Gemini 4 Hydrogen が登場し、誰でも使用できます

要約:

たった今、Google は速度と実行効率に重点を置いた Gemini 4 Hydrogen (水素) を発表しました。

水素は誰でも直接利用できます

Google 検索は Hydrogen にも接続されており、複雑で散在し、スペルミスさえある質問をよりよく理解し、より直感的な回答とより関連性の高い Web リンクを提供できます。

Google によると、デフォルトの高推論設定では、Hydrogen は前世代の Gemini 3.8 Flash より 2.5 倍速くタスクを完了できます。指揮追従性はさらに向上し、事実捏造は8割以上減少した。

人工分析インテリジェンス インデックス リストでは、ハイエンドの Gemini 4 Argon をも上回っています。

Google 検索では最初に新しいモデルが使用されました

Google 検索製品担当副社長のロビー スタイン氏は、今回のアクセスを Google 検索のこれまでで最大のモデル アップグレードと呼びました。 Gemini 4 Hydrogen は、AI モードでサポートされるすべての言語をカバーし、世界中のユーザーに展開され始めています。

最も直接的な変化は、今後検索キーワードについて考える時間が短縮されることです。

これで、頭の中にあるアイデアを検索ボックスに直接入力できます。質問が長く、条件が多く、スペルミスが含まれている場合でも、Hydrogen はユーザーが探しているものをより正確に理解し、これらの要件に従って回答を整理します。

検索結果もより柔軟になりました。

Google は、アップグレードされた検索では、質問に基づいてより適切な表示方法を選択できると述べました。

情報を比較する必要がある場合、テーブルを生成できます。複雑な知識に関する質問に遭遇した場合、ユーザーが画像、ビジュアルコンテンツ、さらにはインタラクティブなツールを通じて答えを理解するのに役立ちます。

以前は複数の Web サイトを開いて情報を繰り返し比較する必要があったものの一部を、検索ページで直接解決できるようになりました。

同時に、Google 検索ではクエリ ファンアウト (クエリ拡張) テクノロジーもアップグレードされました。複雑な問題に直面した場合、システムは複数の関連する方向を同時に取得し、より広範囲の情報ソースをカバーし、より関連性の高い Web リンクを提供できます。

これは実際には非常に興味深いものです。 AI 検索は、検索ページに直接答えを残すことで批判されており、ユーザーが外部 Web サイトをクリックする必要性がますます低くなっている。現在、Google は、アップグレードされた AI 検索により、ユーザーがより多くの Web サイトを発見できるようになると強調し始めています。

Google 自体も、AI 検索を収益化するというプレッシャーに直面しています。 Googleの最高商務責任者であるフィリップ・シンドラー氏は10月28日の決算会見で、AIモードの収益化効率が従来の検索よりも低く、クエリ量が急速に増加しており、それが検索広告収益の伸びを阻害していることを認めた。

リンク数が増加した後、Web サイトがより多くのクリックを取り戻すことができるかどうかについては、証明するのに時間がかかります。

双子座はより従順で、より有能です

おそらく Google は、コードネーム Hydrogen が十分直感的であると感じているのでしょう。名前にフラッシュはありませんが、Hydrogen は Gemini 4 シリーズの高効率モデルの役割を担っています。

Google は、Carbon と Argon を複雑で深い推論タスク向けに位置づけていますが、Hydrogen は、特にプログラミング、ツール呼び出し、複数ステップのタスクなどの実行効率を重視しています。

しかし、スピードと実行効率に重点を置いたこのモデルは、独自のハイエンド モデルをも上回ります。

第三者評価機関である Artificial Analysis のインテリジェンス インデックス リストで、ハイドロゲンはハイ推論ギアで 51 ポイントを獲得し、Xハイ ギアではさらに 54 ポイントに上昇し、ジェミニ 4 アルゴンの 50 ポイントを上回りました。

Google が発表した公式ベンチマークによると、Hydrogen はナレッジ ワーク、自動化、推論において特に優れたパフォーマンスを発揮します。

複雑な知識タスクを処理する AI の能力を検査する Agents' Last Exam v1.1 では、71.6% のスコアを達成し、Claude Sonnet 5.5 の 60.4% や GPT-6.1 Terra の 69.8% を上回りました。

長期的なビジネス タスクをシミュレートする Vending-Bench 2 テストで、Hydrogen は最終的に 14,549 ドルの資金残高を蓄積し、これも他の 2 つのモデルを上回りました。

プログラミングの点では、SWE スイープでは 13.5% でトップでしたが、ターミナルベンチ 4.1 では 57% で、Claude Sonnet 5.5 の 63.9% に遅れをとりました。

ランニングスコアに加えて、より直接的な変化は、ジェミニがより従順で日常の使用において有能になったことです。

Google は、Hydrogen は口調、形式、特定のルールをよりよく遵守し、複数回の会話にわたってタスクの目標を維持し、繰り返しの改訂の回数を減らすことができると述べました。

複雑なデータを処理する場合、アップロードされたファイルから情報を抽出し、表やビジュアル コンテンツを整理し、Gmail、Google Drive、Airtable や Dropbox などの接続アプリケーションと連携してタスクを完了できます。

Hydrogen のツール呼び出し機能も改善されました。 Googleによると、このモデルでは、使用する必要のあるツールをより正確に選択でき、ツールの呼び出しが失敗したり、検索で結果が返されなかった場合でも、その後の操作を調整できるという。

公式デモンストレーションで、Hydrogen は Google Antigravity を使用して、YouTube の講義ビデオとデザイン テンプレートに基づいて Google スライドで複数ページのスライドを直接生成しました。その後、独自にプレゼンテーションをチェックし、テキストの重なりなどのタイポグラフィの問題を修正しました。

注目に値するもう 1 つの変更があります。今回、Google は Google Antigravity 用の新しい Orchestrator 機能を開始しました。

Antigravity はこれまで、異なるモデルを使用して複数のエージェントが連携して動作することをサポートしていました。新たに導入されたOrchestratorは、同じタスクの実行進捗に応じてCarbonとHydrogenを自動的に切り替えることができる。

Google が提供するワークフローに従って、Carbon はまずタスクを分析し、計画を策定し、それから Hydrogen に引き渡してコードを変更し、依存関係を更新し、テストを実行します。実行中に新たな問題が発生した場合は、分析と調整のためにタスクを Carbon に戻すことができます。

プロセス全体で、ユーザーが手動でモデルを切り替える必要はありません。

Google によると、内部テストでは、Orchestrator は Carbon のみを使用した場合に近いタスク成功率を達成し、同時にクレジット消費量が平均 24% 削減され、タスク完了速度が 19% 向上しました。

この機能は現在、Google AI Ultra ユーザーが利用できますが、将来的にはさらに多くのモデルとサブスクリプションがサポートされる予定です。

価格の点では、Hydrogen の API は入力トークン 100 万あたり 1.5 米ドル、出力トークン 100 万あたり 7.50 米ドルを請求します。これは、Gemini 4 Argon の現在の優遇価格である入力 100 万あたり 2 米ドル、出力 100 万あたり 10 米ドルよりも低くなります。

前世代の Flash と比較して、新しいモデルの価格は上昇しました。 Gemini 3.8 Flash の現在の入力価格と出力価格はそれぞれ 0.75 米ドルと 3.75 米ドルで、これは Hydrogen のわずか半分です。

ただし、旧バージョンの Flash の優待価格は 12 月 31 日で終了し、来年 1 月 1 日からは Hydrogen と同水準に調整されます。

ネチズン: アルゴンについてはどうですか?

水素がリリースされると、人々はすぐにそれをテストし始めました。

ネチズン @SPAC89 は、Hydrogen Extra で作成した Three.js プロジェクトを披露しました。同氏によると、プロジェクト全体の所要時間は 2 時間未満で、そのうち 80% 近くがレンダリングに費やされ、消費したのは Google AI Pro サブスクリプションの週ごとの割り当ての 5% だけでした。

彼は新しいモデルに非常に満足しており、20 ドルの Pro サブスクリプションにほとんど制限がないと感じたのは初めてだとさえ言いました。

ユーザー @StatsWire は、4 つの Gemini モデルを使用してテストを実施しました。Three.js を使用して、外部 3D モデルやテクスチャを呼び出さずに実際にプレイできる 3D マリオ ゲームを作成させました。

コメント欄の一部のネチズンは、作者がゲームを生成するために各モデルに必要な時間とコストも発表できることを期待しています。著者は、これらのデータは次回のテストで補足されると述べています。

水素へのアクセスに関するニュースの Google 検索も多くの議論を集めています。

一部のネチズンは非常に興味深いシナリオを考えました。「2026 年の開発者: AI がバグを書きました。Google 検索にエラー メッセージを投げ込むと、バグを説明するのは依然として同じ AI です。」

しかし、一部のネチズンは Google の検索ビジネスについて楽観的ではありません。

これらの苦情は Hydrogen に向けられたものではなく、Google の既存製品に対する不満に関するものです。

Google DeepMind の公式投稿では、水素のパフォーマンスは別の疑問も提起しています。では、アルゴンは現在どのように使用されているのでしょうか?

結局のところ、水素は安価で高速であり、一部のレビューでは高い位置にあるアルゴンを上回りました。

速度の増加に疑問を抱く人もいます。光の速度の増加は何の役に立つのでしょうか?

あるネチズンは、2.5 倍の速度向上は確かに良いことですが、答えが間違っていた場合、タスクを再実行するコストが遅くても正しい答えよりも高くなる可能性があると指摘しました。

別のネチズンは、

AI は現在、非常に高速にコードを作成できるため、コーヒー自体を飲み終える前にコードを書き終えることができますが、コードをチェックするには残りのポットをすべて飲み干す必要があるかもしれないと冗談を言いました。

モデルランキングリストのナンバーワンは常に目を引き、誰が誰を超えたかについて誰もが喜んで議論します。しかし、AI を日常的に使用する場合、人々は別の評価基準を持つことがよくあります。

ネチズン @mattyapro のコメントは、多くの人々の感情を反映しています:

「私にとって、リーダーボードの上位にあるモデルよりも、毎日使用するモデルの方が重要です。」

日々の取り組みが注目されるのは素晴らしいことです。