כרטיס כותרת שנוצר עם הכיתוב 'מציגים את Gemini 4 Hydrogen' וכותרת המשנה 'שכבת התפוקה מוותרת על השם Flash', תווית קטנה עם הכיתוב 'gemini-4-hydrogen', וצ'יפ 'xhigh' לרמת החשיבה העליונה שלו, על רקע לבן עם הדגשות בכחול ובתכלת ולוגו OrcaRouter בפינה הימנית התחתונה.
Guides & Insights

Gemini 4 Hydrogen: התחליף של Google ל-Flash נוטש את השם Flash ומתווכח על סיום

מחבר

Rowan Sterling

תאריך פרסום

מודלים אחרונים · 20צפו בכל המודלים →
בנצ'מרקים: Artificial Analysis · מתעדכן יומית
חזרה לכל הפוסטים

הטענה ש‑G​oogle DeepMind הציגה בהודעה היא צרה וספציפית: G​emini 4 Hydrogen מסיים משימות פי 2.5 מהר יותר מ‑Gemini 3.8 Flash ומנצח את Gemini 4 Argon במדד Artificial Analysis Intelligence Index. שני החצאים ניתנים לבדיקה, והשני נכון — בהרנס העצמאי Hydrogen מקבל 54 לעומת 50 של Argon. החצי הראשון הוא המקום שבו ההשקה נעשית מעניינת, מפני שאותו הרנס עצמאי מציב את Hydrogen על 13.5 דקות למשימת אינדקס ואת Gemini 3.8 Flash על 14.8, שזה הבדל של 10% ולא של 150%. G​emini 4 Hydrogen הוא אמיתי, הוא שוחרר לזמינות כללית ב‑12 בנובמבר 2026 במחיר $1.50 למיליון טוקני קלט ו‑$7.50 למיליון טוקני פלט, והוא המודל הראשון במשבצת התפוקה שנמכר תחת שם קוד ולא תחת תווית Flash. מה שהוא אינו הוא שדרוג מהירות פשוט לעומת המודל שהוא מחליף.

מה בעצם יצא ב-12 בנובמבר

​כרטיס המודל של Google מתוארך לאותו יום והוא מפורש באופן יוצא דופן לגבי שושלת: Hydrogen מותאם מ-Gemini 4 Carbon, המודל המוביל באותה משפחה. זה לא מודל קטן יותר שאומן בנפרד. זה אותו בסיס עם פרופיל שונה של אימון לאחר-אימון והגשה, לכן פער היכולות בינו לבין אחיו קטן יותר ממה שפער המחירים מרמז.

• הקשר — חלון אחד של 1,048,576 טוקנים המשותף לקלט ולפלט, עם 64K טוקנים של פלט סינכרוני כברירת מחדל ועד למיליון המלא באמצעות פענוח ארוך ברקע.

• קלט ופלט — טקסט, תמונות, אודיו, וידאו וקובצי PDF נכנסים; טקסט יוצא. ללא יצירת תמונות, ללא יצירת אודיו, ללא Live API.

• רמות חשיבה — ניתנות להגדרה, ו-Artificial Analysis מפרסמת את ציון הכותרת שלה בהגדרת xhigh, שאינה ברירת המחדל. מספרי ההשוואה של G​oogle עצמה נמצאים בהגדרת high שהיא ברירת המחדל.

• מועד עדכון הידע — מרץ 2026, מוצהר בבירור בסעיף המגבלות של כרטיס המודל, עם ההסתייגות שתחומים מסוימים פחות מעודכנים. השורה הבודדת הזו פותרת שאלה שדגמי G​emini 4 הקודמים הותירו פתוחה.

• הפצה — אפליקציית Gemini, ‏Gemini API, ‏Google AI Studio, ‏Google Sheets, ‏Gemini for business, ‏Google Antigravity ו-Google Search, עם מסלול חינמי ב-API. ללא שלב גישה מוגבלת.

• דיווח בטיחות — דוח בטיחות ואבטחה נפרד מובטח "בימים הקרובים" וטרם קיים, כך שכל מה שלהלן הוא דיווח עצמי.

A screenshot of the Google AI Studio documentation page for Gemini 4 Hydrogen, captured 13 November 2026, showing the model code gemini-4-hydrogen, inputs listed as text, image, video, audio and PDF with text output, a unified context window of 1,048,576 tokens, a max output of 65,536 tokens synchronously or up to 1,048,576 with long decode, and a capabilities grid marking code execution, function calling, long context and context caching as supported.

הטענה בדבר פי 2.5, ומה שמדד ההארנס החיצוני

שני מספרים עושים את העבודה בהכרזה של Google, והם עונים על שאלות שונות. הראשון הוא תפוקה: 190 אסימוני פלט בשנייה לפי מדידה של Artificial Analysis, לעומת 112 עבור Gemini 3.8 Flash, 65 עבור Gemini 4 Argon ו-72 עבור Gemini 4 Carbon. זהו פי 1.7 אמיתי במהירות ייצור גולמית, ובערך פי שלושה מכל אחד משני האחים של Gemini 4.

הנתון השני הוא זמן לכל משימה שהושלמה, וכאן התמונה מתהפכת. Artificial Analysis מסיימת משימה של Intelligence Index עם Hydrogen בתוך 13.5 דקות, עם Gemini 3.8 Flash בתוך 14.8 דקות, עם Carbon בתוך 28.4 ועם Argon בתוך 30.0. לעומת Argon מדובר ביתרון של פי 2.2. לעומת המודל ש-G​oogle ציינה בפוסט ההשקה, זה פי 1.1. אם נתון ה-2.5x הגיע מסט משימות פנימי ספציפי, זו טענה לגבי אותו סט משימות — המספר החיצוני לשימוש כללי קרוב מספיק לשוויון כך שאף אחד מחוץ ל-G​oogle לא שחזר את הפער.

ההסבר הסביר הוא מילוליות יתר, והיא פועלת לשני הכיוונים. Hydrogen ייצר 304 מיליון טוקני פלט כדי להשלים את האינדקס, לעומת 72.8 מיליון אצל המודל החציוני ו-126 מיליון אצל Gemini 3.8 Flash. הוא מייצר יותר מפי שניים טקסט לכל משימה ועדיין מסיים מעט מוקדם יותר, מפני שהוא מייצר את הטקסט הזה במהירות. מהירות ומילוליות יתר הן אותה עובדה במבט משני קצוות.

A generated single-column scoreboard titled 'Gemini 4 Hydrogen — the scoreboard' listing six rows: Intelligence Index 54 at xhigh, context window 1,048,576 tokens, price $1.50 / $7.50 per million, output speed 190 tokens per second at xhigh, time to first answer token 37.8 seconds at xhigh, and cost per completed index task $3.16 at xhigh, with a footer crediting Artificial Analysis for the index, speed, latency and cost figures and Google for price and context.

מה אומרת הטבלה של גוגל עצמה, עם ההסתייגויות המצורפות

כל נתון בסעיף זה מדווח על ידי הספק, מכרטיס הדגם מ-12 בנובמבר, ושום דבר ממנו לא שוחזר מחוץ ל-Google. קבוצת ההשוואה היא Claude Sonnet 5.5 ו-GPT-6.1 Terra, ולא דגם ה-Flash שמוחלף.

• SWE-sweep — 13.5% עבור Hydrogen לעומת 3.1% עבור Claude Sonnet 5.5 ו-5.8% עבור GPT-6.1 Terra, הפער היחסי הגדול ביותר בטבלה.

• Terminal-Bench 4.1 — 57.0% ל-Hydrogen לעומת 63.9% ל-Claude Sonnet 5.5, כאשר לא פורסם ציון עבור GPT-6.1 Terra. זהו הבנצ'מרק האגנטי היחיד לקידוד שבו Hydrogen מפסיד, ו-Google מסמנת אותו כמותאם-רמאות.

• עבודת ידע — Agents' Last Exam v1.1 ב-71.6% (60.4%, 69.8%), AutomationBench-AA ב-76.1% (71.8%, 60.2%), ו-Vending-Bench 2 ביתרת בנק של $14,549 לעומת $11,165 ו-$9,107.

• שימוש במחשב — OSWorld-2.1 עם 77.6% לעומת 83.9% של Claude Sonnet 5.5 ו-74.2% של GPT-6.1 Terra. הפסד שני לאותו מתחרה.

• רב-מודאלי ומדע — MKA 53.4%, Chartography 66.6%, Terminal-Bench-Science 0.1 ב-51.4%, ו-HLE-Diamond ב-58.8% לעומת 53.3% ו-47.3%.

כשקוראים את ההפסדים יחד, מתגלה תבנית: Hydrogen חזק במקום שבו המשימה היא לצבור עבודה לאורך צעדים רבים, וחלש יותר במקום שבו המשימה היא להחזיק יחד סשן ארוך של שימוש בכלים. זה עקבי עם מודל שמכוונן לתפוקה ולא לסיבולת, וזה ההבדל שמשנה אם בוחרים בינו לבין מודל בחזית ללולאת סוכן שרצה במשך שעה.

המספרים הבלתי־תלויים הם אלה שלפיהם יש לתקצב.

Artificial Analysis הוא הכלי היחיד כאן שלא הגיע מהספק, ונתון העלות לכל משימה שלו הוא המספר הבודד השימושי ביותר בהשקה. Hydrogen עולה בממוצע $3.16 של הסקה להשלמת משימת אינדקס אחת ב-xhigh, ו-$1.87 ב-high כברירת מחדל. Gemini 4 Argon עולה $4.97, Gemini 4 Carbon $7.76, ו-Gemini 3.8 Flash — המודל הזול — עולה $7.77, מפני שהוא שורף 126 מיליון טוקנים במחיר נמוך כדי להגיע לכך.

ההיפוך הזה הוא הטיעון האמיתי בעד Hydrogen, והוא חזק יותר מטענת המהירות. המודל שעלותו לכל טוקן היא רבע מזו של Carbon עולה חמישית לכל משימה שהושלמה, ופחות מרבע מהעלות של המודל שהוא מחליף. תמחור לפי טוקן היה אומר לך את ההפך.

שתי הסתייגויות נלוות לכך. הראשונה היא שעלות למשימה היא מאפיין של תמהיל המשימות של המדד, ולא של עומס העבודה שלכם; צינור עיבוד שמייצר תשובות של 200 טוקנים ועוצר יראה את המחיר לכל טוקן ולא את החיסכון לכל משימה. השנייה היא השהיה: ל-Hydrogen דרושים 37.8 שניות עד לטוקן התשובה הראשון ב-xhigh — 16.7 ב-high המוגדר כברירת מחדל — לעומת 17.3 עבור Gemini 3.8 Flash. בהגדרה שסיקור ההשקה ציטט, הוא מהיר ביצירה ואיטי בהתחלה, כך שממשק אינטראקטיבי ירגיש איטי יותר מהמודל שהוא החליף, אף שלולאת הסוכן מסתיימת מוקדם יותר.

דיווח בטיחות הכולל רגרסיה

כרטיס המודל כולל הודאה יוצאת דופן למסמך השקה. בהשוואה ל-Gemini 3.8 Flash, ציוני בטיחות התוכן האוטומטיים השתפרו בטקסט (+0.80 נקודות אחוז), ברב-לשוניות (+1.10) ובתמונה לטקסט (+7.00), והטון ירד ב-0.65. סירובים לא מוצדקים — המודל מסרב לבקשות תמימות — החמירו ב-5.57 נקודות, והתרכזו בפרומפטים מולטימודליים.

בתחום הבטיחות החזיתית, Google ביצעה הערכת שינוי יכולות מהותי מול Gemini 4 Argon והגיעה למסקנה ש-Hydrogen אינו מציג עלייה מהותית ביכולת הכללית, ולכן לא נדרשה החבילה המלאה של בדיקות יכולות קריטיות. בדיקות ממוקדות של CBRN וסייבר מצאו שהמודל אינו מגיע לרף היכולת הקריטית באף אחד מהשניים, אך הוא כן מגיע לסף ההתראה בשניהם. אלו הערכות עצמיות, כשהדוח הבסיסי עדיין רשום כעתיד להתפרסם.

מה זה אומר עבור שכבת Flash

גוגל לא הוציאה לגמלאות את Gemini 3.8 Flash. הוא עדיין בקטלוג, עדיין $0.75 / $3.75 למיליון אסימונים, ועדיין התשובה הנכונה לקריאות קצרות ורגישות לזמן השהיה: עם 17.3 שניות עד לאסימון התשובה הראשון, הוא מתחיל פי שניים מהר יותר מ-Hydrogen ב-xhigh, ובערך באותה רמה כמו Hydrogen בהגדרת ברירת המחדל שלו. מה שהשתנה הוא ברירת המחדל: המודל שגוגל מספקת כעת למשתמשי API בשכבה החינמית ולסוכן Antigravity ב-Gemini Managed Agents הוא זה עם שם הקוד, ותווית השכבה שתיארה בעבר את המשבצת הזו נעלמה.

עבור צוותים שמריצים סטאק משולב, ההשלכה המעשית היא ששני המודלים מיועדים למשימות שונות. Hydrogen לביצוע — קריאות לכלים, עריכות קבצים, הרצות בדיקות ותורות סוכני־משנה במקביל — ומודל חזיתי לתור התכנון. זה בדיוק הסידור ש-Google מתעדת, שבו Carbon מתכנן ממשקים ופותר חסמים קשים ו-Hydrogen מבצע את עריכות הקוד, וזה הסידור ש-OrcaRouter נבנה להחזיק: Gemini 4 Carbon, Gemini 4 Argon, Gemini 3.8 Flash ו-Gemini 3.1 Pro Preview כולם ניתנים לקריאה ממפתח אחד במחיר המחירון של הספק ללא תוספת, כך שתמחור מחדש של Carbon ו-Argon ב-1 בדצמבר נוחת כאן באותו יום שבו הוא נוחת בכרטיס של Google, ושכבת חינם מוגבלת קצב יכולה לעבור למסלול בתשלום בלי חוזה נוסף. Gemini 4 Hydrogen אינו בקטלוג שלנו — הוא מגיע מה-API ומ-AI Studio של Google — כך שהתצורה הכנה היא Hydrogen בקריאה ישירה לביצוע, עם המודלים הניתובים מאחוריו לתכנון ולמעבר לגיבוי.

A screenshot of the OrcaRouter model page for google/gemini-3.8-flash, captured 13 November 2026, showing the flagged Gemini 3.8 Flash card, its 65K max output, text, image, video, file and audio input with text output, a list price of $0.75 input and $3.75 output per million tokens, a 7.89 second p50 time to first token, 10.00 second p50 end-to-end and 34,497.6M tokens served, plus an OpenAI-compatible code sample using model google/gemini-3.8-flash.

מה לראות במקום עוד בנצ'מרק

התאריך שיגיד לך יותר מכל ציון הוא 1 בדצמבר 2026. Gemini 4 Carbon ו-Gemini 4 Argon שניהם מוכפלים בתאריך הזה, מ-$2.00 / $10.00 ל-$4.00 / $20.00 למיליון טוקנים. הכרטיס של Hydrogen אינו נושא שום שלב מתוארך כלל. אם האסימטריה הזו נשמרת, G​oogle יצרה משפחה יציבה בת שני מדרגות — תקרה של $4/$20 וסוס עבודה של $1.50/$7.50 — ושם Flash אינו צפוי לחזור. אם Hydrogen עובר לאותו לוח זמנים, אז מה שהושק השבוע היה תעריף היכרות עם שם קוד מצורף.

הדבר השני שכדאי לשים לב אליו הוא דוח הבטיחות, שכרטיס המודל מציין שהוא בדרך ושהוא המסמך היחיד שעלול לסתור את הערכת היכולות שלעיל. השלישי הוא האם מישהו מחוץ ל־G​oogle משחזר פער של פי 2.5 בהשלמת משימות. עד שמישהו יעשה זאת, הגרסה הניתנת להגנה של הטענה היא זו שנתמכת בידי רתמת הבדיקה העצמאית: Hydrogen הוא ה־G​emini 4 הזול ביותר לכל משימה שהושלמה, בערך פי שלושה מהתפוקה של אחיו, איטי להתחלה ומפורט מאוד — והמודל שהוא החליף הוא כעת אפשרות התקציב לקריאות קצרות ולא ברירת המחדל לכל דבר.

השוואות במאמר הזה2

זוהה מתוך המאמר הזה · בנצ'מרקים: Artificial Analysis · מתעדכן יומית