Gemini 4 Argon: 10 вирусных примеров народного творчества в новой модели Google

Google открыл Gemini 4 Argon для разработчиков и подписчиков 13 октября 2026 года. Что с моделью уже показывают, видно по вирусному треду: в 10 примерах она пишет код для игр и 3D-сцен.

Ниже: как новая модель выходила в релиз, её характеристики, 10 примеров и что они говорят о возможностях Gemini 4 Argon.

Как вышел Gemini 4 Argon: два этапа с 30 сентября по 13 октября

Gemini 4 Argon – первая вышедшая модель семейства Gemini 4 от Google DeepMind. Google анонсировал её 30 сентября 2026 года, но доступ получили только кибер-партнёры по программе Fairwind: Google говорит, что модель обучали прежде всего для защитных задач в кибербезопасности.

Открытый доступ начался 13 октября. Модель доступна через API в Google AI Studio, подписчикам Ultra в среде разработки Antigravity, подписчикам Pro и Ultra в приложении Gemini и в режиме ИИ в поиске, компаниям в Gemini for business.

Технические характеристики Gemini 4 Argon

К цифрам Google есть оговорка. Лидерство ^[1] в 12 из 18 тестов своей таблицы заявляет сам Google; по R&D World, результаты конкурентов он не перезапускал, а брал с чужих лидербордов. Bloomberg 6 октября сообщил, что часть сотрудников Google с доступом считает модель на реальных задачах слабее, чем в тестах; Google назвал такую оценку неточной.

Десять примеров из вирусного треда

Гоночная игра по фотографиям рабочего стола

Argon собрал играбельную гонку на Three.js (библиотека трёхмерной графики для браузера) с помощью Blender MCP. В анонсе Google упомянута игра с тем же сюжетом, со ссылкой на демо в AI Studio.

Теннис, где телефон служит ракеткой

Автор пишет, что модель создала 3D-ассеты и механику за один заход.

Шахматы с волшебниками

Demis Hassabis пишет, что модель показала понимание физики и 3D-моделирование. В анонсе Google есть ссылка на демо с адресом wizard-chess-3d в AI Studio.

Храмовый комплекс в Blender

Argon построил пагоду и соседние здания с листвой и светом через циклы визуальной критики нескольких агентов в Antigravity (среда разработки Google с агентами).

Готический 3D-мир из одного изображения

Из единственной картинки получился законченный мир с реагирующим на события светом.

Схема «взрыва» Pixel из CAD-файла

Из сырого CAD-файла в Antigravity получилась анимация разлёта деталей со светом, камерой и звуком через Blender MCP; модель прошла 1000 итераций, проверяя собственные рендеры.

Боевой вертолёт в Three.js

Вертолёт целиком создан процедурно. Автор пишет о цикле самопроверки Argon со второй моделью, Nano Banana (генерация изображений).

Интерактивный музей компьютеров Apple за 50 лет

По тексту поста, без подготовленных данных Argon сам собрал архивные фото, очистил их, нашёл характеристики и построил 3D-ленту, где интерфейс меняется под десятилетие. Проверить эти шаги по посту нельзя: ссылок на источники нет.

534 картины, нарисованные кодом

Все картины созданы кодом без моделей генерации изображений.

Свой трассировщик лучей, видео-инструмент и аудиомикшер

Argon написал 3D-трассировщик лучей (программу, которая рассчитывает свет и тени в сцене), инструмент для видео и аудиомикшер.

Что примеры говорят о возможностях Argon

Главный навык в большинстве примеров: Argon пишет код, который что-то строит. Сцена на Three.js, скрипт для Blender, трассировщик – всё это текст.

Второй навык – долгая работа с инструментами. В примерах с пагодой, схемой Pixel и вертолётом модель работает в цикле: пишет код, получает рендер, критикует результат, правит. Blender MCP (Model Context Protocol – способ подключить инструмент к модели) и Antigravity дают ей руки и глаза. В примере со схемой Pixel таких кругов, по тексту поста, было 1000; сколько токенов на них ушло, в посте не названо. Но результат складывается из модели и цикла вокруг неё, и по постам вклад модели от вклада обвеса не отделить.

Третье – границы. Тестов на 3D у независимых трекеров не нашлось: Artificial Analysis и Vals показывают, что Argon на уровне лучших моделей и местами впереди, но эти индексы мерят другое.

Новая модель Gemini 4 Argon конкурирует с ChatGPT 6 Astra и Claude Fable 5.1. Все 3 уже доступны в SYNTX.AI ^[2]. Вы можете самостоятельно сравнить все флагманы и выбрать лучший для своих задач. Вводите промокод CTRLAI и забирайте скидку 20% на любой тариф.

Источники

• Min Choi, тред «10 wild examples» про Gemini 4 Argon, 13 октября 2026 (в файле; сам пост при проверке не открылся): https://x.com/minchoi/status/2110218145277395191 ^[3]

• Koray Kavukcuoglu, Gemini 4 Argon: Built to solve your hardest problems, блог Google, 13 октября 2026: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-argon/ ^[4]

• Lucas Ropek, Google releases Gemini 4 Argon, TechCrunch, 30 сентября 2026: https://techcrunch.com/2026/09/30/google-releases-gemini-4-argon-called-its-most-powerful-model-yet/ ^[5]

• Artificial Analysis, Gemini 4 Argon (High): https://artificialanalysis.ai/models/gemini-4-argon ^[6]

• Vals AI, Gemini 4 Argon: https://www.vals.ai/models/google_gemini-4-argon ^[7]

• Brian Buntz, Google’s overdue Gemini 4 Argon reaches the frontier with mixed results for science, R&D World, 1 октября 2026 (обновлено 6 октября): https://www.rdworldonline.com/googles-overdue-gemini-4-argon-reaches-the-frontier-with-mixed-results-for-science/ ^[8]

• Vasu Deo Sankrityayan, Gemini 4 Argon Hands-On Review, Analytics Vidhya, 14 октября 2026: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2026/10/gemini-4-argon-review/ ^[9]