Google представила Gemini 4 Hydrogen: тесты, цены API и Orchestrator

Четыре уровня рассуждений и результаты в индексе Artificial Analysis

В отличие от Gemini 4 Argon и Carbon, у которых в API предусмотрены три режима рассуждений, в Gemini 4 Hydrogen разработчики добавили четвёртую ступень – xhigh (в интерфейсе Google Antigravity она обозначена как Extra). По умолчанию модель работает на уровне high, а режимы low и medium позволяют снизить задержку и расход токенов на простых запросах. По замерам независимой платформы Artificial Analysis, средняя скорость генерации Hydrogen составляет около 200 токенов в секунду.

В сводном рейтинге Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1, объединяющем девять закрытых и открытых тестов по программированию, науке, работе с документами и общим знаниям, Gemini 4 Hydrogen на стандартном уровне high набрала 51 балл и обошла октябрьскую модель Gemini 4 Argon (50 баллов). На максимальном уровне xhigh оценка возрастает до 54 баллов – модель занимает седьмое место в общем зачёте, уступая по одному баллу Claude Sonnet 5.5 и GPT-6.1 Sol (по 55 баллов на максимальных настройках). Ниже приведены показатели всех четырёх режимов Hydrogen в сравнении с другими моделями Google и конкурентами.

Переход со стандартного уровня high на xhigh добавляет три балла в индексе, но почти вдвое увеличивает средний расход выходных токенов на одну задачу – примерно с 85 000 до 155 000, из-за чего расчётная стоимость прогона растёт с 1,87 до 3,16 USD. При этом даже в режиме xhigh решение задачи на Hydrogen обходится более чем втрое дешевле, чем на Claude Sonnet 5.5 (10,02 USD), хотя уступает по экономичности моделям GPT-6.1 Sol (1,27 USD) и GPT-6.1 Terra (0,96 USD). В режиме high новинка показывает сопоставимую с Gemini 4 Argon точность при пятикратном снижении средней стоимости задачи и в четыре раза меньших затратах по сравнению с Gemini 3.8 Flash, которая на сложных заданиях тратила избыточный объём токенов рассуждения.

Как Gemini 4 Hydrogen выступает в тестах кода, документов и терминала

По данным Google, в сравнении с вышедшей 2 сентября Gemini 3.8 Flash новая модель завершает задачи в среднем в 2,5 раза быстрее на настройках по умолчанию. Партнёры компании, тестировавшие Hydrogen на корпоративных графах данных и SQL-запросах, зафиксировали ускорение работы в 2–2,8 раза при сокращении расхода токенов на 12–23%. Экономия достигается за счёт того, что при обходе крупных репозиториев модель объединяет чтение файлов и поисковые вызовы в параллельные пакеты, а не обращается к каждому файлу по очереди.

В опубликованной таблице замеров Google сопоставила Gemini 4 Hydrogen с моделями того же ценового и скоростного класса – Claude Sonnet 5.5 от Anthropic и GPT-6.1 Terra от OpenAI, а часть дисциплин дополняют независимые прогоны Artificial Analysis.

Самое заметное преимущество Gemini 4 Hydrogen показывает в работе с документами, отраслевой аналитикой и визуальными материалами. На новом наборе Multimodal Knowledge Agent (MKA) из 200 многочасовых задач со строительными чертежами, электрическими схемами и финансовыми таблицами модель набрала 53,4%, почти сравнявшись со старшей Gemini 4 Carbon (54,0%). В тесте анализа длинных сложных документов GDP.pdf модель уже на среднем уровне рассуждений (medium) решила 33% всех заданий целиком, разделив первое место в рейтинге Artificial Analysis, а в живом состязании агентов Agent Arena на платформе arena.ai заняла пятое место среди моделей всех весовых категорий.

Слабым местом относительно Claude Sonnet 5.5 остаются задачи в терминале и прямое управление операционной системой. Хотя на Terminal-Bench 4.1 результат вырос более чем втрое по сравнению с Gemini 3.8 Flash (с 18,2% до 57,0%), модель Anthropic сохраняет отрыв как в консоли (63,9%), так и в графической среде OSWorld-2.1 (83,9% против 77,6%).

Что изменилось в проверке фактов и защите от обхода правил

Отдельный блок изменений касается дисциплины выполнения инструкций и отказов от выдумывания несуществующих данных. По данным Google, по сравнению с Gemini 3.8 Flash количество сфабрикованных утверждений сократилось более чем в 5 раз. В независимом тесте AA-Omniscience v1.1, который штрафует модели за уверенные неверные ответы при нехватке знаний, доля галлюцинаций у Hydrogen на уровне xhigh составила 8% против 43% у Claude Sonnet 5.5 и 52% у GPT-6.1 Sol.

Во внутренних проверках агентной работы и написания кода разработчики зафиксировали следующие показатели:

• выход за пределы поручения (выполнение лишних несогласованных действий в репозитории или сервисах) снизился на величину до 81%, а неполное выполнение задания – до 79% относительно Gemini 3.8 Flash;
• число некорректных вызовов инструментов и попыток упростить задачу в обход условий сократилось в 12 раз;
• при столкновении с заблокированным действием или невыполнимым требованием модель вдвое реже пытается обойти границы разрешений и в 96,7% случаев прямо сообщает о препятствии во внутреннем тесте на честность агента;
• проверка более 200 000 шагов рассуждений подтвердила 99,9% читаемости внутренней цепочки мыслей (chain-of-thought) без попыток скрыть или задним числом подправить ход рассуждений;
• устойчивость к косвенным промпт-инъекциям (скрытым вредоносным командам внутри внешних документов и веб-страниц) на наборе Gray Swan IPI выросла более чем в 2,3 раза, а доля ложных отказов при ответах на допустимые медицинские и научные вопросы в HealthBench Pro удерживается ниже 0,4%.

Режим Orchestrator в Google Antigravity и работа в таблицах

Для разработчиков, использующих агентную среду Google Antigravity, вместе с выходом новой модели добавлен автоматический диспетчер Orchestrator. Вместо того чтобы удерживать одну дорогую модель на протяжении всей сессии, система динамически переключает задачи между Gemini 4 Carbon и Gemini 4 Hydrogen.

По замерам Google на наборе Terminal-Bench 4.0, связка моделей под управлением Orchestrator сохраняет долю успешно решённых задач на уровне чистой Gemini 4 Carbon, но расходует в среднем на 24% меньше вычислительной квоты и завершает работу на 19% быстрее. В многоагентных сценариях Carbon может выступать координатором, который ставит задачи параллельным рабочим и проверяющим агентам на базе Hydrogen в изолированных контейнерах.

В демонстрационных проектах в Antigravity и Google Workspace модель в один запрос собирала трёхмерные сцены на WebGL2 и создавала многостраничные презентации в Google Презентациях по видеозаписи доклада с последующей автоматической проверкой вёрстки на наложение текста. В Google Таблицах переход на Hydrogen ускорил генерацию интерактивных финансовых моделей с динамическими прогнозами более чем на 30% по сравнению с прежними моделями.

Что изменилось в приложении Gemini и Поиске Google

В пользовательском приложении Gemini новая модель отвечает за повседневные рабочие задачи: подготовку черновиков писем, учебных конспектов, сводных таблиц и документов с соблюдением заданного тона и правил форматирования с первой попытки. По заявлению разработчиков, ассистент точнее выбирает нужные инструменты и навыки, связывая загруженные файлы со сведениями из Gmail, Google Диска и сторонних подключённых сервисов вроде Dropbox и Airtable.

В выпадающем меню выбора модели в приложении Gemini сформирована обновлённая структура из пяти пунктов:

• 3.5 Flash-Lite – быстрые ответы на простые вопросы (Quick answers);
• 4 Hydrogen – повседневная помощь и работа с документами (Everyday help);
• 3.1 Pro – подробные исследования (Detailed research, отображается на тарифе AI Pro);
• 4 Argon – программирование и глубокий анализ (Code & analysis);
• 4 Carbon – наиболее сложные инженерные и научные задачи (Most complex work).

На бесплатных аккаунтах Gemini 4 Hydrogen подключается через автоматический выбор модели (Auto), когда система определяет, что запрос требует её возможностей.

Одновременно Google перевела на Gemini 4 Hydrogen поисковый режим ИИ (AI Mode в Поиске Google) для всех пользователей в поддерживаемых странах. Модель разбирает длинные разговорные запросы из нескольких частей с опечатками и жёсткими ограничениями, автоматически разбивает вопрос на серию параллельных подзапросов по смежным темам (query fan-out) и выдаёт подборку ссылок на узкопрофильные сайты вместе со сравнительными таблицами и иллюстрациями.

Где доступна Gemini 4 Hydrogen и сколько стоит API

Распространение модели началось 12 ноября 2026 года. В отличие от Gemini 4 Argon и Carbon, у которых до 30 ноября действуют временные скидки с последующим двукратным повышением цены, для Gemini 4 Hydrogen сразу установлен постоянный тариф Gemini API на всё контекстное окно до 1 млн токенов.

В пересчёте по официальному курсу ЦБ России на 12 ноября 2026 года (82,66 рубля за доллар) стоимость 1 млн входных токенов в платном API составляет около 124 рублей, 1 млн выходных токенов (включая токены рассуждений) – около 620 рублей, а повторное чтение из кэша – около 6,2 рубля за миллион токенов. По номинальной ставке за миллион токенов это вдвое дороже вводного тарифа Gemini 3.8 Flash (0,75 и 3,75 USD), однако с 1 января 2027 года цена 3.8 Flash и 3.7 Flash по графику Google должна вырасти до тех же 1,50 и 7,50 USD. При этом по сравнению с Claude Sonnet 5.5 (2,00 и 10,00 USD) тарифы новой модели Google ниже на 25%.

Вывод

Gemini 4 Hydrogen закрывает нишу быстрой рабочей модели в четвёртом поколении Google: на стандартном уровне рассуждений она обходит более дорогую Gemini 4 Argon в комплексном индексе Artificial Analysis и вчетверо снижает среднюю стоимость решения задачи по сравнению с Gemini 3.8 Flash. Разработчикам и подписчикам Google AI Pro новинка интересна прежде всего связкой с режимом Orchestrator в Google Antigravity, низким уровнем выдумок (8% в AA-Omniscience) и точным разбором сложных визуальных документов, однако в задачах администрирования через терминал и прямого управления ОС преимущество пока сохраняет Claude Sonnet 5.5. При настройке рабочих процессов через API стоит учитывать, что максимальный режим xhigh почти вдвое увеличивает расход выходных токенов ради прибавки в 3 балла, поэтому для большинства повседневных сценариев оптимальным остаётся уровень high по умолчанию.