Google Argon : un écart marqué selon le test

MMarc

Gemini 4 Argon, le modèle de Google, obtient 97,5 % sur ARC-AGI-3 avec le Provider Adapter Harness, qui exploite des fonctions d’interface de programmation, selon Brief IA. Ce résultat est associé à un coût de 4 800 dollars pour le test avec ce harnais. Dans le Standard Harness, Argon atteint 49,8 % en faible raisonnement, pour un coût de 5 800 dollars. Les difficultés d’interface de programmation l’ont empêché de terminer les 55 jeux proposés dans ce protocole : Argon en a complété 42 en faible raisonnement et 46 en mode moyen. Le score en raisonnement élevé n’a pas été publié. Epoch AI attribue 165 points à Argon sur son Epoch Capabilities Index, soit 2 points de moins qu’Opus 5.5 et 1 point de moins que GPT-6 Astra, et autant que Fable 5.1. Les premières évaluations le placent aussi huitième en mathématiques et sixième sur l’indice SWE ECI. Les deux scores sur ARC-AGI-3 varient donc fortement selon le harnais utilisé, et les difficultés rencontrées dans le test standard ont empêché une évaluation complète des jeux dans cette configuration. Ces résultats rappellent que les conditions de test comptent dans la comparaison des modèles, tandis que les indicateurs disponibles placent Argon près des meilleurs modèles sur l’indice des capacités, avec des résultats moins élevés en mathématiques et en ingénierie logicielle.