[#news](?q=%23news) [#Gemini](?q=%23Gemini) [#AIvideo](?q=%23AIvideo)

**Gemini 4 Argon: що отримають AI-креатори**?  

За останні тижні нам уже вистачило нових флагманів. Тому про довгоочікувану Gemini 4 поговоримо через наші задачі: розібрати відеореференс, написати сценарій, підготувати промпти й сторіборд, автоматизувати частину роботи. Для креаторів найцікавіше тут виглядає поєднання розуміння довгих відео та роботи з великим обсягом матеріалів. Саме з цього ми б починали знайомство з моделлю.

**Відеореференси: найсильніший аргумент**
У таблиці Google Argon набрала 91,7% у LVBench, тесті розуміння довгих відео. Astra має 87,5%, Opus 5.5 має 83,7%, Fable 5.1 має 79,7%.
Для нашої роботи це привід перевірити конкретний ланцюжок: дати референс, попросити розкласти його на сцени, описати рух камери, світло й монтаж, а потім перетворити розбір на шотліст і промпти. 

**Сценарії, промпти й сторіборди**
За Artificial Analysis контекст Argon становить 1 млн токенів. Приблизно такий самий обсяг є у більшості моделей на наших графіках. Сам по собі мільйон уже не дивує.
Цікавіше, як модель працює всередині нього. У GraphWalks на 256 тис. – 1 млн токенів Argon має 84,2%, Astra 71,8%. Це тест пошуку зв’язків у довгому контексті. Для креатора звідси випливає сценарій перевірки: завантажити бриф, опис персонажів, референси й правки та подивитися, чи модель узгоджує їх між собою.

Google також заявляє здібності до творчого письма. Але окремого порівняння якості сценаріїв, промптів для Veo/Kling чи PDF-сторібордів у релізі немає. Тут важливо перевірити драматургію, сталість деталей між сценами й те, як промпт відпрацьовує у відеогенераторі. Гарний текст сам по собі цього не гарантує.
Для сторіборда можна перевірити підготовку описів кадрів і верстки через інструменти. Готовий PDF з правильними сторінками, зображеннями та підписами залежить і від засобів експорту.

**MCP**
Якщо ваш клієнт і MCP-сервер дають доступ до потрібних операцій, Argon можна буде перевіряти як керівника такого процесу. Але анонс не підтверджує готової інтеграції з Resolve, Higgfield чи інших сервісів. 

**Інтелект, ліміти й швидкість**
У незалежному Intelligence Index Argon має 53 бали: як Astra та Fable 5.1. Opus 5.5 має 58, Sonnet 5.5 має 56, Gemini 3.1 Pro має 30. Це оцінка загальних здібностей, а не рейтинг режисерського смаку.
Google підняла ліміт вихідних токенів із 64 тис. до 1 млн, приблизно у 15,6 раза. Запас призначений і для довгого міркування. Для звичайного ролика цей ліміт навряд чи буде головним критерієм.

**Скільки коштує й коли можна спробувати**
За оголошеним тарифом Google: $2 за 1 млн вхідних і $10 за 1 млн вихідних токенів на промо. Після нього: $4 / $20. Дату завершення промо не назвали; кешований вхід дешевший на 95%.
На промо базові тарифи дорівнюють Sonnet 5.5 і Sol, після промо дорівнюватимуть Opus 5.5. Це оплата роботи LLM; генерація самого відео оплачується окремо у відповідному сервісі.

Поки доступ розширюють серед обраних партнерів. Ширший запуск почнуть із платних API-клієнтів та Google AI Ultra, без конкретної дати.

**Висновок?**
Для AI-відеокреаторів Argon найбільше заслуговує уваги на етапі розбору референсів і підготовки складного проєкту. Коли відкриють доступ - це потенційно топ-1 для креативу. 

[Офіційний реліз Google](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/?utm_source=chatgpt.com). [blog.google](https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon/?utm_source=chatgpt.com)
[Порівняльні тести Google DeepMind](https://deepmind.google/models/gemini/). [Google DeepMind](https://deepmind.google/models/gemini/?authuser=50&hl=ja&utm_source=chatgpt.com)
[Artificial Analysis: Gemini 4 Argon](https://artificialanalysis.ai/models/gemini-4-argon?utm_source=chatgpt.com).

**  **[TG](https://t.me/+3aYpsHA1MF81NTEy)** | **** **[YT](https://www.youtube.com/@shtuchka-intelekt)** |****  **[IG](https://www.instagram.com/cherner_vova/)