ما الجديد في Gemini 4 Argon؟

‫Gemini 4 Argon‏ (gemini-4-argon) هو نموذجنا الأحدث والأكثر تطورًا. يمكنه الاستدلال لفترة أطول على المشاكل الصعبة لتحقيق نتائج أفضل في المهام المعقّدة المتعلّقة بالترميز والوكلاء والرياضيات والعلوم. يتوفّر Gemini 4 Argon من خلال Gemini API وفي Google AI Studio.

يوفّر Gemini 4 Argon نافذة سياق موحّدة تتسع لمليون رمز مميّز، وقدرة على فك ترميز ما يصل إلى مليون رمز مميّز، ومستويات تفكير قابلة للتعديل (low وmedium وhigh).

يشرح هذا الدليل الميزات الجديدة في Gemini 4 Argon، والتغييرات في واجهة برمجة التطبيقات، وأمثلة على الرموز البرمجية، وإرشادات نقل البيانات.

النموذج الجديد

الطراز رقم تعريف الطراز مستوى التفكير التلقائي الأسعار الوصف
Gemini 4 Argon gemini-4-argon medium يتوفّر هذا النموذج حتى 30 نوفمبر 2026 بسعر تمهيدي يبلغ دولارَين أمريكيَّين لكل مليون رمز إدخال و10 دولار أمريكي لكل مليون رمز إخراج (4 دولار أمريكي لكل مليون رمز إدخال و20 دولار أمريكي لكل مليون رمز إخراج بعد ذلك). لمزيد من التفاصيل، يُرجى الاطّلاع على الأسعار. نموذجنا الأكثر تطوّرًا، المصمَّم لحلّ أصعب المشاكل بعمق ودقة في مهام هندسة البرمجيات والعمل المعرفي في العالم الحقيقي.

للاطّلاع على التفاصيل الكاملة، يُرجى الانتقال إلى صفحة نموذج Gemini 4 Argon. للاطّلاع على تفاصيل الأسعار التمهيدية، يُرجى الانتقال إلى قسم الأسعار لاحقًا في هذه الصفحة أو صفحة الأسعار.

البدء السريع

استخدِم المثال التالي لإرسال طلب إلى gemini-4-argon باستخدام الإعداد التلقائي المقترَح thinking_level (medium) والحدّ الأقصى لعدد الرموز المميّزة في الردّ الذي يبلغ 64 ألف:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-4-argon",
    input="Write a three.js script that renders a realistic 3D black hole with gravitational lensing."
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
  model: "gemini-4-argon",
  input: "Write a three.js script that renders a realistic 3D black hole with gravitational lensing.",
});

console.log(interaction.output_text);

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "model": "gemini-4-argon",
    "input": "Write a three.js script that renders a realistic 3D black hole with gravitational lensing."
  }'

الميزات الجديدة في Gemini 4 Argon

  • حدّ موحّد لرموز الإدخال والناتج يبلغ مليون رمز: يتشارك الإدخال والتفكير والناتج في نافذة واحدة تضم 1,048,576 رمزًا.
  • فك الترميز الطويل: يمكن أن يتجاوز الردّ الواحد الآن 64 ألف رمز مميّز، ويصل إلى مليون رمز مميّز ناقص الإدخال. يُرجى الاطّلاع على فك الترميز الطويل.
  • أصبحت ميزة "فهم الفيديو المستند إلى الذكاء الاصطناعي الوكيل" متوفرة للجمهور العام: أصبحت ميزة فهم الفيديو المستند إلى الذكاء الاصطناعي الوكيل متوفرة الآن للجمهور العام.
  • التوفّر في "الوكلاء المُدارون": أصبح وكيل Antigravity في "الوكلاء المُدارون" في Gemini متوافقًا الآن مع Gemini 4 Argon.

للاطّلاع على المواصفات الكاملة، يُرجى الانتقال إلى صفحة نموذج Gemini 4 Argon. لمعرفة تفاصيل الأسعار، يُرجى الاطّلاع على صفحة الأسعار.

مخرجات أكبر وفك ترميز طويل

يستطيع Gemini 4 Argon التفكير لفترة أطول في المسائل الرياضية والعلمية ومشاكل الترميز الصعبة.

  • استخدام thinking_level للتحكّم في عمق الاستدلال: يحدّد مستوى التفكير مدى عمق استدلال النموذج قبل الإجابة. ‫max_output_tokens هو حدّ أقصى صارم: يتوقف الردّ فور بلوغ مجموع وقت التفكير والناتج هذا الحدّ، لذا يجب ضبطه على قيمة عالية بما يكفي لعدم قطع الإجابة.
  • إنشاء ما يصل إلى مليون رمز مميّز من خلال التنفيذ في الخلفية: يمكنك استخدام ميزة التنفيذ في الخلفية مع ضبط قيمة max_output_tokens على أكثر من 65,536 للسماح بردّ واحد يتجاوز 64 ألف رمز مميّز، ويصل إلى مليون رمز مميّز. ينشئ النموذج ردودًا طويلة على مراحل تصل إلى 64 ألف رمز مميّز، وتستمر كل مرحلة من حيث توقفت المرحلة السابقة. من خلال التنفيذ في الخلفية، تنفّذ خوادمنا عمليات المتابعة هذه نيابةً عنك. بما أنّ كل مرحلة تضيف خطوة model_output إلى interaction.steps، يمكنك دمج النص في جميع خطوات model_output عند اكتمال التفاعل.

Python

import time
from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-4-argon",
    input="Write a complete, rigorous proof of the prime number theorem.",
    background=True,
    generation_config={
        "max_output_tokens": 262144,
        "thinking_level": "high",
    },
)

while interaction.status in ("in_progress", "queued"):
    time.sleep(5)
    interaction = client.interactions.get(id=interaction.id)

# Each hop adds a model_output step, so join the text of all of them.
text = "".join(
    content.text
    for step in interaction.steps
    if step.type == "model_output"
    for content in step.content
    if content.type == "text"
)
print(text)
print("Status:", interaction.status)
print("Usage:", interaction.usage)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

let interaction = await client.interactions.create({
  model: "gemini-4-argon",
  input: "Write a complete, rigorous proof of the prime number theorem.",
  background: true,
  generation_config: {
    max_output_tokens: 262144,
    thinking_level: "high",
  },
});

while (interaction.status === "in_progress" || interaction.status === "queued") {
  await new Promise((resolve) => setTimeout(resolve, 5000));
  interaction = await client.interactions.get(interaction.id);
}

// Each hop adds a model_output step, so join the text of all of them.
const text = interaction.steps
  .filter((step) => step.type === "model_output")
  .flatMap((step) => step.content ?? [])
  .filter((content) => content.type === "text")
  .map((content) => content.text)
  .join("");
console.log(text);
console.log("Status:", interaction.status);
console.log("Usage:", interaction.usage);

REST

ID=$(curl -s -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-4-argon",
    "input": "Write a complete, rigorous proof of the prime number theorem.",
    "background": true,
    "generation_config": {
      "max_output_tokens": 262144,
      "thinking_level": "high"
    }
  }' | jq -r '.id')

while true; do
  RESP=$(curl -s "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions/$ID" \
    -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY")
  STATUS=$(echo "$RESP" | jq -r '.status')
  if [[ "$STATUS" != "in_progress" && "$STATUS" != "queued" ]]; then
    echo "$RESP" | jq -r '[.steps[]? | select(.type == "model_output") | .content[]? | select(.type == "text") | .text] | join("")'
    break
  fi
  sleep 5
done

يُعدّ التنفيذ في الخلفية أسهل طريقة لتشغيل عملية فك ترميز طويلة. ويتم تشغيل حلقة المتابعة من جهة الخادم إلى أن ينتهي النموذج أو يصل إلى max_output_tokens. إذا كنت بحاجة إلى تحكّم أكثر دقة في عمليات إعادة المحاولة والتراجع ومعالجة الأخطاء (أو لا تريد تخزين تفاعلاتك)، يمكنك استخدام المتابعة من جهة العميل في GenerateContent API. ستتوفّر أيضًا ميزة المتابعة من جهة العميل قريبًا في Interactions API. للاطّلاع على معلومات حول البث وإعادة الاتصال واحتساب الرموز المميّزة وحالات استخدام فك الترميز الطويل، يُرجى مراجعة دليل فك الترميز الطويل.

ضبط الحدود القصوى لرموز الناتج المميّزة

يحدّد max_output_tokens إجمالي الرموز المميّزة للتفكير والمخرجات في الردّ. يجب ضبطه على قيمة عالية بما يكفي لكي لا يؤدي التفكير إلى اختصار الإجابة، وعلى قيمة منخفضة بما يكفي للحدّ من الإنفاق عندما تستهلك طلبات صعبة كل الميزانية.

استخدِم هذه القيم كنقطة بداية:

  • المهام العادية: احتفِظ بالقيمة التلقائية البالغة 65,536 أو لا تضبط أي قيمة.
  • التطبيقات الحالية التي يقلّ الحدّ الأقصى فيها عن 32 ألفًا: يجب رفع قيمة السمة max_output_tokens إلى 32,768 على الأقل. يمكن لـ Gemini 4 Argon استهلاك جزء أكبر من الحدّ الأقصى في التفكير مقارنةً بالنماذج السابقة. لاستخدام عدد أقل من الرموز المميّزة، يمكنك خفض مستوى التفكير بدلاً من ذلك.
  • الاستدلال المعقّد والترميز: اضبط background: true وmax_output_tokens على 131,072 أو 262,144، بحد أقصى 1,048,576 ناقص الرموز المميّزة للإدخال.

فهم مستويات التفكير

مستوى التفكير هو عنصر التحكّم الرئيسي في الجودة ووقت الاستجابة واستخدام الرموز المميّزة في Gemini 4 Argon:

مستوى التفكير استخدام الرموز المميّزة حالات الاستخدام
low أقل عدد من الرموز المميّزة وأقل وقت استجابة المهام الأبسط والأعمال التي تتأثر بالتكلفة يمكنك أيضًا استخدامه لمهام التحليل والكتابة التي تتطلّب تفكيرًا بسيطًا. قد تنخفض الجودة في المهام الصعبة.
medium (تلقائي) متوازن يُنصح به لمعظم المهام، بما في ذلك الرموز البرمجية المعقّدة وحالات الاستخدام التي تتطلّب وكيلًا.
high أكبر عدد من الرموز المميّزة، وأبطأ رمز مميّز أولاً الاستدلال المعقّد، والرياضيات والعلوم الصعبة، ومهام الترميز أو الوكلاء الأكثر صعوبة يتوافق بشكل جيد مع فك الترميز الطويل للنتائج الطويلة.

أجرِ تقييماتك على المستويات الثلاثة، ثم اختَر أدنى مستوى يلبي معايير الجودة لديك. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على دليل التفكير.

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    model="gemini-4-argon",
    input="Analyze this payment processing pipeline for race conditions during retry attempts and rewrite the transaction locks safely.",
    generation_config={
        "thinking_level": "medium"  # Balanced reasoning effort for complex tasks
    }
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
  model: "gemini-4-argon",
  input: "Analyze this payment processing pipeline for race conditions during retry attempts and rewrite the transaction locks safely.",
  generation_config: {
    thinking_level: "medium", // Balanced reasoning effort for complex tasks
  },
});

console.log(interaction.output_text);

REST

curl "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -X POST \
  -d '{
    "model": "gemini-4-argon",
    "input": "Analyze this payment processing pipeline for race conditions during retry attempts and rewrite the transaction locks safely.",
    "generation_config": {
      "thinking_level": "medium"
    }
  }'

‫Gemini 4 Argon في "الوكلاء المُدارون"

يتوافق وكيل Antigravity في Gemini Managed Agents مع Gemini 4 Argon. لاستخدامه، اضبط النموذج في agent_config:

Python

from google import genai

client = genai.Client()

interaction = client.interactions.create(
    agent="antigravity-preview-09-2026",
    input=(
        "Audit https://web.dev for performance, Core Web Vitals, and SEO. "
        "Query Google's PageSpeed Insights API for both Mobile and Desktop strategies. "
        "Check search indexing with Google Search for site:web.dev. "
        "Format the output as a side-by-side scorecard table with prioritized fixes."
    ),
    environment="remote",
    agent_config={
        "type": "antigravity",
        "model": "gemini-4-argon",
    },
)

print(interaction.output_text)

JavaScript

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

const client = new GoogleGenAI({});

const interaction = await client.interactions.create({
  agent: "antigravity-preview-09-2026",
  input:
    "Audit https://web.dev for performance, Core Web Vitals, and SEO. " +
    "Query Google's PageSpeed Insights API for both Mobile and Desktop strategies. " +
    "Check search indexing with Google Search for site:web.dev. " +
    "Format the output as a side-by-side scorecard table with prioritized fixes.",
  environment: "remote",
  agent_config: {
    type: "antigravity",
    model: "gemini-4-argon",
  },
}, { timeout: 300000 });

console.log(interaction.output_text);

REST

curl -X POST "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/interactions" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -H "x-goog-api-key: $GEMINI_API_KEY" \
  -d '{
    "agent": "antigravity-preview-09-2026",
    "input": "Audit https://web.dev for performance, Core Web Vitals, and SEO. Query Google'\''s PageSpeed Insights API for both Mobile and Desktop strategies. Check search indexing with Google Search for site:web.dev. Format the output as a side-by-side scorecard table with prioritized fixes.",
    "environment": "remote",
    "agent_config": {
      "type": "antigravity",
      "model": "gemini-4-argon"
    }
  }'

لمزيد من الخيارات، يُرجى الاطّلاع على اختيار النموذج في دليل وكيل Antigravity.

قائمة التحقّق الخاصة بنقل البيانات

  `/gemini-api-dev migrate my app to Gemini 4 Argon`

نقل البيانات إلى gemini-4-argon

  • تعديل معرّف النموذج: غيِّر سلسلة النموذج المستهدَف إلى gemini-4-argon.
  • مراجعة max_output_tokens: إذا ضبطت هذا الإعداد بشكل صريح اليوم، ننصحك برفعه. ننصح باستخدام 32,768 على الأقل، لأنّ Gemini 4 Argon يمكنه استهلاك المزيد من الحدّ الأقصى في التفكير.
  • ضبط مستوى التفكير: اختَر low أو medium (الإعداد التلقائي) أو high، واختبِر عبء العمل في المستويات الثلاثة.
  • التوقّف عن استخدام التخزين المؤقت للسياق الصريح: لا يتوافق التخزين المؤقت للسياق الصريح (cachedContents / caches.create) مع Gemini 4 Argon. أزِل الطلبات التي تنشئ cached_content أو تشير إليه. يتم تفعيل ميزة التخزين المؤقت الضمني تلقائيًا للطلبات التي تحتوي على 4,096 رمز مميّز على الأقل، ويتم تطبيق خصم بنسبة% 95 على الرموز المميّزة للإدخال المخزّنة مؤقتًا عند نتيجة ذاكرة التخزين المؤقت.
  • إزالة مَعلمات أخذ العينات: أزِل temperature وtop_p وtop_k من طلباتك. وفي حال توفيرها، سيتم تجاهلها.
  • استخدام التنفيذ في الخلفية للنتائج الطويلة: بالنسبة إلى المهام التي تتطلّب أكثر من 64 ألف رمز مميّز، اضبط background على "صحيح" وmax_output_tokens على قيمة أكبر من 65,536.
  • زيادة مهلة العميل: قد تستغرق الطلبات الصعبة عدة دقائق. استخدِم التنفيذ في الخلفية أو اضبط مهلة عميل HTTP على 15 دقيقة على الأقل.
  • الاحتفاظ بحالة المحادثة على الخادم: استخدِم previous_interaction_id للمحادثات المتعدّدة الجولات والمحادثات التي تتضمّن استدعاء الدوال.

الأسعار

يتوفّر Gemini 4 Argon بسعر تمهيدي حتى 30 نوفمبر 2026:

  • الرموز المميّزة للإدخال: ‏2.00 دولار أمريكي لكل مليون رمز مميّز (‏4.00 دولار أمريكي اعتبارًا من 1 ديسمبر 2026)
    • الرموز المميّزة للإدخال المخزّنة مؤقتًا: يوفّر التخزين المؤقت الضمني خصمًا بنسبة %95 على الإدخال المخزّن مؤقتًا، ليصل السعر إلى 0.10 دولار أمريكي لكل مليون رمز مميّز (0.20 دولار أمريكي اعتبارًا من 1 ديسمبر 2026).
  • رموز الناتج المميّزة، بما في ذلك الرموز المميّزة للتفكير: ‏10 دولار أمريكي لكل مليون رمز مميّز (‏20 دولار أمريكي اعتبارًا من 1 ديسمبر 2026)

لا يتوفّر Gemini 4 Argon في المستوى المجاني. للاطّلاع على فئات الأسعار الكاملة، يُرجى الانتقال إلى صفحة الأسعار.

طُرز أخرى

الخطوات التالية