Lewati ke konten utama

Gemini 4 Hydrogen: Model Google yang Cepat dan Hemat Biaya untuk Alur Kerja Agens

Gemini 4 Hydrogen baru dari Google menyamai Argon yang lebih besar dalam kecerdasan sambil berjalan 2,5x lebih cepat daripada Gemini 3.8 Flash. Berikut posisi model ini dalam keluarga Gemini 4, apa yang ditunjukkan tolok ukur, biayanya, dan kapan Anda harus menggunakannya.
Josef Waples
Josef Waples

Buat Akun Gratis Anda

Berlatih dan lacak kemajuan Anda.

Lanjutkan dengan GoogleDengan melanjutkan, Anda menyetujui Ketentuan Penggunaan, Kebijakan Privasi dan bahwa data Anda disimpan di AS.

Pertama hadir Gemini 4 Argon, model general-purpose besar yang direkomendasikan untuk coding harian. Lalu hadir Gemini 4 Carbon, model frontier untuk masalah tersulit.

Sekarang, ada Gemini 4 Hydrogen.

Namanya sudah memberi petunjuk: hidrogen adalah unsur paling ringan, dan ini adalah model ringan, cepat, dan berbiaya rendah dalam keluarga tersebut. Hydrogen dibuat untuk menyelesaikan pekerjaan dengan cepat dan hemat, untuk coding sehari-hari dan kerja agens yang tidak membutuhkan anggaran penalaran penuh dari model frontier.

Klaim utamanya adalah bahwa model ini menyamai atau melampaui Argon yang jauh lebih besar dalam hal kecerdasan sambil menyelesaikan tugas sekitar 2,5x lebih cepat daripada model Gemini 3.8 Flash yang digantikannya.

Apa Itu Gemini 4 Hydrogen?

Gemini 4 Hydrogen adalah model hasil distilasi yang dioptimalkan untuk kecepatan dan diturunkan dari Gemini 4 Carbon, model frontier Google yang diumumkan dua hari sebelumnya. Jika Carbon dan Argon dirancang untuk penalaran sulit dengan horizon panjang, Hydrogen dirancang untuk eksekusi: menulis dan mengedit kode, menjalankan pengujian, memverifikasi perubahan, melakukan riset multi-langkah, memanggil alat, dan menganalisis dokumen.

Ini adalah model multimodal native yang menerima teks, gambar, audio, dan video, dengan batas pengetahuan pada Maret 2026. Seperti saudaranya, model ini mendukung jendela konteks 1 juta token, dan Google menerapkan harga flat untuk seluruh jendela tersebut alih-alih mengenakan biaya lebih untuk prompt panjang.

Posisinya dalam Keluarga Gemini 4

Susunan Gemini 4 kini memiliki tiga tingkatan:

ModelPeranTingkat pemikiran
Gemini 4 CarbonModel frontier untuk tugas penalaran tersulit dengan horizon terpanjangMultiple
Gemini 4 ArgonModel general-purpose besar; sebelumnya rekomendasi Google untuk coding harianMedium, high
Gemini 4 HydrogenModel cepat dan hemat biaya untuk coding sehari-hari dan eksekusi agensLow, medium, high (default), xhigh

Pilihan desain paling menarik adalah bahwa Google tidak memosisikan Hydrogen semata sebagai model mandiri. Di Google Antigravity, lingkungan coding agens milik perusahaan, mode Orchestrator baru beralih antara Carbon dan Hydrogen dalam satu sesi. Carbon melakukan perencanaan pada fase read-only, Hydrogen melakukan pengeditan dan menjalankan tes, dan kendali dapat kembali ke Carbon jika eksekusi tersendat. Google melaporkan bahwa kombinasi ini mencapai tingkat keberhasilan tugas mendekati Carbon pada Terminal-Bench sambil menggunakan sekitar 24% kuota lebih sedikit dan selesai sekitar 19% lebih cepat.

Pemisahan perencana-eksekutor ini mencerminkan pola yang menjadi umum dalam sistem agens produksi: gunakan model mahal untuk memutuskan apa yang harus dilakukan, dan model yang murah dan cepat untuk melakukannya. Kami juga membahas gagasan ini dalam artikel Muse Ember.

Tolok Ukur Gemini 4 Hydrogen: Bagaimana Performa-Nya?

Angka yang dilaporkan Google sendiri kuat untuk model di kelas ini. Pada Artificial Analysis Intelligence Index, Hydrogen mencetak 51 pada tingkat pemikiran default "high" dan 54 pada tingkat baru "xhigh". Argon mencetak 50, yang menjadi dasar klaim Google bahwa model yang lebih kecil telah melampaui yang lebih besar.

Sebagai konteks, Carbon mencetak 59, dan Claude Sonnet 5.5 dan GPT-6.1 Sol sama-sama mencetak 55 pada pengaturan maksimum mereka.

Hasil utama lain yang dipublikasikan Google:

  • Terminal-Bench 4.1: 57,0%, naik dari 18,2% untuk Gemini 3.8 Flash
  • HLE-Diamond: 58,8%, yang menurut Google memimpin kelasnya
  • Agents' Last Exam v1.1: 71,6% (Carbon mencetak 77,4%, Argon 69,0%)
  • AutomationBench: 76,1%
  • OSWorld-2.1 (offline): 77,6%
  • Vals Tax Agent Bench: 52,3%, peringkat pertama keseluruhan
  • Vals Legal Research Bench: 55,8%, seri untuk pertama
  • Multimodal Knowledge Agent: 53,4%
  • Agent Arena: peringkat kelima

Pengujian independen dari Artificial Analysis secara umum mengonfirmasi gambaran ini sambil menambahkan beberapa catatan. Jalankan Terminal-Bench 4.0 mereka menempatkan Hydrogen di 54%, di belakang Claude Sonnet 5.5 di 64% dan GPT-6.1 Sol di 56%, dan kartu model Google sendiri mencatat bahwa Sonnet 5.5 mencetak 63,9% pada tabel Terminal-Bench 4.1 yang disesuaikan untuk kecurangan dibandingkan 57,0% milik Hydrogen.

Dengan kata lain, Hydrogen kompetitif dalam coding agens, tetapi bukan model terbaik yang tersedia untuk pekerjaan berat di terminal. Kemenangannya yang paling jelas ada pada pekerjaan berbasis pengetahuan, penalaran multimodal, dan tugas dokumen bergaya enterprise.

Kisah halusinasi juga patut dicatat. Google mengatakan Hydrogen menghasilkan lebih dari 5x klaim fabrikasi lebih sedikit dibandingkan Gemini 3.8 Flash, dan Artificial Analysis mengukur tingkat halusinasi 8% pada tolok ukur AA-Omniscience mereka.

Kecepatan dan Tingkat Pemikiran Gemini 4 Hydrogen

Daya tarik Hydrogen adalah throughput. Seperti disebutkan, ia menyelesaikan tugas sekitar 2,5x lebih cepat daripada Gemini 3.8 Flash pada pengaturan default. Yang belum disebut: Mitra enterprise awal yang mengerjakan beban kerja graf, SQL, dan data kompleks melaporkan percepatan 2x hingga 2,8x dengan penggunaan token 12% hingga 23% lebih rendah.

Pengembang mendapatkan empat tingkat pemikiran untuk menukar kualitas, latensi, dan biaya:

  • Low untuk tugas sederhana dengan volume tinggi
  • Medium untuk pekerjaan rutin di mana kecepatan lebih penting daripada kedalaman
  • High (default) untuk sebagian besar tugas coding dan agens
  • xhigh, tingkatan baru untuk masalah multi-langkah yang lebih sulit

Panduan Google adalah membiarkan sebagian besar tugas di high dan menyisihkan xhigh untuk kasus yang membutuhkannya, dengan peringatan bahwa xhigh dapat terlalu memikirkan prompt sederhana. Artificial Analysis mengukur perbedaan biaya dengan jelas: kira-kira $0,29 per tugas pada low, $0,80 pada medium, $1,87 pada high, dan $3,16 pada xhigh, dengan Intelligence Index turun ke 41 pada medium dan 27 pada low.

Detail teknis: input, thinking, dan output berbagi jendela 1.048.576 token, dan respons sinkron dibatasi pada 65.536 token per panggilan. Output yang lebih panjang dimungkinkan melalui eksekusi latar belakang atau pelanjutan di sisi klien.

Harga Gemini 4 Hydrogen

Gemini 4 Hydrogen dihargai $1,50 per satu juta token input dan $7,50 per satu juta token output pada API berbayar, dengan input cache seharga $0,075 per satu juta token melalui implicit caching. Tersedia juga tier gratis dengan pembatasan laju.

Artificial Analysis memperkirakan itu kira-kira sepertiga biaya Claude Sonnet 5.5 pada pengaturan maksimum, meskipun sekitar 2,5x biaya GPT-6.1 Sol pada pengaturan maksimum.

Digabungkan dengan harga flat untuk seluruh jendela konteks, ini menjadi opsi yang jauh lebih murah untuk pekerjaan agens konteks panjang dibandingkan model frontier.

Perilaku Agens dan Keamanan

Karena Hydrogen dimaksudkan untuk berjalan secara otonom dalam loop agens, Google memublikasikan detail lebih dari biasanya tentang bagaimana ia berperilaku saat diberi alat. Dibandingkan dengan Gemini 3.8 Flash, perusahaan melaporkan:

  • Hingga 81% lebih sedikit "overreach" agens (melakukan lebih dari yang diminta) dan hingga 79% lebih sedikit "under-service" (melakukan kurang dari yang diminta)
  • Pengurangan 12x pada tindakan tidak selaras dan pemotongan jalan pintas tugas dalam evaluasi penggunaan alat dan coding
  • Hingga 2x lebih kecil kemungkinannya melewati batas izin saat suatu tugas terblokir
  • Lebih dari 2,3x ketahanan lebih besar terhadap injeksi prompt tidak langsung pada tolok ukur Gray Swan IPI
  • 96,7% pada evaluasi kejujuran agens internal

Kartu model juga terbuka soal keterbatasan. Penolakan yang tidak beralasan meningkat sekitar 5,6 poin persentase dibandingkan 3,8 Flash dalam perbandingan terotomatisasi, halusinasi tetap mungkin terjadi, dan tingkat pemikiran yang lebih tinggi meningkatkan latensi dan penggunaan token. Pada ambang batas keamanan, Google mengatakan Hydrogen tidak menunjukkan peningkatan kapabilitas material dibandingkan Argon dan tetap di bawah tingkat kapabilitas kritisnya untuk informasi biologis dan keamanan siber, tetapi berada pada ambang waspada di kedua domain tersebut, dengan dokumentasi keamanan lebih lengkap menyusul.

Di Mana Anda Bisa Menggunakannya

Hydrogen diluncurkan sekaligus di permukaan pengembang, enterprise, dan konsumen Google:

  • Gemini API dan Google AI Studio: tersedia di semua tier, termasuk tier gratis
  • Google Antigravity: tersedia untuk pelanggan berbayar Google AI Pro dan Ultra; mode Orchestrator awalnya terbatas untuk Ultra
  • Android Studio: tier berbayar
  • Gemini untuk bisnis (Gemini Enterprise): melalui API, dropdown model, Antigravity, dan Gemini di Google Sheets untuk langganan yang memenuhi syarat
  • Aplikasi Gemini: di pemilih model untuk pelanggan; pengguna gratis mendapatkannya melalui pemilihan model otomatis saat sesuai dengan prompt
  • Google Search: diluncurkan ke semua pengguna secara global, dengan penanganan yang lebih baik untuk kueri multi-bagian dan banyak typo, respons yang lebih visual, dan cakupan kueri yang lebih luas
  • Gemini di Google Sheets: dimulai dengan pelanggan Google AI Pro dan Ultra

Mencoba Gemini 4 Hydrogen

Ya, model ini sudah live hari ini, dan Anda tidak memerlukan paket berbayar untuk mengujinya: pilih gemini-4-hydrogen dari daftar model di Google AI Studio, atau ambil kunci API di sana dan panggil dari Google Gen AI SDK dengan pip install --upgrade "google-genai>=2.34.0".

Untuk melihat seperti apa "eksekusi cepat" sebenarnya, kami memberinya satu prompt di AI Studio pada tingkat pemikiran default HIGH dan tidak menyentuh hasilnya. Sesuai tema, prompt meminta simulasi atom hidrogen yang berikatan menjadi molekul H2 dan terurai kembali. Menurut saya ini akan menjadi uji yang menarik, mengingat namanya.

Build a single self-contained HTML file (inline CSS and JS, no external libraries)
that animates hydrogen atoms in a 2D box on a canvas.

Requirements:
- 60 hydrogen atoms move with random velocities and bounce off the walls.
- When two free atoms collide below a bonding energy threshold, they bond into an
  H2 molecule and move together as a pair, drawn as two circles joined by a line.
- A "temperature" slider controls average speed. At high temperature, collisions
  carry enough energy to break H2 molecules back into free atoms.
- Show a live counter of free atoms vs H2 molecules, and a small line chart of the
  H2 count over the last 30 seconds.
- Use a dark background, make it look polished, and keep it at 60 fps.

Return only the HTML.

Inilah hasil yang kembali, tanpa diedit, dengan suhu disapu dari 180 K hingga 2.400 K dan turun kembali. Titik sian adalah atom bebas; pasangan ungu adalah molekul H2:

Satu respons, sekitar 1.300 baris, dan berjalan pada 60 fps saat pertama kali saya membukanya. Semua yang ada di prompt terpenuhi, tetapi yang menonjol adalah apa yang ditambahkannya sendiri. Saya bukan ahli kimia, jadi saya tidak bisa menjamin fisiknya, tetapi penggeser suhu menggerakkan loop umpan balik nyata alih-alih pengali kecepatan, chart adalah deret waktu bergulir yang benar, dan ia menambahkan preset, tombol jeda dan reset, efek riak pada setiap ikatan, serta penghitung FPS. Kodenya tertata rapi dan diberi komentar, sehingga mudah diperiksa.

Itulah sweet spot-nya: tugas build yang terdefinisi jelas, sekali jalan, siap prototipe. Jalankan ulang prompt yang sama pada MEDIUM dan LOW untuk menemukan tingkat pemikiran termurah yang masih memenuhi standar Anda.

Dua catatan. Hydrogen hanya menerima thinking_level (thinking_budget dan MINIMAL mengembalikan error 400, dan temperature diabaikan). Dan Google mencantumkannya sebagai rilis GA jangka pendek dengan pemberitahuan penghentian minimum 45 hari, jadi pantau laman siklus hidup model jika Anda menggunakannya di produksi.

Haruskah Anda Beralih?

Jika Anda saat ini menjalankan Gemini 3.8 Flash di produksi, Hydrogen adalah migrasi yang jelas. Ini lebih cepat, jauh lebih baik dalam coding agens, lebih sedikit berhalusinasi, dan mempertahankan tingkat harga umum yang sama. Hal utama yang perlu diuji sebelum beralih adalah perilaku penolakan pada prompt spesifik Anda dan anggaran token pada tingkat pemikiran yang Anda pilih.

Jika Anda memilih antara Hydrogen dan Argon, angka Google sendiri membuat kasus yang cukup kuat untuk Hydrogen pada sebagian besar pekerjaan sehari-hari. Argon masih unggul pada beberapa tolok ukur konteks panjang dan agens, tetapi untuk tugas coding, riset, dan dokumen, Hydrogen menawarkan kecerdasan serupa dengan biaya lebih rendah dan kecepatan lebih tinggi.

Dan jika Anda membutuhkan hasil terbaik untuk tugas terminal dan penggunaan komputer yang sulit, tolok ukur independen menunjukkan bahwa model frontier, termasuk Gemini 4 Carbon dan Claude Sonnet 5.5, masih memiliki keunggulan. Sweet spot untuk Hydrogen adalah sebagai mesin eksekusi di dalam sistem yang lebih besar: biarkan model frontier merencanakan, dan biarkan Hydrogen mengerjakannya.

Kesimpulan

Gemini 4 Hydrogen adalah jawaban Google untuk pertanyaan yang pada akhirnya diajukan setiap tim yang membangun dengan LLM: seberapa banyak beban kerja kami yang benar-benar membutuhkan model terbesar? Dengan kecerdasan setara Argon, konteks 1 juta token, empat tingkat pemikiran yang dapat disetel, dan harga yang dirancang untuk penggunaan ber-volume tinggi, model ini dibuat untuk menangani sebagian besar pekerjaan agens dan coding dengan sebagian kecil biaya. Ia tidak akan menggantikan model frontier untuk masalah tersulit, tetapi membuat argumen meyakinkan untuk menjadi default bagi yang lainnya.

Menguji ini di Google AI Studio juga menyenangkan. Saya menempelkan sebuah prompt, memilih model dan tingkat pemikiran, dan memiliki simulasi yang berfungsi dalam waktu kurang dari satu menit, tanpa memerlukan kunci API atau kode. Karena model Gemini dan AI Studio dibuat saling melengkapi, jarak antara "saya punya ide" dan "ini versi yang berfungsi" sangat kecil: Anda dapat membuat prototipe aplikasi, analisis, atau alat internal di peramban, dan membandingkan model serta tingkat pemikiran secara berdampingan.

Josef Waples

Penulis

Josef Waples

Saya penulis dan editor data science dengan kontribusi pada artikel riset di jurnal ilmiah. Saya sangat tertarik pada aljabar linear, statistika, R, dan sejenisnya. Saya juga cukup sering bermain catur! 

Topik

Terkait

blogs

40 Pertanyaan Wawancara DBMS Teratas di 2026

blogs

Spaghetti Plot dan Jalur Badai