Gemini 4 Argon context window uitgelegd

👁 114 keer gelezen

Gemini 4 Argon beschikt over een contextvenster van 1.048.576 tokens. Deze omvang stelt gebruikers in staat om zeer grote hoeveelheden tekst, uitgebreide databases of lange codebestanden in een enkele opdracht aan te leveren. Google beschrijft via de Gemini API een uniforme input-outputlimiet van 1 miljoen tokens en bestempelt deze outputlimiet als toonaangevend in de sector, waar eerdere generaties gelimiteerd waren tot 64.000 outputtokens.

Op het platform OpenRouter, waar het model te vinden is onder de identificatie google/gemini-4-argon, staat het contextvenster eveneens geregistreerd op 1.048.576 tokens, met een maximale voltooiing van 65.536 tokens per afzonderlijk verzoek. Binnen de officiële Gemini API gebruikt het model de identificatie gemini-4-argon. Google positioneert deze tokenruimte specifiek voor langdurig werk met meerdere stappen, zoals software engineering, juridische en financiële dossieranalyses en cyberdefensie.

Prestaties en tokenverbruik bij grote context

In benchmarks die door Google zelf zijn gerapporteerd, vertaalt deze contextverwerking zich naar verschillende scores. Volgens Google behaalt het model 91.7% op de LVBench voor lange video’s, 77.9% op DeepSWE v1.1 en 51.3% op AutomationBench, wat een eerste plaats betekent. Daarnaast behaalt het volgens opgaven van Google een gedeelde eerste plaats op CWE-bench v1 met 68%, een eerste plaats in de Vals Index, en eerste plekken in Vals Finance Agent v2 en Harvey Legal Agent. Google rapporteert tevens een score van 87% op ERQA voor robotica en een slagingspercentage van 0.7% bij indirecte prompt-injectieaanvallen via Gray Swan.

Onafhankelijke gegevens van de Artificial Analysis Intelligence Index laten zien dat Argon intensief gebruikmaakt van zijn contextmogelijkheden: het model genereerde gemiddeld 62k output tokens per taak, aanzienlijk meer dan de 27k tokens van GPT-6 Astra. Desondanks stelde Artificial Analysis vast dat Gemini 4 Argon met 15% het laagste hallucinatiepercentage had onder alle modellen met een score van 45 of hoger, vergeleken met 51% bij GPT-6 Astra.

Meer over het model: Gemini 4 Argon - prijzen, beschikbaarheid, benchmarks en veelgestelde vragen

// lees verderGPT-6 Sol contextvenster: wat betekent 1.050.000 tokens?AI-overzichtWat betekent 500.000 tokens context bij Grok 4.7 in de praktijk?NieuwsIBM Research halveert inconsistentie bij AI-agents met nieuwe richtlijntechniekAI-overzicht

Kinetyra