Karta hero Ripple 65B Preview vs Gemini 4 Argon: nadtytuł brzmi „VS – 26 dni do podwojenia ceny”, chipy mają napisy $2 / $10 do 30 listopada 2026 i $4 / $20 od 1 grudnia 2026, a pasek statystyk pokazuje $7.68 wobec $1.27 kosztu na zadanie indeksowe dla Argon w porównaniu z Sol, 26 dni do podwojenia stawek Argon i 250 tok/s deklarowane dla Ripple na dwóch B200s.
Guides & Insights

Ripple 65B Preview kontra Gemini 4 Argon: przepaść cenowa spotyka otwarte wagi

Autor

Alistair Wren

Data publikacji

Najnowsze modele · 20Zobacz wszystkie modele →
Benchmarki: Artificial Analysis · aktualizowane codziennie
Powrót do wszystkich wpisów

1 grudnia 2026 r. — za dwadzieścia sześć dni — Gemini 4 Argon — jego opublikowane stawki się podwajają. Wejście rośnie z 2,00 USD do 4,00 USD za milion tokenów, wyjście z 10,00 USD do 20,00 USD, wejście z pamięci podręcznej z 0,10 USD do 0,20 USD, a poziomy wsadowy i priorytetowy zmieniają się o ten sam współczynnik. Google jednoznacznie zaznaczyło, że obecna cena ma charakter wprowadzający, a nie jest zniżką, która mogłaby po cichu stać się trwała. Ten termin jest prawdziwą osią tego porównania, ponieważ Ripple 65B Preview, wydany 4 listopada 2026 r. na licencji Apache 2.0, nie ma ceny, która mogłaby się w ogóle zmienić: przy 65 miliardach gęstych parametrów jest wystarczająco mały, by działać na własnym sprzęcie, a koszt staje się rachunkiem za GPU zamiast stawki za token.

To, czy taka wymiana ma sens, zależy wyłącznie od tego, ile używasz. Oto rachunek, przedstawiony przed testami porównawczymi.

Liczby po każdej stronie

• Gemini 4 Argon, dziś — 2,00 USD za dane wejściowe / 10,00 USD za dane wyjściowe za milion, 0,10 USD za odczyt z pamięci podręcznej, batch i flex po 1,00 / 5,00 USD, priorytet po 3,60 / 18,00 USDbr/> • Gemini 4 Argon, od 1 grudnia — 4,00 / 20,00 USD, pamięć podręczna 0,20 USD, batch 2,00 / 10,00 USD, priorytet 7,20 / 36,00 USDbr/> • Ripple 65B Preview — brak cennika dostawcy; wagi Apache 2.0, hostowanie samodzielne. Stawki hostingu u zewnętrznych dostawców wynoszą około 0,20 / 0,60 USDbr/> • Niezależny wynik — Argon 50 w Artificial Analysis Intelligence Index v5.0.1 po 7,68 USD za zadanie indeksowe; Ripple nie ma wpisu w indeksiebr/> • Kontekst — Argon 1 048 576 tokenów współdzielonych między danymi wejściowymi, rozumowaniem i danymi wyjściowymi; Ripple deklaruje do 1 mln, trenowany przez etapy długiego kontekstu do 2 mln tokenówbr/> • Szybkość wyjściowa — zmierzone 55 tok/s dla Argon; Ripple deklaruje 250 tok/s na 2×B200 przy batchu 8, BF16

A two-column scoreboard comparing Ripple 65B Preview and Gemini 4 Argon across Intelligence Index v5.0.1, context, input price, output price, cost per index task and weights. Ripple reads not scored, up to 1M, $0.20 hosted, $0.60 hosted, not measured and Apache 2.0; Argon reads 50, 1M shared budget, $2.00 now / $4.00, $10.00 now / $20.00, $7.68 and proprietary.

Uruchom obciążenie agenta wynoszące 2 miliony tokenów wejściowych i 400 000 tokenów wyjściowych miesięcznie. W cenie wprowadzającej Argon to 4 USD plus 4 USD — 8 USD. Od 1 grudnia to 16 USD. W hostowanym punkcie końcowym Ripple według stawki katalogowej byłoby to około 0,40 USD plus 0,24 USD, czyli około 0,64 USD, zanim zapłacisz za cokolwiek innego. Ta różnica nie jest błędem zaokrąglenia i dlatego to porównanie jest warte więcej niż karta specyfikacji: przy małych wolumenach różnica jest szumem, a w skali agenta decyduje o architekturze.

Co tak naprawdę kupujesz od firmy Argon

Gemini 4 Argon zapowiedziano 30 września 2026 r., a 13 października stał się ogólnie dostępny. To model o kontekście 1 miliona tokenów ze wspólnym budżetem kontekstu — tokeny wejściowe, tokeny myślenia i tokeny wyjściowe czerpią z tej samej puli — oraz domyślnym synchronicznym limitem wyjścia wynoszącym 65,536 tokenów. Zbliżenie się do pełnego miliona w jednym wyniku wymaga ścieżki długiego dekodowania w tle z odpytywaniem, w krokach po co najwyżej 64K. To właśnie ten rodzaj szczegółu zaciera wiersz „1M kontekstu” na stronie porównawczej, a zmienia on to, w czym model jest dobry: Argon jest znakomity w czytaniu dużego korpusu i udzielaniu odpowiedzi o umiarkowanej długości, a tworzenie książki w jednym wywołaniu jest dla niego niezręczne.

Jego zmierzony profil plasuje się w środku czołówki. Artificial Analysis umieszcza go na poziomie 50 w indeksie v5.0.1, poniżej Claude Opus 5.5 z wynikiem 59 i GPT-6.1 Sol z wynikiem 55, przy koszcie 7,68 USD za zadanie indeksowe — ponad sześciokrotnie więcej niż 1,27 USD w przypadku Sol za niższy wynik. Opublikowane przez Google tabele pokazują, że nieznacznie wygrywa w DeepSWE v1.1 z wynikiem 77,9 i przegrywa w Terminal-Bench 4.0, FrontierSWE v2 i OSWorld-2.0, z typowym zastrzeżeniem, że dostawca wybrał wiersze. Jego najbardziej wyróżniającą się liczbą jest 15% wskaźnik halucynacji w AA-Omniscience, znacznie poniżej normy czołówki.

Nic z tego nie jest powodem, by tego unikać. Argument za Argonem to praca z długimi dokumentami w cenie, która do 1 grudnia jest naprawdę agresywna — 2 USD za wejście za milion tokenów to tyle samo co w GPT-6.1 Sol i jedna piąta ceny Opus 5.5.

A screenshot of Artificial Analysis's Gemini 4 Argon (High) page showing an Intelligence Index score of 50, 55 tokens per second output speed, an input price of $4.00 and output price of $20.00 per 1M tokens, $7.68 cost per Intelligence Index task, and a technical specification panel listing a 1M-token context window.

Czym jest Ripple, bez lukru towarzyszącego premierze

Ripple 65B Preview to 80-warstwowy gęsty transformer ze strumieniem rezydualnym o szerokości 5120, 65 miliardami parametrów, z których wszystkie są aktywne, oraz zestawem wyborów architektonicznych, które Ricursive opisuje jako podobne do Gemma 3N: dodatkowe głowy uwagi, wyższy stosunek okna przesuwnego do globalnego, mniejsze okno przesuwne, obcinanie aktywacji FFN, uwaga bramkowana, globalne NoPE i rezyduały wartości. Jest dostępny na licencji Apache 2.0 i jest udostępniany jako BF16 instruct, NVFP4 instruct, BF16 base oraz wariant DFlash2.

Twierdzenia o wydajności to najciekawsza część tego porównania. Ricursive twierdzi, że cały projekt kosztował 32 mln dolarów, około jedną dziesiątą kosztu poprzedniego stanu sztuki w otwartych wagach w kodowaniu agentowym, przy wykorzystaniu 1,4 mln rolloutów RL — około siedemdziesiąt razy mniej niż Reflection Beam — przy 40% MFU, oraz że utrzymywał 250 tokenów na sekundę na dwóch B200 przy rozmiarze partii osiem w BF16. Artificial Analysis mierzy Argon na 55 tokenów na sekundę. Gęsty model 65B przy 250 tok/s na dwóch GPU to inna klasa wdrożenia niż frontier API i to jedyna część propozycji Ripple, która nie zależy od harnessu benchmarkowego.

Roszczenie dotyczące kontekstu wymaga takiej samej weryfikacji jak w przypadku Argon. Ricursive wymienia etapy treningu na 8K, 64K, 2M i 128K i reklamuje okno 1M. Jeden katalog zewnętrzny już podaje ten model z kontekstem 16,4K, co jest ewidentnie niezgodne z kartą, ale powinno wystarczyć, by skłonić cię do zweryfikowania okna we własnym środowisku testowym, zanim zaprojektujesz wokół niego rozwiązanie. Twierdzenie o 1M w dwudniowej wersji zapoznawczej to twierdzenie, a nie pomiar.

Problem benchmarkowy, w jednym akapicie

Nie można zestawić tych dwóch na jednym wykresie. Publikowane przez Argon liczby dotyczące kodowania to głównie Terminal-Bench 4.0 i DeepSWE v1.1; głównym wynikiem Ripple jest Terminal-Bench 2.1 na poziomie 80,52 — inny zestaw zadań z łagodniejszym pułapem. Jedynym wierszem w tej samej wersji, który publikują oba, jest DeepSWE v1.1, gdzie Argon podaje 77,9, a Ripple podaje 44,3 — wynik, który stoi w bezpośredniej sprzeczności z wrażeniem, jakie tworzą liczby z Terminal-Bench. Żaden z wyników Ripple nie został niezależnie zweryfikowany, a wyniki Argonu są wybrane przez dostawcę. Traktuj to porównanie jako nierozstrzygnięte, dopóki neutralny harness nie uruchomi obu.

Decyzja, w dwóch przypadkach

Wybuchowy, zdominowany przez dokumenty, mały wolumen. Argon wygrywa, a grudniowa podwyżka prawdopodobnie nie ma znaczenia. Jeśli przetwarzasz kilkaset długich plików PDF miesięcznie, różnica między 8 a 16 dolarów to błąd zaokrąglenia, a wspólne okno 1M przy niskim wskaźniku halucynacji jest warte więcej niż 3× oszczędność tokenów, którą musisz samodzielnie obsługiwać. Jeśli możesz, zabezpiecz stawkę przed 1 grudnia — zmiana stawek dotyczy wykorzystania, a nie umów podpisanych wcześniej, więc właśnie w tym miesiącu warto zapytać o umowę z zadeklarowanym wydatkiem.

Stabilny stan, duży wolumen, wąskie zadanie. Rachunek się odwraca. Dwa B200 przy stałym koszcie miesięcznym w porównaniu z tokenami wyjściowymi Argon o wartości $4,800 przy 400K/mies. w skali to nie jest trudny wybór, a Apache 2.0 oznacza brak negocjacji licencyjnych. Haczyk polega na tym, że przejmujesz stos serwowania, decyzje dotyczące kwantyzacji i prace ewaluacyjne, a przy tym stawiasz na checkpoint w wersji zapoznawczej bez niezależnej oceny.

OrcaRouter znajduje się po stronie Argon tej linii. Gemini 4 Argon jest jednym z ponad 200 modeli dostępnych na jednym kluczu, z marżą 0% — cena katalogowa Google jest przekazywana bez zmian, więc zmiana z 1 grudnia wchodzi tu w życie tego samego dnia, a nie dopiero przy kolejnym odnowieniu umowy. Jeśli niepokoi Cię zmiana ceny, praktycznym zabezpieczeniem jest DSL routingu: zestaw Argon do odczytu długiego kontekstu, a etap wyjściowy przekaż tańszemu modelowi, a połączone wywołanie kosztuje mniej niż którykolwiek z modeli osobno. Ripple nie znajduje się w katalogu, więc stos oparty na Ripple to projekt self-hostingu, a nie decyzja dotycząca routingu.

A screenshot of OrcaRouter's Gemini 4 Argon model page, showing the Google model listed with its context window, published per-million-token pricing and the api.orcarouter.ai endpoint in the code sample.

Co zmieniłoby odpowiedź: niezależny wynik Ripple, cofnięcie lub przedłużenie ceny wprowadzającej Argon albo okazanie się, że okno 1M Argon jest użyteczne end-to-end bez ścieżki w tle. Obserwuj pierwszy; pozostałe dwa są znane i datowane.

Porównane w tym artykule1

Wykryto na podstawie tego artykułu · Benchmarki: Artificial Analysis · aktualizowane codziennie