Gemini 4 Argon: Những điều cần biết về AI mới của Google

Gemini 4 Argon hiện đã có mặt trên toàn cầu dành cho các nhà phát triển và doanh nghiệp thông qua API trong AI Studio và nền tảng Gemini. Dưới đây là những điều cần biết về Gemini 4 Argon.

Gemini 4 Argon là gì?

Gemini 4 Argon là mô hình AI tiên phong mới nhất của Google DeepMind, tập trung chủ yếu vào các tác vụ chuyên môn phức tạp và các công việc đòi hỏi khả năng tự chủ cao (agentic workloads).

Thay vì chỉ tối ưu hóa cho việc hỏi đáp ngắn gọn, Argon được thiết kế để duy trì khả năng suy luận xuyên suốt các tác vụ quy mô lớn và bao gồm nhiều bước thực hiện.

Hãy hình dung sự khác biệt:

Thay vì chỉ yêu cầu:

“Hãy viết hàm này.”

Thì với Argon, quy trình sẽ là:

“Hiểu cơ sở mã nguồn này, xác định vấn đề, thực hiện các thay đổi cần thiết, kiểm thử kết quả, rà soát lại quá trình triển khai và tiếp tục thực hiện cho đến khi hoàn tất toàn bộ tác vụ.”

Sự khác biệt đó mang ý nghĩa rất quan trọng.

Cuộc đua AI hiện nay đang dần chuyển dịch từ chatbot đơn thuần sang tác nhân AI (AI agents) có khả năng hoàn thành toàn bộ quy trình công việc, và Gemini 4 Argon dường như là bước đi mạnh mẽ nhất của Google theo hướng này.

Google đặc biệt nhấn mạnh vào bốn lĩnh vực trọng tâm: kỹ thuật phần mềm, công việc tri thức trong doanh nghiệp, suy luận đa phương thức và phòng thủ an ninh mạng.

Cách thử Gemini 4 Argon

AI mới này dành cho người đăng ký Google AI Ultra trong Google Antigravity, cũng như người đăng ký Google AI Ultra và Pro trong ứng dụng Gemini và chế độ AI (AI Mode) trên Tìm kiếm.

Google đã công bố mức giá khởi điểm cho API của Argon:

• 2 USD cho mỗi triệu token đầu vào
• 10 USD cho mỗi triệu token đầu ra
• Token đầu vào được lưu vào bộ nhớ đệm (cached) sẽ được giảm giá 95%, tương đương 0,10 USD cho mỗi triệu token

Mức giá này thấp hơn so với các đối thủ cạnh tranh chính. Claude Opus 5.5 của Anthropic có giá lần lượt là 4 USD và 20 USD cho mỗi triệu token đầu vào và đầu ra, trong khi GPT-6 Astra có giá 10 USD và 50 USD cho mỗi triệu token.

Đợt triển khai này đi kèm với một số thay đổi khác đối với ứng dụng Gemini. Thứ nhất, giao diện lập trình dạng tác nhân (agentic coding interface) hiện đã được tích hợp ngay trong ứng dụng Gemini trên macOS, cho phép người dùng chuyển đổi linh hoạt giữa việc trò chuyện và viết mã mà không cần đổi ứng dụng. Thứ hai, một nút chuyển đổi mới trong cửa sổ trò chuyện chính cho phép chuyển Gemini từ chế độ trò chuyện sang chế độ tác vụ (tasks). Ở chế độ tác vụ, Gemini có thể tiếp tục xử lý công việc trên các ứng dụng Google và dịch vụ khác ngay cả khi bạn không ngồi trước máy tính. Người dùng đăng ký gói Pro và Ultra sẽ được quyền sử dụng tính năng này.

Ngoài ra, Gemini hiện có thể kết nối với hơn 40 ứng dụng, bao gồm Instacart, OpenTable, Adobe và Shopify. Google giới thiệu tính năng này cho các công việc như đặt mua thực phẩm, đặt bàn nhà hàng, cũng như thiết kế hoặc xây dựng doanh nghiệp trực tuyến.

Gemini 4 Argon: Thực sự tốt đến mức nào?

Các kết quả đánh giá hiệu năng (benchmark) của chính Google đối với Gemini 4 Argon rất ấn tượng. Công ty công bố các con số: 77,9% trên DeepSWE v1.1, 51,3% trên AutomationBench, 91,7% trên LVBench và 68% trên CWE-bench v1.

Tuy nhiên, chúng ta không nên chỉ dựa vào các chỉ số do chính nhà sản xuất công bố. Các kết quả đánh giá độc lập sẽ mang lại cái nhìn khách quan và toàn diện hơn.

Hiện tại, Vals AI xếp Gemini 4 Argon ở vị trí dẫn đầu trong bảng xếp hạng tổng thể Vals Index với số điểm 68,90%. Chỉ số này đánh giá khả năng thực hiện các tác vụ mang lại giá trị kinh tế trong nhiều lĩnh vực như tài chính, lập trình, pháp lý và thuế.

Mô hình này cũng đứng đầu trong bài kiểm tra Finance Agent v2 của Vals và đạt kết quả xuất sắc (gần vị trí dẫn đầu) trong nhiều bài đánh giá về lập trình và bảo mật.

Tuy nhiên, Artificial Analysis lại đưa ra một bức tranh khác biệt đôi chút.

Gemini 4 Argon đạt 53 điểm trên bảng xếp hạng Artificial Analysis Intelligence Index. Dù vẫn nằm trong nhóm các mô hình tiên phong (frontier models) hàng đầu, nhưng nó không phải là mô hình chiến thắng tuyệt đối ở mọi hạng mục.

Và có lẽ đó chính là cách nhìn nhận đúng đắn về Gemini 4 Argon. Không có một "mô hình AI tốt nhất" duy nhất cho mọi tác vụ.

Những mô hình khác nhau được tối ưu hóa cho các sự kết hợp khác nhau giữa nhiều yếu tố: chất lượng suy luận, khả năng lập trình, hiệu suất tác nhân (agent), độ trễ, chi phí, khả năng đa phương thức (multimodality), tính an toàn và hiệu quả sử dụng token.

Liệu Gemini 4 Argon có phải là mô hình AI tốt nhất năm 2026?

Còn quá sớm để khẳng định điều này.

Gemini 4 Argon mới chỉ vừa được công bố, quyền truy cập công khai vẫn còn hạn chế và các thử nghiệm độc lập trong môi trường thực tế vẫn đang được triển khai.

Tuy nhiên, việc ra mắt này rõ ràng đã đưa Google Gemini trở lại vị trí trung tâm trong cuộc đua phát triển các mô hình AI tiên tiến nhất.

Điều quan trọng nhất không hẳn là việc giành chiến thắng trong mỗi bài kiểm tra hiệu năng (benchmark) riêng lẻ, mà chính là định hướng phát triển của mô hình:

• Khả năng suy luận tự chủ kéo dài hơn
• Các tác nhân (agent) AI hỗ trợ lập trình mạnh mẽ hơn
• Thực thi quy trình công việc của doanh nghiệp
• Phòng thủ an ninh mạng tiên tiến
• Khả năng hiểu đa phương thức trên quy mô lớn
• Chuỗi hành động của tác nhân (agent) dài hơn đáng kể

Đó chính là hướng đi mà ngành công nghiệp AI dường như đang nhắm tới.