Gemini 4 Argon vs Muse Spark 1.3

ポジ 15 ／ ネガ 7 ／ 中立 1

ポジ 6 ／ ネガ 4 ／ 中立 1

Google の Gemini でいちばん上のモデル。2026年9月30日（米国時間）に発表され、発表時は Google の Fairwind Program に入ったサイバー防御の組織だけへの限定提供だったが、2026年10月13日（米国時間）に一般提供が始まった（本表の公開日は発表日）。 API のモデル名は gemini-4-argon（Stable）で、使えるのは Gemini API の有料ティアだけ（無料枠なし）。Gemini アプリと Google 検索の AI モードでは Google AI Pro・Google AI Ultra の加入者が使える。 料金は2026年11月30日までが 入力 $2 / 出力 $10（キャッシュ入力 $0.10）、2026年12月1日から 入力 $4 / 出力 $20（キャッシュ入力 $0.20）（本表とコスパ指数は、いま実際に請求される11月30日までの価格で算出しています）。3.1 Pro と違い、20万トークンを超える依頼の割増料金はない。 本表の 1,048,576 トークンは入力と出力で共有する1つの枠で、Gemini 3.8 Flash などの「入力に使える上限」とは数え方が違う。 1回の出力は通常 65,536 トークンまでで、long decode（長い出力のモード）を使うと最大 1,048,576 トークンまで書ける。 入力はテキスト・画像・動画・音声・PDF、出力はテキストのみで、考える量（thinking level）は low / medium / high の3段階（2026-10-14 に公式モデルページで確認）。 第三者測定は Artificial Analysis Intelligence Index v4.3.2 で 53（High 設定・216モデル中8位・2026-10-14 確認）。 この評価一式で書いた出力は 110M トークン（全モデルの中央値は 85M）で、1課題あたりの費用は $1.99。 Google が公表した比較表と評価方法の資料には SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME・HLE が出てこないため、これらの欄は空欄です（名前の似た別のテストの値では埋めていません。たとえば資料にある Agent's Last Exam は HLE とは別のテスト。3.1 Pro の値も持ち込んでいません）。 Google の公式比較表では、実務系の Vals Index が 68.9%（Vals AI の測定）、長いプログラム修正の DeepSWE v1.1 が 77.9%、コマンド操作の Terminal-Bench 4.0 が 57.4%（この2つは Google 自身の測定）。 前の行の Gemini 3.1 Pro（2026年2月19日公開・入力 $2 / 出力 $12、20万トークン超は $4 / $18・SWE-bench Verified 80.6%・GPQA 94.3%・MMLU 91・AIME 95・知能スコア 30）は、Gemini アプリでは 4 Argon と並んで引き続き選べ（報道）、API のモデル名も gemini-3.1-pro-preview のままで終了日の告知はない（2026-10-14 確認）。

Meta Superintelligence Labs（MSL）の最上位モデルで、Meta のフロンティアが重みを公開する Llama から中身非公開の Muse へ移ったあとの現行世代。2026-09-02 公開。前世代 1.2（2026-08-05 公開）からの主な変更は、長時間ひとりで進める作業と複数の作業を並行して進める力の底上げ、分からない点を利用者に聞き返すようになったこと、指示への追従、そして自分にできること・できないことの自己申告の改善。Meta はコーディング作業で「道具を呼ぶ回数がおよそ20%減り、使うトークンがおよそ25%減った」としている。不正な指示の埋め込み（プロンプトインジェクション）への耐性も上がったと明記している。得意分野は「AI に任せっぱなしにする長いコーディング作業」——複数ファイルにまたがる書き直し、長時間のバグ取り、1回の指示では終わらない仕事を通しでこなすこと。料金は入力 $1.25／出力 $4.25、読み込んだ内容の使い回しは $0.15。本表はこの標準ティアの値。もうひとつ muse-spark-1.3-contributor という格安ティア（入力 $0.10／出力 $0.20＝入力で12.5分の1）もあるが、こちらは送った内容を Meta が今後のモデル学習に使う条件つきなので、業務利用では標準ティアを見ること。長い文章を入れても割増料金はかからないと明記されている。いちばん深く考える max reasoning は公開初日から使える（Meta AI Research のブログが「Muse Spark 1.3 with max reasoning is now available on Muse Code and Meta Model API」と明記。2026-09-05 に原文で再確認）。第三者機関 Artificial Analysis の AA Intelligence Index は 48（v4.3.2／max 設定・2026-09-23 確認。168モデル中17位）で、本表の多くの行と同じ max 設定での値。2026-09-08 の v4.3 では前世代 1.2 が 40（xhigh）、本モデルの xhigh が 45 だった。本表は 2026-09-08 に全行を v4.3 へそろえた（AA が指標を v4.2 から v4.3 に更新し、𝜏³-Banking が外れて AutomationBench-AA が入り、Terminal-Bench が v2.1 から v4.0 に上がったため、全モデルの点数がまとめて下がっている）。その後 AA は 2026-09-19 に v4.3.2 へ更新して全モデルを採点し直したが、本モデルは 48 のまま。Meta 公式が出しているベンチは Terminal Bench・DeepSWE・Meta 社内コードベンチ・GDPval で、公式ページでは数値が画像でしか示されていないため本表には載せていない。SWE-bench Verified・MMLU・GPQA・AIME・HLE はいずれも Meta 公式が数値を公表しておらず「—」（AA の独自実測では xhigh 設定で Humanity's Last Exam 47.5%・GPQA Diamond 94.1%、max 設定で 49.1%・93.8%＝いずれも 2026-09-04 確認）。入力はテキスト・画像・音声・動画に対応し、出力はテキストのみ。重みは配られていない（API 経由のみ）ので、Meta のオープン系を探すなら Llama 4 か、2026-08-10 に出た Muse Glimmer を見ること。本表の約105万トークン（1,048,576）は Meta 公式のモデルページの表記で、入力と出力の内訳は公表されていない（2026-09-04 確認）。

• → Google 公式ブログ：Gemini 4 Argon の一般提供開始（2026-10-13）
• → Google 公式ブログ：Gemini 4 Argon 発表（2026-09-30。Fairwind Program での限定提供）
• → Google AI for Developers：Gemini 4 Argon モデルページ（入出力共通 1,048,576・出力 65,536／long decode で 1,048,576）
• → Google AI 料金（2026-11-30 までの $2/$10 と 2026-12-01 からの $4/$20）
• → Google DeepMind：Gemini 4 Argon の評価方法（公式比較表のテスト一覧と測定条件）
• → Artificial Analysis：Gemini 4 Argon（Intelligence Index v4.3.2 で 53・High 設定・216モデル中8位・2026-10-14 確認）
• → Google 公式ブログ：Gemini アプリでの Gemini 4 Argon の提供（Google AI Pro・Ultra）
• → Jetstream：Gemini アプリで 4 Argon が 3.1 Pro と並んで選べるように（2026-10-14・報道）
• → Gemini API の提供終了予定一覧（gemini-3.1-pro-preview は終了日の告知なし・2026-10-14 確認）
• → Google DeepMind：Gemini 3.1 Pro Model Card（前の行の値）

• → Meta Developer：Muse Spark モデルページ（料金2ティア・context 1M）
• → Meta Research Blog：Introducing Muse Spark 1.3（2026-09-02 公開。max reasoning が初日から利用可能・重み公開の予告）
• → Artificial Analysis：Muse Spark 1.3（Intelligence Index v4.3.2 で max 48・168モデル中17位・2026-09-23 確認。v4.3 では xhigh 45 / max 48・130モデル中13位）
• → Meta Developer Blog：Muse Spark 1.2 と Muse Code（2026-08-05 公開。前世代の記録）