Примечание автора: 12 ноября 2026 года Google выпустил Gemini 4 Hydrogen. В этой статье разбираю 10 сравнительных пунктов из официальной модели-карты, улучшения относительно Gemini 3.8 Flash, характеристики и цену стандартного тарифа — и по каждому пункту поясняю, как трактовать цифры.
12 ноября 2026 года Google официально представил Gemini 4 Hydrogen — модель с ID gemini-4-hydrogen. Её позиционирование — более быстрая повседневная разработка и выполнение задач разного рода агентами, а не Carbon или Argon, которые отвечают за самое сложное длинное рассуждение. Официальная цена в глобальном стандартном тарифе — $1,50 за вход и $7,50 за выход (за миллион токенов). В сравнительной таблице из 10 пунктов на модели-карте DeepMind она берёт высший балл в 7 из них.
Это не слухи о кодовом имени до релиза. Блог Google, рассылка для разработчиков и модели-карта DeepMind уже опубликованы, а ссылка на пробный доступ в AI Studio использует именно ID gemini-4-hydrogen. Уточню: все цифры в статье взяты из официальных самозаявленных данных или из сводки официальной модели-карты, а не из повторных тестов APIYI.
Главное: дочитав статью, вы будете знать, в каких задачах Gemini 4 Hydrogen впереди, а в каких отстаёт от Claude Sonnet 5.5, и как правильно читать эти цифры.
Краткая сводка ключевой информации о Gemini 4 Hydrogen
Начнём с базовых фактов. Информация в таблице ниже взята из блога Google, рассылки для разработчиков и карточки модели DeepMind (Published November 2026), дата проверки — 2026-11-13.
| Параметр | Подробности Gemini 4 Hydrogen |
|---|---|
| Дата выпуска | 2026-11-12, с этого дня развёртывание по всему миру |
| Разработчик | Google / Google DeepMind |
| ID модели | gemini-4-hydrogen |
| Происхождение | В карточке модели указано adapted from Gemini 4 Carbon, то есть модель сделана на базе Carbon |
| Официальное позиционирование | Повседневное программирование, выполнение задач агентами; может использоваться самостоятельно, а также как исполнительный движок в много-модельных пайплайнах |
| Уровни мышления | Четыре уровня: low, medium, high (по умолчанию), xhigh |
| Отсечка знаний | Март 2026 года, в некоторых областях данные могут быть более ранними |
| Официальные каналы | AI Studio (все уровни), Gemini API, Android Studio, Gemini for business, Gemini App, Google Search |
Google довольно прямо говорит о разделении ролей внутри семейства Gemini 4: Carbon и Argon отвечают за самое сложное длинное рассуждение, а Hydrogen — за более быстрые повседневные задачи. Поэтому сравнивать Hydrogen и Carbon как «старую и новую версию модели одного класса» некорректно. Скорее это два разных амплуа на одном и том же фундаменте.
Что касается каналов доступа: платные пользователи Google AI Pro / Ultra могут также использовать Hydrogen в Google Antigravity. Sheets сначала открывается для Pro / Ultra и подходящих корпоративных подписок. AI Studio официально подтверждён как доступный во всех тарифах; конкретные лимиты бесплатного тарифа на этот раз не проверялись, поэтому здесь их не раскрываю.
Четыре уровня мышления Gemini 4 Hydrogen
Четыре уровня мышления — один из ключевых моментов при работе с Hydrogen. По официальной формулировке, качество, задержка и стоимость растут плавно от уровня к уровню, так что разработчик платит только за нужную ему глубину рассуждений. По умолчанию стоит high — это напрямую влияет на счёт, и я ещё вернусь к этому в разделе о цене.
Официальная таблица сравнения Gemini 4 Hydrogen по 10 бенчмаркам
Это самая важная часть статьи. В карточке модели DeepMind приведена таблица сравнения по 10 бенчмаркам; в сравнении участвуют Gemini 4 Hydrogen, Claude Sonnet 5.5 и GPT-6.1 Terra.
| Бенчмарк | Gemini 4 Hydrogen | Claude Sonnet 5.5 | GPT-6.1 Terra | Лучший |
|---|---|---|---|---|
| SWE-sweep | 13.5% | 3.1% | 5.8% | Hydrogen |
| Terminal-Bench 4.1 (с поправкой на читерство) | 57.0% | 63.9% | Нет данных | Sonnet |
| Agents’ Last Exam v1.1 | 71.6% | 60.4% | 69.8% | Hydrogen |
| AutomationBench-AA | 76.1% | 71.8% | 60.2% | Hydrogen |
| Vending-Bench 2 (баланс счёта, долл. США) | 14549 | 11165 | 9107 | Hydrogen |
| OSWorld-2.1 (офлайн-подмножество) | 77.6% | 83.9% | 74.2% | Sonnet |
| MKA (точность Climb WSR) | 53.4% | 52.0% | 43.8% | Hydrogen |
| Chartography | 66.6% | 61.6% | 63.2% | Hydrogen |
| Terminal-Bench-Science 0.1 | 51.4% | 59.9% | 58.3% | Sonnet |
| HLE-Diamond | 58.8% | 53.3% | 47.3% | Hydrogen |
Если посчитать: Hydrogen лучший в 7 пунктах, Sonnet 5.5 — в 3, а именно Terminal-Bench 4.1, OSWorld-2.1 (управление компьютером) и Terminal-Bench-Science. GPT-6.1 Terra не занял первое место ни в одной ячейке, где есть оценки.
Здесь стоит обратить внимание на два момента. Во-первых, в строке Terminal-Bench 4.1 у Terra пусто: в карточке модели нет числа, поэтому нельзя трактовать это как «Terra хуже справляется с терминалом». Во-вторых, «7 побед из 10» не означает полного превосходства: Hydrogen всё ещё уступает Sonnet 5.5 в двух категориях, тесно связанных с выполнением задач агентом, — работе в терминале и управлении компьютером.
Как читать эту сравнительную таблицу Gemini 4 Hydrogen
Методологические пояснения в карточке модели определяют, насколько глубоко можно интерпретировать эту таблицу. Все оценки Hydrogen, если не указано иное, получены на максимальном уровне рассуждений, pass@1, за одну попытку и при работе через Gemini API. Для Sonnet 5.5 и GPT-6.1 Terra по умолчанию берутся их публично доступные максимальные уровни рассуждений или инференса; если публичных результатов нет, используется лучший доступный результат.
Иными словами, это не повторный прогон трёх моделей в один день на одном и том же наборе скриптов. Особенно показательна строка SWE-sweep: оценки конкурентов взяты из публичных лидербордов, а не получены Google при повторном тестировании на одном и том же стенде. Поэтому таблица подходит для грубой оценки того, кто сильнее, но не для того, чтобы считать каждую разницу в процентных пунктах точным выводом.
Кроме того, в таблице указаны результаты Hydrogen на максимальном уровне рассуждений, тогда как по умолчанию у него стоит high. Если в продакшене вы используете уровень по умолчанию, реальные результаты могут отличаться от цифр в таблице — это стоит проверить на собственных задачах.
Что Gemini 4 Hydrogen улучшает по сравнению с Gemini 3.8 Flash
Разработчикам, которые уже используют Gemini 3.8 Flash, этот раздел может дать больше, чем сравнение с конкурентами. Все цифры ниже — по данным самой компании.
| Параметр | Gemini 3.8 Flash | Gemini 4 Hydrogen | Комментарий |
|---|---|---|---|
| Скорость выполнения задач (по умолчанию high) | Базовый уровень | в 2,5 раза быстрее | по данным компании |
| Terminal-Bench 4.1 | 18.2% | 57% | более чем в три раза |
| Выдуманные утверждения | Базовый уровень | более чем в 5 раз меньше | по данным компании |
| При сбое инструмента / пустом результате поиска | — | чаще сам меняет подход | качественное описание от компании |
| Скорость в ранних тестах партнёров | Базовый уровень | в 2–2,8 раза быстрее | графики, SQL, процессы с интенсивной работой с данными |
| Расход токенов в ранних тестах партнёров | Базовый уровень | на 12–23% меньше | со слов компании, не публичный лидерборд |
Скачок с 18.2% до 57% в терминальных задачах — самое заметное изменение в этом релизе. Это говорит о том, что Hydrogen перешёл порог пригодности в вопросе «может ли небольшая модель реально выполнять задачи в командной строке». Но если вернуться к сравнительной таблице, 57% всё ещё ниже, чем 63.9% у Sonnet 5.5.
Данные ранних тестов партнёров тоже стоит рассматривать отдельно. Это результаты партнёров в изложении компании, а не публичный лидерборд; они сосредоточены на сложных графиках, SQL и процессах с интенсивной работой с данными и не обязательно переносятся на все бизнес-сценарии.
Другие официально заявленные результаты Gemini 4 Hydrogen
Помимо таблицы из 10 пунктов, в блоге и карточке модели перечислены ещё несколько результатов, которые также относятся к официально заявленным:
- Artificial Analysis Intelligence Index: в стандартном режиме high — 51, у Argon — 50, в режиме xhigh — 54. Это цифры, которые Google цитирует из AA. Carbon ранее публиковал результат AA Index v5 — 59 баллов, но в анонсе не сказано, использует ли Hydrogen ту же версию индекса, поэтому напрямую вычитать и сравнивать их не стоит.
- Agent Arena: 5-е место в рейтинге открытых agent-задач.
- Vals Tax Agent Bench: 52,3%, официально заявлено 1-е место в общем зачёте.
- Vals Legal Research Bench: 55,8%, официально заявлено делёж 1-го места.
- HLE-Diamond: 58,8%, официально заявлено лидерство в своём классе.
Роль Gemini 4 Hydrogen в многомодельных сценариях
Официально также приведены данные о комбинированном использовании. В Antigravity Orchestrator система переключается между Carbon и Hydrogen; на Terminal-Bench 4.0 успешность выполнения задач близка к чистому Carbon, при этом в среднем на 24% меньше расход квоты и на 19% выше скорость. В параллельном режиме Carbon выступает координатором, а Hydrogen — worker или verifier.
Эти данные хорошо показывают замысел Google относительно Hydrogen: он не заменяет Carbon, а берёт на себя массу конкретного исполнения, оставляя дорогое рассуждение тем шагам, где оно действительно нужно.
Спецификации и цены Gemini 4 Hydrogen
Контекстное окно: две версии — в карточке модели и в блоге
По этому параметру формулировки в карточке модели и в блоге расходятся, так что приведу обе версии рядом:
- Карточка модели: combined input-output token context window of up to 1M — то есть в сумме на вход и выход максимум 1 млн токенов; при синхронном вызове по умолчанию на выход максимум 64 тыс. токенов; при фоновом long decode на выход максимум 1 млн токенов.
- Блог: нативно 1 млн токенов на вход, на выход максимум 1 млн токенов.
На практике при разработке лучше считать бюджет по более консервативной формулировке из карточки модели — «суммарное окно», и при этом помнить про дефолтный лимит в 64 тыс. токенов на выход при синхронном вызове. Для очень длинного вывода нужно идти через фоновый long decode. Что касается входных модальностей, Hydrogen поддерживает текст, изображения, аудио и видео.
Официальные цены Gemini 4 Hydrogen по стандартному тарифу
В блоге говорится, что весь 1-миллионный токен-виток окна идёт по одной фиксированной цене. Таблица ниже — из прайс-листа Google Cloud (снято 2026-11-13), только стандартный тариф, в долларах за миллион токенов.
| Статья биллинга | Глобальный стандартный тариф | Не глобальный |
|---|---|---|
| Вход (текст, изображения, видео, аудио) | $1.50 | $1.65 |
| Чтение из кэша | $0.075 | $0.0825 |
| Выход (ответ + рассуждение вместе) | $7.50 | $8.25 |
| Запись в кэш | прайс $1.875, тарифицируется только с 2027-01-12 | — |
Есть один момент, который легко упустить: цена выхода считается для ответа и рассуждения вместе. У Hydrogen уровень размышления по умолчанию — high, поэтому в счёт за выход попадают и токены размышления. Карточка модели тоже предупреждает, что более высокий уровень размышления может расходовать больше токенов. Для простых задач можно понизить уровень до low или medium, чтобы контролировать расходы.
Где сегодня можно вызвать Gemini 4 Hydrogen
Что касается официальных каналов, Google AI Studio и Gemini API уже были доступны в тот день. На стороне APIYI мы 13.11.2026 проверили сводную таблицу документации docs.apiyi.com/models, страницу модели и интерфейс цен api.apiyi.com/api/pricing — gemini-4-hydrogen нигде нет: страница модели возвращает 404, а в интерфейсе цен среди 282 моделей на тот день поиск по hydrogen тоже ничего не дал. Пока модель не добавлена, но мы разместим её как можно скорее; модели и цены — по списку моделей на платформе.
До появления Hydrogen в APIYI apiyi.com уже можно вызывать двух конкурентов из таблицы с 10 пунктами, а также «родителя» Hydrogen — Carbon; это удобно, чтобы сначала выстроить процесс сравнения:
| ID модели | Ввод | Вывод | Чтение кэша | Эндпоинт | Доступная платформа |
|---|---|---|---|---|---|
gemini-4-carbon |
$2 | $10 | $0.1 | chat, gemini | APIYI apiyi.com |
claude-sonnet-5-5 |
$2 | $10 | $0.1 | chat, messages | APIYI |
gpt-6.1-terra |
$1 | $5 | $0.05 | responses (предпочтительно), chat | APIYI |
Про цену Carbon стоит добавить: в документации APIYI указано, что $2 / $10 — это ограниченная по времени цена Google, действует до 30.11.2026; с 01.12.2026 она будет изменена вслед за официальной на $4 / $20, чтение кэша — $0.10.
Подключение — через OpenAI-совместимый интерфейс: установите base_url в https://api.apiyi.com/v1, а в поле модели укажите gemini-4-carbon, claude-sonnet-5-5 или gpt-6.1-terra. Когда Hydrogen появится, достаточно заменить поле модели на gemini-4-hydrogen — и в том же коде можно будет воспроизвести типы задач из той таблицы с 10 пунктами.
🎯 Технический совет: оценки конкурентов в официальной карточке модели взяты из публичных результатов каждой компании и не обязательно совпадают с вашим бизнес-сценарием. Рекомендуем сначала через APIYI apiyi.com сравнить Sonnet 5.5 и Terra на одном наборе реальных задач, а после появления Hydrogen добавить ещё один столбец и получить собственную таблицу побед и поражений.
Анализ влияния Gemini 4 Hydrogen
Влияние на разработчиков
- В слое выполнения агентов появился ещё один вариант: в таких агентских задачах, как AutomationBench-AA, Agents’ Last Exam и Vending-Bench 2, Hydrogen официально лидирует, поэтому он подходит для выполнения большой части шагов рабочего процесса.
- Работа в терминале и управление компьютером всё ещё требуют оценки: в Terminal-Bench 4.1 и OSWorld-2.1 лидирует Sonnet 5.5. Если ваш основной сценарий — агент в командной строке или автоматизация рабочего стола, не стоит ориентироваться только на «победу в семи пунктах».
- Пользователям 3.8 Flash стоит оценить переход: скорость, успешность в терминале и доля сфабрикованных ответов по официальным данным заметно улучшились, но это нужно проверить на своих данных.
- Стоимость зависит от уровня рассуждений: по умолчанию уровень high включает токены рассуждений в выходные, и выбор уровня напрямую определяет счёт.
Влияние на распределение ролей между моделями
Выпуск Hydrogen ещё сильнее закрепляет подход с разделением на уровни «координатор + исполнитель». Официальные данные Orchestrator показывают, что если дешёвая модель выполняет работу, а дорогая планирует, можно экономить бюджет при сопоставимой успешности. Это означает, что мультимодельная оркестрация превращается из экспериментальной практики в официально рекомендуемый вендорами подход, а единый слой доступа с переключением между моделями разных провайдеров будет становиться всё важнее.
Известные ограничения Gemini 4 Hydrogen
Не будем обходить слабые места: в карточке модели перечислены такие ограничения:
- Всё ещё возможны галлюцинации; модель может работать медленнее или уходить в тайм-аут; на более высоком уровне рассуждений может расходовать больше токенов; знания актуальны по март 2026 года.
- В автоматической оценке безопасности по сравнению с 3.8 Flash ухудшились два показателя: тон отказов — минус 0,65 процентного пункта; доля отказов, когда отказывать не следует, выросла на 5,57 процентного пункта (чем ниже этот показатель, тем лучше).
- В области безопасности передовых моделей существенного скачка возможностей по сравнению с Argon нет; ни CBRN, ни кибербезопасность не достигли CCL, но порог предупреждения уже пройден. Это не означает, что «связанных рисков нет». Полный отчёт по безопасности, по словам разработчиков, выйдет позже.
Есть и положительные данные: нарушения границ со стороны агентов снижаются максимум на 81%, внутренняя оценка честности — 96,7%, устойчивость к косвенным prompt-инъекциям в Gray Swan выросла более чем в 2,3 раза, а доля ошибочных отказов в HealthBench Pro ниже 0,4%. Эти показатели тоже официально заявлены разработчиком.
Частые вопросы (FAQ)
Q1: Что за модель Gemini 4 Hydrogen?
Это участник семейства Gemini 4, выпущенный Google 12 ноября 2026 года. ID модели — `gemini-4-hydrogen`; она создана на базе Gemini 4 Carbon и позиционируется как более быстрая модель для повседневного кодинга и выполнения задач агентами. Самые сложные задачи с длинными цепочками рассуждений остаются за Carbon и Argon.
Q2: Кто сильнее — Gemini 4 Hydrogen или Claude Sonnet 5.5?
По таблице из 10 пунктов в официальной карточке модели Hydrogen побеждает в 7 пунктах, Sonnet 5.5 — в 3. Сильные стороны Sonnet сосредоточены в задачах в терминале, работе с компьютером и научном терминале. Оценки конкурента — это опубликованные каждой компанией результаты на максимальном уровне рассуждений, а не повторный прогон на одном и том же наборе скриптов. Советую через APIYI apiyi.com провести сравнение на своих задачах.
Q3: «7 побед из 10» — это результаты тестирования третьей стороной?
Нет. Это официальная сводка из карточки модели DeepMind; Hydrogen использовался на максимальном уровне рассуждений, pass@1, одна попытка. Это также не результат повторного тестирования в APIYI — такие цифры стоит воспринимать как официально заявленные данные.
Q4: Для каких сценариев подходит Gemini 4 Hydrogen?
Среди сценариев, где официальные результаты лучше, — многошаговые автоматизированные рабочие процессы (AutomationBench-AA), понимание диаграмм (Chartography), мультимодальный агент знаний (MKA), а также роль worker или verifier в многомодельных процессах. Для CLI-агента и работы с рабочим столом советую также оценить Sonnet 5.5.
Q5: Можно ли сейчас вызывать Gemini 4 Hydrogen через APIYI?
По состоянию на 13 ноября 2026 года модель ещё не добавлена на платформу; мы добавим её как можно скорее, а модель и цену смотрите в списке моделей на платформе. Сейчас через APIYI apiyi.com можно вызывать `gemini-4-carbon`, `claude-sonnet-5-5` и `gpt-6.1-terra`, а в `base_url` указывать `https://api.apiyi.com/v1` — можно сначала собрать сценарий сравнения.
Q6: Почему вывод Gemini 4 Hydrogen может стоить дороже, чем ожидалось?
Официальная цена выходных токенов — $7.50; в неё входят и ответ, и рассуждения. При этом по умолчанию используется уровень рассуждений high, поэтому токены рассуждений попадают в счёт за выходные токены. Для простых задач можно переключиться на low или medium, чтобы контролировать расходы.
Gemini 4 Hydrogen: ключевые выводы
- Понятное позиционирование: релиз 2026-11-12, фокус — повседневная разработка и выполнение агентных задач; модель переработана на базе Carbon.
- В официальной таблице из 10 пунктов выигрывает 7: Sonnet 5.5 забирает 3 пункта — терминал, работу с компьютером и научный терминал; Terra не занимает ни одного первого места.
- Важно не путать методики: баллы — официальные данные разработчика; у конкурентов взяты их публичные результаты в максимальном режиме рассуждений, а не повторный прогон одним и тем же скриптом.
- Заметный скачок относительно 3.8 Flash: в 2.5 раза быстрее, Terminal-Bench 4.1 — с 18.2% до 57%.
- Цена стандартного тарифа: глобально вход — $1.50, выход — $7.50; выход включает токены рассуждений.
- Два варианта описания контекстного окна: в карточке модели — 1 млн суммарно; в блоге — 1 млн на входе и до 1 млн на выходе.
- Текущий статус вызова: в APIYI его пока нет; можно сначала на apiyi.com собрать сравнение на Carbon, Sonnet и Terra.
Итоги
Ключевые выводы по Gemini 4 Hydrogen:
- Силён в выполнении агентных задач: в официальной таблице из 10 пунктов выигрывает 7; лидирует в автоматизации, экзамене для агентов, графиках и HLE-Diamond.
- Слабее в терминале и работе с компьютером: Terminal-Bench 4.1, OSWorld-2.1 и научный терминал — три пункта, где модель уступает Claude Sonnet 5.5.
- Цифры нужно читать с учётом методики: все они — официальные данные разработчика или сведённые из карточек моделей; оценки конкурентов взяты из публичных результатов, а не из повторного прогона в тех же условиях.
Если вы работаете с агентными рабочими процессами, Hydrogen стоит добавить в список кандидатов — особенно как слой выполнения в мультимодельных процессах. Окончательное решение всё равно стоит принимать по результатам на ваших собственных задачах. Рекомендую через APIYI apiyi.com сначала построить базовую линию на существующих Carbon, Sonnet 5.5 и Terra, а после появления Hydrogen в каталоге сразу дополнить тесты.
📚 Справочные материалы
- Блог Google: Introducing Gemini 4 Hydrogen — анонс и позиционирование модели
- Ссылка:
blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/introducing-gemini-4-hydrogen -
Что внутри: официальное позиционирование, AA Index, улучшения относительно 3.8 Flash
-
Короткое сообщение для разработчиков Google: Build with Gemini 4 Hydrogen — информация о подключении для разработчиков
- Ссылка:
blog.google/innovation-and-ai/technology/developers-tools/build-with-gemini-4-hydrogen -
Что внутри: доступные каналы и пояснения для разработчиков
-
Карточка модели DeepMind: Gemini 4 Hydrogen — спецификации, таблица сравнения по 10 пунктам, оценка безопасности
- Ссылка:
deepmind.google/models/model-cards/gemini-4-hydrogen -
Что внутри: основной источник таблицы по 10 пунктам и описания ограничений в этой статье
-
Описание методологии оценки DeepMind — методические допущения для таблицы сравнения
- Ссылка:
deepmind.google/models/evals-methodology/gemini-4-hydrogen -
Что внутри: уровни размышления, pass@1, источники оценок конкурентов
-
Страница цен Google Cloud — цены стандартного уровня
- Ссылка:
cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/pricing - Что внутри: цены за единицу для глобального и неглобального стандартного уровня, дата вступления в силу записи в кэш
Автор: техническая команда APIYI
Обратная связь: свяжитесь с нами на главной странице сайта APIYI, больше материалов — в центре документации docs.apiyi.com
