Google DeepMindが「Gemini 4 Argon」を公開、Vals Indexで首位

発表内容と提供チャネル

Google DeepMindは2026年10月13日、最新のフロンティアモデル「Gemini 4 Argon」を公開しました。発表はGoogle DeepMindのSVP兼Google Chief AI Architectを務めるKoray Kavukcuoglu氏によるものです。開発者、企業、科学者、一般の消費者に向けて提供されるとしています。コーディングや金融、法務、サイバーセキュリティ、科学といった分野で、複数ステップを要する実務タスクを高い精度で処理することを狙ったモデルだと説明されています。

提供チャネルは複数に分かれます。開発者と企業向けには、AI StudioとGemini platformのAPI経由で利用できます。Google AI Ultraの加入者は開発環境「Google Antigravity」で、Google AI UltraとProの加入者はGemini appおよびSearchのAI Modeで利用できるとされています。導入価格は入力100万トークンあたり2ドル、出力100万トークンあたり10ドルで、キャッシュ済みの入力トークンは95%割引とされています。

性能指標として、Googleは「Vals Index」での首位を挙げています。Vals Indexは金融やコーディング、法務、税務といった経済的に重要な分野でのモデル性能を測る指標だと説明されています。

エンジニアリングでの成果

Google社内では、Argonを難易度の高いエンジニアリング課題に使ったと報告されています。Chromeチームは、Chromiumの4000万行のコードベースのうち、約600万行のレガシーなブラウザ機能フォルダから、コアとなるウェブページ処理を分離する作業にArgonを活用しました。数百ファイルに及ぶアーキテクチャのリファクタリングを数週間で完了し、通常なら数カ月かかる作業を短縮できたとしています。ユーザーにとっては、開いているウェブページをタブやサイドパネル、フローティングウィンドウ間で再読み込みなしに移動できるようになるほか、ブラウザのクラッシュの一因を減らせるとされています。

Googleのオープンソース「Agent Development Kit（ADK）」のチームは、フレームワークのオーバーヘッド削減を狙ってArgonに作業を任せました。Argonは夜間に自律的に動作し、長時間セッションでのメモリ内セッション準備時間を40%削減、コールドインポートを21%高速化する最適化を提示し、これらはgoogle/adk-pythonに取り込まれたとしています。

科学研究向けの事例もあります。量子化学のオープンソースパッケージ「xTB」では、分子構造の予測が最大2.3倍、コンフォーマー探索が1.8倍高速になったとされ、変更はGitHub上の公式リポジトリに貢献されました。またGemma 4 E2Bでは、A100上でvLLMを使った推論が2.85倍高速化し、毎秒約37,900トークンから108,000トークン超に増えた一方、トークンの一致率は100%で品質劣化はなかったとしています。

業務・科学分野への展開

Argonは法律や金融、科学といった専門性の高い業務ワークフロー向けにも使われています。原文では、企業顧客やスタートアップの早期アクセスプログラムで成果が出ていると説明されています。創薬に取り組むIsomorphic Labsは、複雑なPDFや特許を短時間で要約・抽出する用途でArgonを活用し、数週間かかっていた工程を数時間に短縮したとしています。考古学分野では、約50GBのLiDARスキャンやCAD図面、公文書館資料を統合し、チャコ・キャニオンを探索可能な3Dモデルとして再構築した事例が紹介されています。

サイバーセキュリティでは、Googleは「Fairwind Program」の対象パートナーを数百社に拡大すると発表しました。Wizは公共インフラを無償で守る「Scan for Good」でArgonを利用しています。政府機関との連携では、機密データの露出につながる問題を事前に特定・修正し、医療インフラでは複数の脆弱性を連鎖させてマスターキーの露出と管理者権限の取得につながる問題を発見・修正したとされています。

科学研究では、量子コンピューティング、核融合、希少疾患の3領域が挙げられています。量子分野では、誤り訂正デコーダ「AlphaQubit」の社内版を最適化されたハードウェアカーネルに変換し、推論スループットをほぼ2倍にしたとしています。核融合では、Googleのチームとメリーランド大学のMatt Landreman教授が、1967年から続く「Gradの予想」に対するより広いクラスの反例を発見したと報告しています。希少疾患では、Gamow Labsが新生児のゲノム解析にArgonを使い、定型ソフトウェアが見落としていた染色体再構成を特定した事例が紹介されています。

不明点と注意点

価格は「導入価格（introductory price）」と明記されており、恒久的な料金体系かどうかは原文では示されていません。今後変更される可能性がある点には注意が必要です。

性能面では、Vals Indexでの首位やRareBenchで57%、LabBenchで52.2%といった数値が示されていますが、これらはGoogle自身または協力先による評価です。第三者が独立に検証した結果は原文には記載されていません。また、日本語を含む多言語での性能については言及がなく、日本国内での実利用を検討する際には別途確認が必要です。