.97 لـOpus 5.5 في مستوى تفكير مشابه. وكتبت Cursor‏ نفسها أن Argon‏ في هذا الاختبار "في مستوى Opus 5.5‏"، وهو فعلًا قريب في الدرجة، أقل بنحو 3 نقاط.

والتاريخ الذي يجدر تدوينه: 30 نوفمبر. حتى ذلك اليوم يكلّف Argon‏ دولارين لكل مليون توكن من المدخلات و10 دولارات للمخرجات، مثل Claude Sonnet 5.5‏ وGPT-6.1 Sol‏. وابتداءً من 1 ديسمبر يرتفع السعر إلى 4 و20، وهو بالضبط سعر Opus 5.5‏. من يبني اليوم عملية على Argon‏ بسبب السعر، عليه أن يحسبها منذ الآن بسعر ديسمبر.

أين تتصدّر Google‏ فعلًا

هذا ليس مقالًا ضد Google‏. هناك مجالات تكون فيها Google‏، في رأيي، قوية بشكل خاص، وهي أهم لمعظم الشركات من اختبارات البرمجة:

رأيي: لماذا ما زالت Google‏ متأخرة رغم كل مواردها

هنا أنتقل من الحقائق إلى التفسير.

Argon‏ تحسّن حقيقي، ولا أظن أن Google‏ كذبت. لكني أظن أنها قدّمته كنموذج يقود العالم، وهذا ليس الواقع. وشخصيًا، حين تعرض شركة أرقامًا لا تصمد في الميدان، تتراجع ثقتي بها. في الجدول القادم من Google‏ سأقرأ وثيقة منهجية القياس أولًا، وبعدها فقط الجدول.

أنا أؤمن بـGoogle. لديها الباحثون والرقائق والبيانات ومليارات المستخدمين. ولهذا تحديدًا يجدر السؤال لماذا ما زالت متأخرة. جوابي: Google‏ شركة مساهمة عامة، في مجال جديد وخطير.

• الضغط لإظهار النتائج. لدى Alphabet‏ التزامات تجاه المستثمرين، وكل إطلاق يُقاس في البورصة أيضًا. بحسب Bloomberg‏، ارتفع السهم بنحو 1.7% في التداول الذي تلا الإعلان، ثم محا جزءًا من الارتفاع بعد التقرير عن تشكّك الموظفين. وحين يتفاعل السوق مع الجدول، يكون هناك حافز قوي لاختيار الاختبارات والمنافسين الذين يُظهرونها بصورة جيدة.
• حرية أقل في التحرّك بسرعة. بصفتي مشتركًا، رأيت Anthropic‏ وOpenAI تغيّران عدة مرات مقدار الاستخدام الذي يحصل عليه كل مشترك. في يونيو رُفعت ضد Anthropic‏ دعوى تسعى لأن تكون دعوى جماعية، بزعم أن حصص الاستخدام في اشتراكات Max‏ أقل مما أُعلن. هذه ادعاءات لم يُفصل فيها بعد. في رأيي، قد تكلّف خطوة كهذه شركة مساهمة عامة بحجم Google‏ دعوى جماعية بالمليارات، ولذلك هي مقيّدة أكثر في كل خطوة. وأقدّر أن الحذر نفسه يعمل في السلامة أيضًا.
• السلامة. فتحت Google‏ نموذج Argon‏ أولًا لمجموعة مغلقة من المدافعين في الأمن السيبراني. في مجال كالأمن السيبراني هذا قرار صائب، لكنه يكلّف وقتًا، والمنافسون الأصغر يتحرّكون أسرع.

وعن تأخير الأسبوعين لديّ فرضية إضافية: أن المجموعة الأولى التي عملت مع النموذج رأت أن النتائج في الميدان أقل جودة مما يعد به الجدول. ليس لديّ مصدر لذلك. تفسير Google‏ الرسمي هو السلامة فقط، وهذا إحساسي لا حقيقة. أما الموثّق فهو: Gemini 3.5 Pro‏، الذي وُعد به في يونيو، أُلغي، وقال موظفون في Google‏ لـBloomberg إن Argon‏ أضعف في العمل منه في الاختبارات. هذا التقرير نُشر يوم الإعلان، ولذلك لا يفسّر التأخير نفسه.

أين يقع Argon‏ في Sigma AI Ranking‏

دخل Argon‏ إلى Sigma AI Ranking‏ في 13 أكتوبر بوسم "درجة أولية"، لأن مصدرًا واحدًا فقط، Arena‏، قاسه. وفي تحديث 14 أكتوبر دخل السعر، واختبار المعرفة من Epoch AI‏، وتصنيفات Arena‏ الكاملة، فنال درجة كاملة. النتيجة ستفاجئ على الأرجح من قرأ حتى هنا:

Argon‏ في المركز الثاني، بفارق 0.9 نقطة عن Opus 5.5‏، وبحسب قواعدنا هذا تعادل في القمة. لم نغيّر المنهجية لتناسب النتيجة رأيي، ولذلك من المهم شرح ما يقف وراء الرقم:

• الكتابة والموثوقية تأتيان من Arena‏. هناك Argon‏ الأول، لأن الناس يفضّلون إجاباته. هذه قوته الحقيقية، وهي أيضًا الموضع الذي تكون فيه شبهة "التكيّف مع بيانات التفضيل" ذات صلة.
• درجته كوكيل تقديرية. ليس لـArgon بعد نتيجة في Terminal-Bench‏، مصدرنا الرئيسي لعمل الوكلاء والبرمجة، ولذلك حُسبت الدرجة من مصادر موازية ومُيّزت بـ≈ في الصفحة. ودرجته في القدرة العامة تقديرية أيضًا، لأن Epoch AI‏ لم تنشر له بعد مؤشرها العام. ولم يدخل الحساب أي من اختبارات البرمجة الجديدة من القسم عن benchmaxxing‏، لأنها ليست بترخيص مفتوح.
• السعر هو سعر الإطلاق. يحسب التصنيف التكلفة بحسب السعر الحالي، دولاران و10 دولارات. وبحسب حسابي، في 1 ديسمبر، حين يتضاعف السعر، سينزل Argon‏ إلى نحو 88.3 ويخرج من التعادل.

بعبارة أخرى، يُظهر Sigma‏ بالضبط ما يصفه المقال: في المصادر التي تقيس الكتابة والمعرفة والسعر Argon‏ في القمة، وفجوته تقع حيث لا تغطّي المصادر المفتوحة بعد. وحين تُنشر نتيجة في Terminal-Bench‏، ستتحدّث الدرجة. لماذا بنينا تصنيفًا خاصًا بنا، ولماذا يعتمد على مصادر مفتوحة فقط، شرحناه في المقال عن Sigma AI Ranking‏.

لمن يصلح Gemini 4 Argon‏، ولمن لا يصلح بعد

Argon‏ أم Opus 5.5‏ لمهمتكم القادمة؟

خمسة أسئلة عن مهمة واحدة تفكّرون فيها. بعد النتيجة، شغّلوا المهمة مرة واحدة على النموذجين وراجعوا الفاتورة.

هل المهمة في الأساس كتابة أو تلخيص أو عمل مع مستندات، وليست تطوير برمجيات؟

نعم لا

هل تكفيكم نتيجة جيدة، حتى من دون أعلى درجات الصقل؟

نعم لا

هل المهمة خالية من بناء واجهة أو موقع أو رسوم متحركة؟

نعم لا

هل المهمة بلغة غير الإنجليزية، مثل العربية؟

نعم لا

هل تتكرر المهمة مرات كثيرة، بحيث تهمّكم تكلفة كل تشغيل؟

نعم لا

أجيبوا عن كل الأسئلة لتروا النتيجة.

أربعة أمور تُقال عن Argon‏، وما الصحيح منها

ماذا يعني ذلك لأصحاب الأعمال

ثلاثة استنتاجات عملية:

• هناك الآن ثلاثة نماذج قوية بنصف سعر التوكن في Opus‏: Claude Sonnet 5.5‏ وGPT-6.1 Sol‏ بشكل دائم، وArgon حتى نهاية نوفمبر. لمهام الكتابة والمستندات وخدمة العملاء بلغات غير الإنجليزية، Argon‏ مرشّح جدّي. هذا وقت تجربته.
• لا تختاروا نموذجًا بحسب جدول الشركة المصنِّعة. اقرأوا من قاس كل صف وفي أي ظروف، وجرّبوا على مهمة حقيقية واحدة من عملكم، مع ساعة ومع فاتورة. كتبت عن ذلك أيضًا في المقال عن Muse Wonder‏ من Meta‏: هناك أيضًا روى جدول الشركة قصة مختلفة عن تجارب الميدان.
• اختاروا النموذج بحسب المهمة، لا بحسب الشركة. خلال ثلاثة أشهر تبدّلت الأداة المتصدّرة مرتين، كما وصفت في المقال عن عودة Anthropic‏. الوكيل الجيد يمكنه أن يعمل مع Argon‏ في الكتابة ومع Opus‏ في البرمجة.

Platin Digital‏ هي OpenAI Select Partner‏، والوكلاء الذين نُنشئهم نبنيهم بالنماذج والأدوات الأنسب لكل نشاط تجاري، من OpenAI‏ وAnthropic وGoogle وغيرها. دخل Argon‏ لدينا مرحلة التجربة في الكتابة وفي العمل بلغات غير الإنجليزية. أما للبرمجة وللعمل الذي تحسم فيه الجودة، فأبقى في الوقت الحالي مع Opus 5.5‏.

لمزيد من القراءة: Gemini at Work 2026‏: وكيل Google‏ للأعمال، وChatGPT‏ أم Gemini‏ أم Claude‏ لشركتكم، ولماذا بنينا Sigma AI Ranking‏.

الأسئلة الشائعة

المصادر

• https‏://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon‏/
• https‏://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon‏/
• https‏://blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/build-with-gemini-4-argon‏/
• https‏://storage.googleapis.com/deepmind-media/Model-Cards/Gemini-4-Argon-Model-Card.pdf‏
• https‏://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_4_argon_model_evaluation.pdf‏
• https‏://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemini/gemini_4_safety_report.pdf‏
• https‏://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing‏
• https‏://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini-4-argon‏
• https‏://gemini.google/release-notes‏/
• https‏://platform.claude.com/docs/en/about-claude/pricing‏
• https‏://developers.openai.com/api/docs/pricing‏
• https‏://artificialanalysis.ai/articles/gemini-4-argon-google-top-three-labs‏
• https‏://artificialanalysis.ai/models/comparisons/gemini-4-argon-vs-claude-opus-5-5‏
• https‏://x.com/ArtificialAnlys/status/2105392625788637299‏
• https‏://www.vals.ai/models/google_gemini-4-argon‏
• https‏://epoch.ai/data/benchmark_data.zip‏
• https‏://cursor.com/cursorbench‏
• https‏://www.frontierswe.com‏/
• https‏://cognition.com/frontiercode‏
• https‏://x.com/arena/status/2105394855644139908‏
• https‏://simonwillison.net/2026/Oct/13/llm-gemini‏/
• https‏://news.ycombinator.com/item‏?id‏=50073879
• https‏://x.com/bridgemindai/status/2110050421184360718‏
• https‏://x.com/notjazii/status/2110073240404271335‏
• https‏://x.com/jumperz/status/2110064835270689125‏
• https‏://x.com/LexnLin/status/2110057390259290540‏
• https‏://x.com/ashen_one/status/2110055018191565201‏
• https‏://x.com/bindureddy/status/2110038264463987088‏
• https‏://x.com/cursor_ai/status/2110087611763368271‏
• https‏://x.com/teortaxesTex/status/2105455812915433849‏
• https‏://ohmyunicorn.com/labs/dream-loop/planet-argon‏/
• https‏://andonlabs.com/evals/blueprint-bench-2‏
• https‏://artificialanalysis.ai/evaluations/omniscience‏
• https‏://www.thestar.com.my/tech/tech-news/2026/10/02/google-grapples-with-employee-scepticism-about-new-gemini-4‏
• https‏://venturebeat.com/technology/google-unveils-gemini-4-argon-retaking-benchmark-lead-over-openai-and-anthropic-but-in-limited-release‏
• https‏://www.khaleejtimes.com/business/google-announces-gemini-4-flagship-ai-model-after-months-of-delays-2‏
• https‏://www.techzine.eu/news/applications/144960/opinions-are-divided-on-gemini-4-argon‏/
• https‏://www.engadget.com/2194626/anthropic-hit-with-lawsuit-over-its-claude-max-usage-limits‏/