Gemini 4 Hydrogen: быстрая и недорогая модель Google для агентных рабочих процессов

Сначала вышел Gemini 4 Argon — крупная модель общего назначения, рекомендованная для повседневного кодинга. Затем появился Gemini 4 Carbon — «фронтирная» модель для самых сложных задач.

Теперь — Gemini 4 Hydrogen.

Название говорит само за себя: водород — самый лёгкий элемент, и это лёгкая, быстрая и недорогая модель в линейке. Hydrogen создан для того, чтобы быстро и дёшево решать повседневные задачи программирования и агентного выполнения, которым не нужен полный «бюджет рассуждений» фронтирной модели.

Ключевой тезис: она не уступает, а то и превосходит гораздо более крупную Argon по «интеллекту», при этом выполняет задачи примерно в 2,5 раза быстрее, чем модель Gemini 3.8 Flash, которую заменяет.

Что такое Gemini 4 Hydrogen?

Gemini 4 Hydrogen — дистиллированная, оптимизированная на скорость модель, происходящая от Gemini 4 Carbon — фронтирной модели Google, анонсированной двумя днями ранее. Если Carbon и Argon рассчитаны на сложные рассуждения с длинным горизонтом, то Hydrogen ориентирован на исполнение: написание и редактирование кода, запуск тестов, проверку изменений, выполнение многошаговых исследований, вызов инструментов и анализ документов.

Это изначально мультимодальная модель, принимающая текст, изображения, аудио и видео, с отсечкой знаний на март 2026 года. Как и «родные» модели, она поддерживает контекстное окно в 1 миллион токенов, причём Google устанавливает единую фиксированную цену за весь объём окна вместо надбавки за длинные промпты.

Место в семействе Gemini 4

В линейке Gemini 4 теперь три уровня:

Самый интересный конструкторский выбор в том, что Google не позиционирует Hydrogen исключительно как автономную модель. В Google Antigravity — агентной среде для кодинга — новый режим Orchestrator переключается между Carbon и Hydrogen в рамках одной сессии. Carbon планирует на этапе «только чтение», Hydrogen вносит правки и запускает тесты, а управление может вернуться к Carbon, если исполнение застопорится. По данным Google, такая комбинация достигает почти карбонового уровня успеха задач на Terminal-Bench, используя примерно на 24% меньше квоты и завершая работу примерно на 19% быстрее.

Такое разделение «планировщик — исполнитель» отражает распространённый в продакшн-агентах паттерн: дорогая модель решает, что делать, а дешёвая и быстрая — делает. Мы также обсуждали эту идею в статье про Muse Ember. 

Бенчмарки Gemini 4 Hydrogen: как он выступает?

Заявленные самими Google результаты сильные для модели этого класса. На Artificial Analysis Intelligence Index Hydrogen набирает 51 на дефолтном уровне «high» и 54 на новом уровне «xhigh». У Argon — 50, что и является основанием для заявления Google, что меньшая модель обошла крупную.

Для контекста: у Carbon — 59, а у Claude Sonnet 5.5 и GPT-6.1 Sol — по 55 на максимальных настройках.

Другие ключевые результаты от Google:

• Terminal-Bench 4.1: 57,0% против 18,2% у Gemini 3.8 Flash
• HLE-Diamond: 58,8% — по словам Google, лучший в своём классе
• Agents' Last Exam v1.1: 71,6% (у Carbon — 77,4%, у Argon — 69,0%)
• AutomationBench: 76,1%
• OSWorld-2.1 (оффлайн): 77,6%
• Vals Tax Agent Bench: 52,3%, первое место в общем зачёте
• Vals Legal Research Bench: 55,8%, делит первое место
• Multimodal Knowledge Agent: 53,4%
• Agent Arena: пятое место

Независимые тесты от Artificial Analysis в целом подтверждают картину, но добавляют оговорки. Их прогон Terminal-Bench 4.0 даёт Hydrogen 54%, позади Claude Sonnet 5.5 с 64% и GPT-6.1 Sol с 56%, а в карточке модели Google указано, что Sonnet 5.5 набирает 63,9% на скорректированной от «читерства» таблице Terminal-Bench 4.1 против 57,0% у Hydrogen.

Иными словами, Hydrogen конкурентоспособен в агентном кодинге, но не лучший для задач, требующих интенсивной работы в терминале. Его наиболее явные победы — в задачах знаний, мультимодальном рассуждении и обработке корпоративных документов.

Отдельно стоит отметить ситуацию с галлюцинациями. По словам Google, Hydrogen выдаёт более чем в 5 раз меньше выдуманных утверждений, чем Gemini 3.8 Flash, а Artificial Analysis измерили 8% частоту галлюцинаций в своём бенчмарке AA-Omniscience.

Скорость и уровни мышления в Gemini 4 Hydrogen

Главное преимущество Hydrogen — пропускная способность. Как уже отмечалось, на стандартных настройках он выполняет задачи примерно в 2,5 раза быстрее, чем Gemini 3.8 Flash. Не упоминалось лишь одно: ранние корпоративные партнёры, работавшие со сложными графовыми, SQL- и данными нагруженными задачами, сообщили об ускорении в 2–2,8 раза при снижении использования токенов на 12–23%.

Разработчикам доступны четыре уровня мышления для баланса качества, задержки и стоимости:

• Low — для простых и массовых задач
• Medium — для рутинной работы, где важнее скорость, чем глубина
• High (по умолчанию) — для большинства задач по кодингу и агентному выполнению
• xhigh — новый уровень для более сложных многошаговых проблем

Рекомендация Google — оставлять большинство задач на high и включать xhigh там, где это действительно нужно, предупреждая, что xhigh может «перемыслить» простые промпты. Artificial Analysis чётко зафиксировали разницу в стоимости: около $0,29 за задачу на low, $0,80 на medium, $1,87 на high и $3,16 на xhigh; при этом индекс «интеллекта» падает до 41 на medium и до 27 на low.

Техническая деталь: ввод, «мышление» и вывод делят общее окно в 1 048 576 токенов, а синхронные ответы ограничены 65 536 токенами на вызов. Более длинные ответы возможны через фоновое выполнение или продолжение на стороне клиента.

Цены на Gemini 4 Hydrogen

Gemini 4 Hydrogen стоит $1,50 за миллион входных токенов и $7,50 за миллион выходных токенов в платном API, а кэшированный ввод — $0,075 за миллион токенов через неявное кэширование. Также доступен бесплатный тариф с ограничениями по скорости.

По оценке Artificial Analysis, это примерно треть стоимости Claude Sonnet 5.5 на максимальных настройках, хотя около 2,5 раза дороже GPT-6.1 Sol на максимуме.

В сочетании с фиксированным ценообразованием на всё контекстное окно это заметно более дешёвая опция для агентных задач с длинным контекстом по сравнению с фронтирными моделями.

Агентное поведение и безопасность

Поскольку Hydrogen предназначен для автономной работы в агентных контурах, Google опубликовал больше обычного подробностей о том, как он ведёт себя с инструментами. По сравнению с Gemini 3.8 Flash компания сообщает:

• До 81% меньше агентного «перегиба» (делает больше, чем просили) и до 79% меньше «недообслуживания» (делает меньше, чем просили)
• 12-кратное снижение несогласованных действий и «срезания углов» в оценках использования инструментов и кодинга
• До 2 раз меньшая склонность обходить границы разрешений, когда задача заблокирована
• Более чем в 2,3 раза выше устойчивость к косвенным инъекциям промптов по бенчмарку Gray Swan IPI
• 96,7% на внутренней оценке честности агента

В карточке модели откровенно указаны и ограничения. Необоснованные отказы выросли примерно на 5,6 п.п. по сравнению с 3,8 Flash в автоматизированных сравнениях, галлюцинации по-прежнему возможны, а более высокие уровни мышления увеличивают и задержку, и расход токенов. По порогам безопасности Google заявляет, что у Hydrogen нет существенного прироста возможностей относительно Argon и он остаётся ниже критических уровней для биологической информации и кибербезопасности, но находится на порогах предупреждения в обеих областях; полная документация по безопасности будет добавлена позднее.

Где можно использовать

Hydrogen одновременно разворачивается в средах для разработчиков, бизнеса и потребителей от Google:

• Gemini API и Google AI Studio: доступно на всех уровнях, включая бесплатный
• Google Antigravity: доступно платным подписчикам Google AI Pro и Ultra; режим Orchestrator поначалу доступен только в Ultra
• Android Studio: платный уровень
• Gemini для бизнеса (Gemini Enterprise): через API, выпадающий список модели, Antigravity и Gemini в Google Sheets для подходящих подписок
• Приложение Gemini: в селекторе моделей для подписчиков; бесплатные пользователи получают доступ через автоматический выбор модели, если он подходит под промпт
• Google Поиск: развёртывается для всех пользователей по всему миру, с лучшей обработкой составных запросов и запросов с опечатками, более визуальными ответами и более широким «фан-аутом» запросов
• Gemini в Google Sheets: начиная с подписчиков Google AI Pro и Ultra

Пробуем Gemini 4 Hydrogen

Да, модель уже доступна, и для теста не нужен платный план: выберите gemini-4-hydrogen в списке моделей в Google AI Studio или получите там ключ API и вызовите её из SDK Google Gen AI с помощью pip install --upgrade "google-genai>=2.34.0".

Чтобы увидеть, как выглядит «быстрое исполнение» на практике, мы дали ей один промпт в AI Studio на уровне HIGH по умолчанию и не трогали результат. В духе названия промпт просил смоделировать связывание атомов водорода в молекулы H₂ и их распад. Должно было получиться занятно, учитывая имя модели.

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.Работает на

Вот что вернулось без правок, при плавном изменении температуры от 180 K до 2400 K и обратно. Голубые точки — свободные атомы; фиолетовые пары — молекулы H₂: