Официальный релиз Gemini 4 Hydrogen

Содержание страницыList
Официальный релиз Gemini 4 Hydrogen

Исследовательское подразделение Google DeepMind представило новую компактную модель семейства Gemini 4 под названием Hydrogen. Релиз ориентирован на быстрое и экономичное выполнение прикладного кода, сопровождение репозиториев и многоагентные цепочки. В отличие от тяжелых исследовательских моделей Carbon и Argon, новинка создана для повседневных задач инженеров и пользователей, которым требуется максимальная скорость отклика при минимальной стоимости токенов.

Согласно официальному анонсу Google, модель стала доступна сразу во всей экосистеме компании. Ее можно запустить через платформу Google AI Studio, API, среду разработки Android Studio, корпоративные сервисы Gemini for business, табличный процессор Google Sheets и поисковую систему Google для миллионов пользователей по всему миру.

Оркестратор моделей в Google Antigravity и многопоточная разработка

В реальной разработке сложного программного обеспечения командам требуется баланс между глубоким архитектурным анализом и рутинным выполнением задач. Чтобы сделать такое взаимодействие автоматическим, разработчики внедрили инструмент Orchestrator в среду Google Antigravity. Система динамически переключает нейросети прямо во время одной рабочей сессии в зависимости от текущего шага проекта.

Флагманская модель Carbon берет на себя роль ведущего координатора и системного архитектора, а Gemini 4 Hydrogen выступает в качестве быстрого исполнителя и верификатора изменений. На бенчмарке Terminal-Bench 4.0 автоматическая связка достигла показателей успешности уровня Carbon, сократив расход квоты токенов на 24% и завершив тесты на 19% быстрее. При параллельной работе Hydrogen ведет независимую сборку и прогон тестов сразу в нескольких изолированных рабочих пространствах.

Сравнение бенчмарков: Gemini 4 Hydrogen против Claude Sonnet 5.5 и GPT-6.1 Terra

По результатам официального тестирования новинка опережает ключевых соперников своей весовой категории в 7 из 10 проверенных дисциплин. Модель демонстрирует превосходство в агентном программировании SWE-sweep, комплексных тестах знаний Agents Last Exam, автоматизации рабочих процессов AutomationBench-AA и задачах мультимодального анализа MKA и Chartography.

Дисциплина и бенчмарк Gemini 4 Hydrogen Claude Sonnet 5.5 GPT-6.1 Terra
SWE-sweep (Агентный код и багфикс) 13,5% 3,1% 5,8%
Terminal-Bench 4.1 (Команды CLI и среда) 57,0% 63,9% нет данных
Agents Last Exam v1.1 (Глубокие знания) 71,6% 60,4% 69,8%
AutomationBench-AA (Агентные процессы) 76,1% 71,8% 60,2%
Vending-Bench 2 (Оценка стоимости решений) 14 549 $ 11 165 $ 9 107 $
OSWorld-2.1 (Управление интерфейсом ПК) 77,6% 83,9% 74,2%
MKA (Multimodal Knowledge Agent) 53,4% 52,0% 43,8%
Chartography (Анализ диаграмм и схем) 66,6% 61,6% 63,2%
Terminal-Bench-Science 0.1 (Научный код) 51,4% 59,9% 58,3%
HLE-Diamond (Сложные логические рассуждения) 58,8% 53,3% 47,3%
Сводная таблица бенчмарков Gemini 4 Hydrogen против Claude Sonnet 5.5 и GPT-6.1 Terra
Сводные результаты тестирования Gemini 4 Hydrogen в сравнении с конкурентами по десяти дисциплинам

На независимой платформе Artificial Analysis новинка опередила более дорогую модель Argon по индексу интеллекта при базовой настройке размышлений (51 балл против 50), а в максимальном режиме достигла 54 баллов. В живом бенчмарке многоэтапных агентных задач на ресурсе Agent Arena модель заняла пятую строчку глобального рейтинга.

График Artificial Analysis Intelligence Index 5.0.1
Соотношение качества рассуждений и стоимости решения задач в индексе Artificial Analysis

Четыре уровня рассуждений и контекстное окно в один миллион токенов

Инженеры Google предусмотрели четыре уровня глубины мышления: низкий, средний, высокий по умолчанию и максимальный. Это позволяет гибко настраивать компромисс между скоростью отклика и качеством проработки задачи. Для быстрых исправлений интерфейса подойдет минимальный уровень, а для сложного рефакторинга архитектуры можно включить максимальную детализацию цепочки мыслей.

Бенчмарк Terminal-Bench 4.0
Зависимость успешности выполнения задач от вычислительных затрат на бенчмарке Terminal-Bench 4.0

По сравнению с предыдущим поколением Gemini 3.8 Flash скорость завершения операций выросла в 2,5 раза при троекратном росте показателей в среде консоли. Число вымышленных утверждений сократилось более чем в 5 раз. При работе с объемными базами кода модель нативно группирует запросы на чтение файлов и поиск параллельными пакетами, ускоряя анализ проектов в 2-2,8 раза и экономя до 23% токенов.

Бенчмарк AutomationBench-AA
Показатели точности при выполнении автоматизированных рабочих процессов в бенчмарке AutomationBench-AA

Визуальные ответы в поиске Google и глубокое понимание естественного языка

Параллельно с разработчиками обновление получили рядовые пользователи поиска Google. Интеграция Hydrogen позволила системе точнее улавливать суть сложных многосоставных запросов с опечатками и специфическими требованиями. Поисковый алгоритм формирует визуальные карточки, мгновенно адаптируя структуру выдачи под конкретную задачу.

Визуальный ответ поиска Google на базе Gemini 4 Hydrogen
Пример формирования интерактивного визуального ответа в поиске Google при подборе жилья

При поиске недвижимости пользователь получает не просто список страниц, а интерактивный каталог с планировками, разбивкой по ценам, фильтрами районов и ключевыми характеристиками. Также обновилась технология развертывания поисковых запросов query fan-out, которая находит полезные узкопрофильные сайты за пределами стандартного топа ссылок.

Безопасность агентных цепочек и предотвращение инъекций промптов

Особое внимание создатели уделили надежности в автономных сценариях. В агентных задачах вероятность выхода за установленные границы снизилась на 81%, а риск бросить задачу на полпути уменьшился на 79%. Число некорректных действий и попыток срезать углы сократилось в 12 раз по сравнению с тестами предыдущих моделей.

В тестах на честность при столкновении с невыполнимыми задачами модель достигла показателя 96,7%, отказываясь фальсифицировать результаты. В бенчмарке Gray Swan устойчивость к скрытым атакам через инъекции промптов выросла более чем в 2,3 раза. В ходе аудита более 200 тысяч шагов модель сохранила читаемость цепочек рассуждений на уровне 99,9% без скрытых искажений логики.

Тарифы и доступность в экосистеме сервисов

Контекстное окно составляет 1 миллион входных токенов и до 1 миллиона выходных токенов. Тарификация зафиксирована на едином уровне по всему окну контекста: 1,50 $ за миллион входных токенов и 7,50 $ за миллион выходных токенов без повышающих коэффициентов за объем данных.

Бесплатные пользователи приложения Gemini получают доступ к Hydrogen автоматически, когда система считает модель оптимальной для запроса. Подписчики тарифов Google AI Pro и Ultra могут переключаться на модель вручную через выпадающий список интерфейса. Доступ к новинке также открыт в Google Sheets для корпоративных подписчиков.

Следите за тестами новых языковых моделей, развитием агентных систем и бенчмарками разработчиков в разделе новостей на aimarketcap.ru.