ما الجديد في Gemini 4 Argon؟

‫Gemini 4 Argon‏ (gemini-4-argon) هو نموذجنا الأحدث والأكثر تطورًا. يمكنه الاستدلال لفترة أطول على المشاكل الصعبة للحصول على نتائج أفضل في المهام المعقّدة في الترميز والمهام المستندة إلى الوكلاء 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

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 الناتج وهو 64 ألف:

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)

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);

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."
  }'

ما الجديد في Gemini 4 Argon؟

• حدّ موحّد لرموز الإدخال والناتج يبلغ مليون رمز: تشترك رموز الإدخال والتفكير والناتج في نافذة واحدة تبلغ 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.
• متاح في "الوكلاء المُدارون": أصبح وكيل Antigravity في "الوكلاء المُدارون" في Gemini متوافقًا 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 مستوى الاستدلال: يحدّد مستوى التفكير مدى تعمّق النموذج في الاستدلال قبل الردّ. ‫max_output_tokens هو حدّ أقصى صارم: يتوقف الردّ فور وصول التفكير والناتج معًا إليه، لذا يجب ضبطه على قيمة عالية بما يكفي لكي لا يتم قطع الإجابة.

• إنشاء ما يصل إلى مليون رمز مميّز من خلال التنفيذ في الخلفية: استخدِم التنفيذ في الخلفية مع قيمة max_output_tokens أكبر من 65,536 للسماح لردّ واحد بتجاوز 64 ألف رمز مميّز، ما يصل إلى مليون رمز مميّز. ينشئ النموذج ردودًا طويلة في قفزات تصل إلى 64 ألف رمز مميّز، وتستمر كل قفزة من حيث توقفت القفزة 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.

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)

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);

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 ميزة 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، وقيمة منخفضة بما يكفي للحدّ من الإنفاق عندما تستهلك طلبات صعبة كل الرموز المتاحة.

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:

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

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)

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);

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:

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)

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);

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 هذه القيمة بشكل صريح اليوم، ننصحك برفعها. 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 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 العيّنات: 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.
• مراجعة تقديرات التكلفة: تتم فوترة كل رمز مميّز يعالجه النموذج، بما في ذلك تعليمات نظام الأدوات الداخلية وتعريفات الدوال عند استخدام ميزة "الربط بمصادر البيانات" (يُرجى الاطّلاع على الأسعار).

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، ليصبح السعر 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: ‏10.00 دولار أمريكي لكل مليون رمز مميّز (‏20.00 دولار أمريكي اعتبارًا من 1 ديسمبر 2026)

يتم احتساب كل رمز مميّز يعالجه النموذج وتحصيل رسوم مقابله، بما في ذلك الرموز المميّزة للتفكير وتعليمات نظام الأدوات الداخلية وتعريفات الدوال عند استخدام ميزة "التحقّق من المصادر". وستبقى ميزة تحديد المصدر من خلال "بحث Search" خاضعة للفوترة لكل طلب بحث.

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

نماذج أخرى

• Gemini 3.8 Flash
• ‫Gemini 3.6 Flash و3.5‎ Flash-Lite
• عرض جميع النماذج

الخطوات التالية

• يمكنك الاطّلاع على دليل فك الترميز الطويل للتعرّف على كيفية البث وإعادة الاتصال واحتساب الرموز المميّزة.
• يمكنك الاطّلاع على دليل التفكير لمعرفة طريقة عمل مستويات التفكير وملخّصات الأفكار.
• يمكنك الاطّلاع على مزيد من المعلومات حول المهام الطويلة في دليل التنفيذ في الخلفية.
• اختبِر الطلبات وحسِّنها في Google AI Studio.