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Novo no OpenRouter · 12/11/2026

Gemini 4 Hydrogen une execução rápida e contexto de 1 milhão de tokens

Adaptado do Gemini 4 Carbon, o modelo mira codificação e fluxos com agentes e chega ao app Gemini, à API, ao AI Studio e ao Google Search.

Pouca repercussão 4 fontes Atualizado em 12/11/2026 às 15:15 (Brasília)
Imagem de divulgação do Gemini 4 Hydrogen
Imagem: anúncio oficial · blog.google

O Google lançou o Gemini 4 Hydrogen, modelo da família Gemini 4 voltado a codificação cotidiana e fluxos com agentes. Segundo a empresa, ele supera o Gemini 4 Argon no Artificial Analysis Intelligence Index e termina tarefas mais rápido que modelos da mesma classe. O Google o indica a quem migra do Gemini 3.8 Flash.

O que é e onde roda

Gemini 4 Carbon e Gemini 4 Argon são os modelos de fronteira da família, pensados para raciocínio longo e problemas difíceis. O Hydrogen, por sua vez, foi feito para execução rápida em fluxos com agentes. Segundo o model card, ele é adaptado do Carbon.

O modelo aceita texto, imagens, áudio e vídeo. A janela de contexto unificada chega a 1 milhão de tokens, com até 64 mil tokens de saída síncrona por padrão e até 1 milhão por decodificação em segundo plano.

Está disponível em todos os níveis do Google AI Studio e da Gemini API, no Gemini for business, no app Gemini e no Google Search. Assinantes pagos Google AI Pro e Ultra também o têm no Google Antigravity, onde há um nível de raciocínio "Extra". Usuários gratuitos do app recebem o modelo pela seleção automática, quando ele se adequa ao pedido.

Desempenho divulgado pelo Google

No Artificial Analysis Intelligence Index, o Hydrogen marca 51 no nível padrão de raciocínio (high), contra 50 do Argon. No ajuste mais alto, xhigh, chega a 54.

Frente ao Gemini 3.8 Flash, o Google diz que o Hydrogen conclui tarefas 2,5 vezes mais rápido no ajuste padrão. No Terminal-Bench 4.1, a pontuação sobe de 18,2% para 57%. Parceiros relatam execução de 2x a 2,8x mais veloz e uso de 12% a 23% menos tokens.

A empresa também cita o 5º lugar no Agent Arena, da arena.ai, e a liderança de sua classe no HLE-Diamond (58,8%). No Vals Tax Agent Bench, ele ficou em 1º, com 52,3%. No Vals Legal Research Bench, empatou em 1º, com 55,8%.

Orchestrator e uso em equipe

O Google apresentou o Orchestrator no Antigravity, que alterna entre modelos como Carbon e Hydrogen na mesma sessão. No Terminal-Bench 4.0, o recurso chegou perto da taxa de sucesso do Carbon, com 24% menos cota consumida e 19% mais rapidez, em média.

Em fluxos com agentes paralelos, o Carbon pode atuar como coordenador, enquanto o Hydrogen executa as tarefas de worker e verifier em espaços de trabalho isolados.

Uso no Google Search

O Hydrogen chegou ao Google Search globalmente para todos os usuários. O Google diz que ele entende melhor perguntas com várias partes e segue instruções com mais precisão. A empresa afirma ainda que o modelo amplia o query fan-out, técnica de consultas simultâneas, e que as respostas passam a trazer tabelas comparativas e imagens.

Pontos-chave

  • Entrada multimodal: texto, imagem, áudio e vídeo
  • Saída síncrona padrão de até 64 mil tokens
  • Terminal-Bench 4.1: 57%, ante 18,2% do Gemini 3.8 Flash, segundo o Google
  • Orchestrator no Antigravity combina Carbon e Hydrogen na mesma sessão
  • Nível de raciocínio "Extra" no Antigravity

Texto escrito por IA a partir das reportagens e páginas listadas abaixo e checado contra elas por uma segunda revisão automática. Atualizado em 12/11/2026 às 15:15 (Brasília).

Dossiê do lançamento

O que o laboratório informa, os benchmarks publicados e os primeiros relatos de uso. Cada item leva à página de onde saiu.

O que o laboratório informa

  • Lançado em 12/11/2026 como modelo rápido para coding e fluxos agênticos. Sucede o Gemini 3.8 Flash. É derivado do Gemini 4 Carbon; os detalhes de arquitetura ficam no model card do Carbon. deepmind.google ↗
  • Contexto de 1M tokens somando entrada e saída. Saída padrão de até 64K tokens em respostas síncronas, ou até 1M via background long decode. Entradas: texto, imagem, áudio e vídeo. deepmind.google ↗
  • Corte de conhecimento em março de 2026; o Google avisa que alguns domínios podem estar menos atualizados. Acesso via API, sujeito a termos de uso. deepmind.google ↗
  • Tem quatro níveis de thinking: low, medium, high (padrão) e o novo xhigh. Segundo o Google, termina tarefas 2,5x mais rápido que o Gemini 3.8 Flash no nível high. blog.google ↗
  • Disponível desde 12/11/2026 na Gemini API, no Google AI Studio, no Gemini for business, no app Gemini, no Google Search, no Google Sheets, no Android Studio e no Google Antigravity. blog.google ↗
  • Limitações declaradas pelo Google: alucinações, resistência a jailbreak ainda em melhoria, lentidão ou timeouts ocasionais e mais consumo de tokens nos níveis de thinking mais altos. deepmind.google ↗

Benchmarks publicados

Artificial Analysis Intelligence Index51 (high); 54 (xhigh)

Gemini 4 Argon: 50

Divulgado pelo laboratório Google, citando o índice do Artificial Analysis (não confirmado no site do… ↗
Terminal-Bench 4.1 (cheating-adjusted)57.0%

Claude Sonnet 5.5: 63.9%; GPT-6.1 Terra: não reportado. No blog, o Gemini 3.8 Flash aparece com 18.2%.

Divulgado pelo laboratório Google ↗
SWE-sweep13.5%

Claude Sonnet 5.5: 3.1%; GPT-6.1 Terra: 5.8%

Divulgado pelo laboratório Google ↗
OSWorld-2.1 (offline subset)77.6%

Claude Sonnet 5.5: 83.9%; GPT-6.1 Terra: 74.2%

Divulgado pelo laboratório Google ↗
Agents' Last Exam v1.171.6%

Claude Sonnet 5.5: 60.4%; GPT-6.1 Terra: 69.8%

Divulgado pelo laboratório Google ↗
AutomationBench-AA76.1%

Claude Sonnet 5.5: 71.8%; GPT-6.1 Terra: 60.2%

Divulgado pelo laboratório Google ↗
HLE-Diamond58.8%

Claude Sonnet 5.5: 53.3%; GPT-6.1 Terra: 47.3%

Divulgado pelo laboratório Google ↗
Vals Tax Agent Bench52.3%

Segundo o Google, é o 1º lugar geral. A fonte não traz os números dos outros modelos.

Divulgado pelo laboratório Google, citando a Vals AI (não confirmado no site da Vals AI) ↗

Na prática: quem já testou

Testou um checkpoint de pré-lançamento no Arena, rotulado "Gemini-3.8-Flash". Achou a qualidade comparável à do Sol 6.1, que ainda foi melhor. O Hydrogen levou 3-4 min contra cerca de 20 do Sol. Algumas gerações one-shot tiveram glitches e artefatos pretos.

Pankaj Kumar (@pankajkumar_dev), no X · x.com ↗

Pediu ao checkpoint de pré-lançamento no Arena um site 3D de uma cidade sobre um livro aberto. O site inteiro saiu em menos de 4 minutos. Avaliou que a qualidade 3D não fica muito atrás da do Gemini 4 Argon.

Pankaj Kumar (@pankajkumar_dev), no X · x.com ↗

Levantamento feito por um agente de IA com busca na web em 12/11/2026. Cada item traz o link da página consultada; confira a fonte antes de decidir.

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