Cập nhật 14/10/2026: Ngày 13/10, Google bắt đầu mở Gemini 4 Argon cho thuê bao Google AI Pro và Ultra trong ứng dụng Gemini, theo blog.google. The Verge cho biết mô hình cũng đang được triển khai trong AI Mode của Google Search cho thuê bao Pro và Ultra, và cho thuê bao Ultra trên nền tảng phát triển Antigravity của Google; chưa rõ khi nào, hoặc có hay không, thuê bao Plus và người dùng miễn phí được dùng. Argon ra mắt với giá ưu đãi 2 USD cho mỗi triệu token đầu vào và 10 USD cho mỗi triệu token đầu ra, mức giá mà The Verge cho biết sẽ tăng gấp đôi vào cuối tháng 11. Google tuyên bố Argon vượt GPT-6 Astra, Claude Fable 5.1 và Claude Opus 5.5 trên các bài đánh giá về lập trình, an ninh mạng, khoa học, tài chính và luật (The Verge).
Google vừa công bố Gemini 4 Argon, mô hình AI frontier (mô hình AI tiên tiến nhất tính đến thời điểm ra mắt) thế hệ mới. Quyền truy cập ban đầu chỉ dành cho “một nhóm chuyên gia bảo vệ không gian mạng đáng tin cậy” thông qua chương trình Fairwind. Theo blog.google, Google sẽ mở rộng cho nhà phát triển, doanh nghiệp và người dùng phổ thông sau khi hoàn thiện các cơ chế kiểm soát và thu thập đủ phản hồi từ nhóm thử nghiệm đầu tiên.
Tại sao Gemini 4 Argon chưa mở cho tất cả mọi người?
Google cho biết phát hành năng lực frontier ở mức này cần đi theo từng giai đoạn. Theo The Verge, việc mở giới hạn ban đầu nhằm bảo đảm mô hình không bị misalignment (hoạt động theo cách ngoài ý muốn của nhà phát triển). Google cho biết sẽ củng cố “các biện pháp bảo vệ frontier quan trọng” trước khi mở rộng, bao gồm phòng thủ trước việc bị lợi dụng, trước prompt injection (tấn công can thiệp vào lệnh điều khiển của AI thông qua đầu vào được thiết kế đặc biệt) và hệ thống giám sát misalignment.
Google cũng đang tham gia quy trình tự nguyện của chính phủ Mỹ về cấp quyền truy cập mô hình trước khi phát hành, theo The Verge.
Riêng với nhóm chuyên gia an ninh mạng tin cậy, Google phát hành Argon không kèm các cơ chế bảo vệ an ninh mạng thông thường, cho phép họ tiếp cận “toàn bộ năng lực phòng thủ an ninh mạng ở mức frontier”, bao gồm khả năng tự động tìm kiếm, xác thực và vá lỗ hổng bảo mật.
Gemini 4 Argon đạt điểm benchmark như thế nào?
Google công bố bảng so sánh cho thấy Gemini 4 nhỉnh hơn các mô hình cạnh tranh của OpenAI và Anthropic ở nhiều benchmark, theo The Verge. Các chỉ số cụ thể từ blog.google:
- DeepSWE v1.1: 77,9%, đo hiệu suất trên các tác vụ kỹ thuật phần mềm thực tế nhiều bước liên tiếp
- AutomationBench (benchmark của Zapier): 51,3%, xếp hạng #1, kiểm thử khả năng thực thi từ đầu đến cuối trên các chức năng kinh doanh cốt lõi
- LVBench: 91,7%, đo khả năng hiểu video dài, đứng đầu theo chuẩn hiện tại
- Vals Index: xếp hạng #1, đo tác động kinh tế trên các lĩnh vực tài chính, lập trình, pháp lý và thuế, có trọng số theo đóng góp GDP của Mỹ
- Harvey’s Legal Agent Benchmark: điểm dẫn đầu trong nghiên cứu và soạn thảo pháp lý (blog.google)
Google đang dùng Gemini 4 Argon nội bộ như thế nào?
Hàng nghìn nhân viên Google đã sử dụng Argon trong công việc hằng ngày, theo blog.google. Ba ứng dụng nội bộ minh họa quy mô triển khai:
- Tối ưu hóa điện toán lượng tử: Argon vượt baseline nghiên cứu đã công bố 40% trong bài toán tối ưu tài nguyên subroutine (chương trình con) điện toán lượng tử, “chỉ trong vài phút”, theo blog.google.
- Tiết kiệm bộ nhớ trung tâm dữ liệu: Một nhóm Argon agent (hệ thống AI hoạt động với mức giám sát của con người tối thiểu) phân tích fleet-wide telemetry (tín hiệu sử dụng từ toàn bộ hệ thống máy chủ của Google) và giải phóng hơn 300 TiB bộ nhớ, với dự báo tiết kiệm tổng cộng 500 TiB đến 1 PiB, theo blog.google.
- Di chuyển codebase quy mô lớn: Argon agent đang chuyển đổi các codebase C/C++ sang ngôn ngữ lập trình Rust trên toàn Google, gồm hơn 800.000 dòng code cho nhân Fuchsia Zircon. Với bộ giải mã video mã nguồn mở libgav1, Argon tạo ra phiên bản Rust an toàn về bộ nhớ chạy nhanh hơn 2,7 lần so với bản Rust hiện có, theo blog.google.
Giới hạn output 1 triệu token thay đổi được điều gì?
Blog.google cho biết giới hạn output token (lượng văn bản tối đa mô hình có thể tạo ra trong một phiên làm việc) của Gemini 4 Argon tăng từ 64.000 token lên 1 triệu token, tức tăng hơn 15 lần. Trong thực tế, mô hình có thể hoàn thành toàn bộ một buổi review codebase, phân tích pháp lý dài hoặc tổng hợp nghiên cứu quy mô lớn trong một phiên liên tục, không cần chia nhỏ thành nhiều lần gọi riêng lẻ. Theo blog.google, điều này “bổ sung chiều sâu suy luận mới để giải quyết các vấn đề khó trong một lần”.
Giá Gemini 4 Argon và bối cảnh cạnh tranh
Blog.google công bố mức giá giới thiệu: 2 USD/triệu token đầu vào và 10 USD/triệu token đầu ra. Cached input token (nội dung đã xử lý trước mà mô hình lưu lại, không cần tính toán lại) được tính với mức giảm 95% so với giá đầu vào thông thường.
Gemini 4 Argon ra mắt đúng một ngày sau sự kiện DevDay của OpenAI, nơi OpenAI công bố AI agent Dots và mô hình GPT-6.1 Sol, theo The Verge. Cùng tuần đó, OpenAI cho biết sẽ không phát hành mô hình GPT-6.1 Astra như kế hoạch vì lo ngại về an toàn, cũng theo The Verge. Koray Kavukcuoglu được bổ nhiệm làm người đứng đầu Google DeepMind vào tháng 8, theo The Verge.
Góc nhìn Hingewise: ý nghĩa với khả năng hiển thị trên AI
Phần này là nhận định của Hingewise, không phải tuyên bố từ các nguồn trên.
Nói thẳng: khi một bộ phận tài chính hay pháp lý đặt câu hỏi nghiên cứu cho Gemini 4 Argon, những thương hiệu và nguồn xuất hiện trong câu trả lời là những thương hiệu có khả năng hiển thị trên AI. Những thương hiệu không xuất hiện thì không tồn tại trong quy trình làm việc đó.
Ba điểm từ thông báo này đáng chú ý với bất kỳ thương hiệu nào đang nghĩ đến khả năng hiển thị trên AI:
- Các ngành dọc doanh nghiệp là chiến trường đầu tiên. Benchmark của Argon dẫn đầu ở tài chính, pháp lý và kỹ thuật phần mềm, không phải tìm kiếm phổ thông. Đây là các lĩnh vực mà nghiên cứu hỗ trợ bởi AI đang dần thay thế tìm kiếm truyền thống. Theo đánh giá của Hingewise, các thương hiệu trong những ngành này mà chưa được cấu trúc cho AI retrieval (khả năng AI đọc và lấy nội dung) đang ở vị trí bất lợi có thể đo lường được.
- Cửa sổ 1 triệu token thay đổi cách AI chọn nguồn. Khi mô hình hoàn thành toàn bộ phân tích trong một phiên thay vì nhiều lần gọi riêng, nó dựa trên một tập nguồn nhất quán xuyên suốt. Theo Hingewise, các nguồn xuất hiện sớm trong quá trình suy luận có thể có trọng số cao hơn. Đây là lợi thế cấu trúc cho thương hiệu có nội dung rõ ràng, được trích dẫn đầy đủ và có thẩm quyền về các chủ đề liên quan đến ngành.
- Quyền truy cập giới hạn hôm nay định hình thói quen doanh nghiệp về sau. Người dùng đầu tiên trong chương trình Fairwind, chủ yếu là chuyên gia an ninh mạng, sẽ hình thành thói quen xung quanh những nguồn và tài liệu tham chiếu mà Argon hiển thị. Những thói quen đó thường tồn tại khi quyền truy cập mở rộng sang người dùng doanh nghiệp khác. Định vị sớm trong tập tham chiếu của mô hình khó bị thay thế hơn so với gia nhập muộn.
Nhận định của Hingewise: điểm benchmark cho thấy Gemini 4 Argon có thể làm gì. Câu hỏi quan trọng hơn là nguồn nào mô hình xem là có thẩm quyền khi xử lý nghiên cứu doanh nghiệp ở quy mô lớn. Điều đó không xuất hiện trong bất kỳ biểu đồ benchmark nào. Nó sẽ lộ ra ở chỗ: tên ai được mô hình trích dẫn khi soạn hàng nghìn bản ghi nhớ pháp lý và phân tích tài chính đầu tiên mà người dùng thực sự tạo ra.
Checklist trước khi Gemini 4 chạm đến quy trình ngành của bạn
- Kiểm tra robots.txt (file quy định AI crawler được phép truy cập phần nào trên website) không vô tình chặn các AI user agent lớn
- Rà soát structured data (schema markup, giúp hệ thống AI đọc hiểu và phân loại nội dung) trên các trang quan trọng nhất
- Xác nhận các trang về chủ đề ngành có số liệu cụ thể và dẫn nguồn rõ ràng, thay vì chỉ mô tả chung chung
- Đánh giá liệu mỗi đoạn nội dung có thể đứng độc lập để AI trích dẫn trực tiếp mà không mất ngữ nghĩa không
- Xem xét liệu nội dung hiện có bao phủ đúng các chủ đề thuộc lĩnh vực tài chính, pháp lý hoặc kỹ thuật mà Argon được định hướng phục vụ không
- Kiểm tra các trang quan trọng có được internal link (liên kết nội bộ) và cấu trúc đủ rõ để AI xác định thẩm quyền của bạn trong lĩnh vực không
Nguồn: blog.google · The Verge
Bài viết được soạn với sự hỗ trợ của AI từ các nguồn dẫn ở trên và đối chiếu với các nguồn đó trước khi đăng. "Góc nhìn Hingewise" là nhận định biên tập của Hingewise, dựa trên khung phân tích và lập trường chúng tôi dùng trong công việc GEO. Cách chúng tôi làm việc: Chính sách biên tập.