Google представила Gemini 4 Hydrogen: быстрая модель по цене $1,50 за миллион токенов

Цена и место в линейке

В линейке Gemini 4 есть более тяжёлые модели Carbon и Argon. Google отводит им работу, где нужны глубокие архитектурные решения: проектирование систем и поиск неочевидных багов. Hydrogen рассчитана на другое: писать код, запускать тесты и проверять правки быстро и аккуратно. Её можно использовать отдельно или в паре с Carbon и Argon.

Тарифы такие:

• $1,50 за миллион входных токенов;
• $7,50 за миллион выходных токенов;
• цена одинакова для всего окна в 1 млн токенов, без надбавки за длинный контекст.

По индексу интеллекта Artificial Analysis на стандартном высоком уровне «мышления» Hydrogen получает 51 балл против 50 у Argon. На максимальной настройке xhigh результат достигает 54. Google также отмечает, что модель часто справляется с задачами быстрее аналогов своего класса. Все эти данные приводит сама компания.

Orchestrator в Google Antigravity

Вместе с моделью Google добавила в Antigravity функцию Orchestrator. Она переключает модели прямо внутри одной сессии, например между Carbon и Hydrogen, и разработчику не нужно выбирать их вручную.

На тесте Terminal-Bench 4.0 Orchestrator показал результат, близкий к Carbon. При этом он в среднем расходовал на 24% меньше квоты и работал на 19% быстрее. Для параллельных агентов Google предлагает такую схему: Carbon координирует работу, а Hydrogen запускает рабочих и проверяющих агентов. Они собирают и тестируют изменения одновременно в изолированных рабочих пространствах.

Сравнение с Gemini 3.8 Flash

Для тех, кто сейчас сидит на Gemini 3.8 Flash, Google называет Hydrogen крупным обновлением:

• задачи выполняются в 2,5 раза быстрее на стандартном высоком уровне;
• результат в Terminal-Bench 4.1 вырос с 18,2% до 57%;
• выдуманных утверждений стало меньше более чем в 5 раз;
• при сбое вызова инструмента или пустой выдаче поиска модель перестраивается и продолжает работу.

Ещё одна особенность — параллельные вызовы. Чтобы изучать большие репозитории, Hydrogen читает файлы и запускает поиск пачками, а не по одному. Партнёры Google в ранних тестах со сложными графами, SQL и данными получили ускорение в 2–2,8 раза и экономию токенов на 12–23% относительно 3.8 Flash. Правки модель вносит точечно, не переписывая посторонние файлы. На бенчмарке SWE-sweep, где нужно найти и исправить баг без поломки остального кода, она обходит модели того же уровня.

Результаты в тестах

По данным Google, в агентных задачах Hydrogen показывает следующее:

• 5-е место на Agent Arena, живом бенчмарке arena.ai;
• 58,8% на HLE-Diamond, лучший результат в своём классе;
• 1-е место на Vals Tax Agent Bench (52,3%);
• делит 1-е место на Vals Legal Research Bench (55,8%) с другими моделями;
• лидерство в классе на AutomationBench-AA.

Модель работает и с мультимодальными данными. Она принимает до 1 млн токенов на входе и может выдать до 1 млн на выходе. Из PDF, таблиц, графиков, аудио и видеозаписей она собирает отчёты со ссылками на источники. На новом бенчмарке Multimodal Knowledge Agent, где проверяют работу со сложными визуальными файлами, у Hydrogen 53,4%.

Что это значит на практике

Hydrogen нацелена на разработчиков и команды, которым нужен дешёвый и быстрый исполнитель для кода и агентов. Обычному пользователю она интересна прежде всего как показатель того, какими будут будущие версии Gemini. Доступный нам фрагмент материала Google не раскрывает, где именно можно пользоваться моделью, а официальных данных о доступности в России пока нет. Все цифры из тестов получены самой Google и её партнёрами, независимые проверки появятся позже.