Google heeft woensdag Gemini 4 Hydrogen gelanceerd, een nieuw middenklassemodel dat is gebouwd voor snelheid bij dagelijks coderen en agentisch werk, in een uitrol die Gemini 3.8 Flash onmiddellijk vervangt in de producten van het bedrijf. De aankondiging, gedaan in een blogpost van Koray Kavukcuoglu, SVP bij Google DeepMind en Chief AI Architect, positioneert Hydrogen als de high-throughput tegenhanger van de grensmodellen van Google, Gemini 4 Carbon en Gemini 4 Argon.

Het debuut van Hydrogen is een van de best bekeken AI-modelreleases van de maand, en het kwam slechts enkele uren na Google's marktbewegende Gemini Decisions API-nieuws eerder deze week terecht. Ontwikkelaars die de nieuwste AI-ontwikkelingen volgen, vinden hieronder de prijs- en benchmarkgegevens – want in tegenstelling tot eerdere Gemini 4-releases heeft Google Hydrogen vanaf de eerste dag breed beschikbaar gemaakt.

Een andere uitrol dan koolstof en argon

Toen Google Gemini 4 Argon en Gemini 4 Carbon uitbracht, vond de toegang plaats: de uitrol begon door cybersecurity-onderzoekers, en de algemene beschikbaarheid bleef aanvankelijk beperkt tot het duurste abonnementsniveau van Google. Ars Technica, die verslag deed van de lancering, merkte op dat de limieten van Hydrogen veel soepeler zijn en dat de toegang onmiddellijk begint.

Waterstof is nu beschikbaar in alle lagen van Google AI Studio, de Gemini API, Gemini voor bedrijven, de Gemini-app, Google Search en Google Antigravity voor betaalde Google AI Pro- en Ultra-abonnees. In de Gemini-app meldt Ars Technica dat gratis en AI Plus-gebruikers voorlopig op het oudere 3.5 Flash-Lite-model blijven, terwijl AI Pro- en Ultra-abonnees vandaag de dag Hydrogen krijgen.

Gebouwd voor agentische workflows, niet voor diep redeneren

Google hanteert een duidelijke taakverdeling in zijn Gemini 4-opstelling. Carbon en Argon, de grensmodellen van het bedrijf, zijn gepositioneerd voor diepgaande, lange horizon-redeneringen over de moeilijkste problemen. Waterstof wordt beschreven als "gebouwd voor snelle uitvoering in verschillende workflows van agenten" - code schrijven, tests uitvoeren, wijzigingen verifiëren en werkagenten in parallelle builds aansturen.

Het model werkt in vier denkniveaus: laag, gemiddeld, hoog en een nieuw geïntroduceerde xhigh-instelling. Op het standaard hoge niveau zegt Google dat Hydrogen taken 2,5 keer sneller voltooit dan Gemini 3.8 Flash, en dat het model een invoercontextvenster van 1 miljoen tokens heeft met ondersteuning voor maximaal 1 miljoen uitvoertokens.

De benchmarks die Google aanprijst

De hoofdclaim: waterstof scoort 51 op de Artificial Analysis Intelligence Index op het standaard hoge denkniveau, voorbij de 50 van Gemini 4 Argon – en bereikt 54 op de xhigh-instelling. Voor een model dat in het efficiëntiesegment is geprijsd, is het beter scoren dan een broer of zus op een onafhankelijke index een opmerkelijke claim, en een claim die Ars Technica markeerde als waterstof "handelsklapper" met Argon.

Ten opzichte van zijn directe voorganger zijn de winsten groter:

  • Terminal-Bench 4.1: 57 procent versus 18,2 procent voor Gemini 3.8 Flash – meer dan drievoudig
  • Verzonnen claims: verminderd met meer dan 5x, volgens de analyse van Google
  • Partnertests: bij complexe grafieken, SQL en data-intensieve bedrijfsworkflows zagen vroege partners dat Hydrogen 2x tot 2,8x sneller draaide dan 3,8 Flash, terwijl er 12 tot 23 procent minder tokens werden gebruikt

Google haalde ook toonaangevende of bijna topresultaten aan bij verschillende agentgerichte evaluaties: 58,8 procent op HLE-Diamond, de eerste plaats op de Vals Tax Agent Bench met 52,3 procent, een gedeelde eerste plaats op de Vals Legal Research Bench met 55,8 procent, 53,4 procent op de nieuwe Multimodal Knowledge Agent-benchmark, 71,6 procent op Agents' Last Exam v1.1 en een nummer vijf op de ranglijst live Agent Arena-klassement van arena.ai.

Orchestrator: sessies met meerdere modellen in anti-zwaartekracht

Naast het model introduceerde Google Orchestrator in Google Antigravity, een systeem dat binnen één sessie dynamisch schakelt tussen modellen als Carbon en Hydrogen. Google zegt dat Orchestrator op Terminal-Bench 4.0 bijna-Carbon succespercentages voor taken bereikte, terwijl het 24 procent minder quota verbruikte en het werk gemiddeld 19 procent sneller voltooide.

Het patroon dat Google promoot, combineert Carbon als coördinator met waterstof-aandrijvende werknemers en verificateurs in geïsoleerde werkruimtes – een opstelling gericht op teams die complexe projecten verzenden zonder de tokenkosten te verhogen.

Prijzen houden de lijn op $ 1,50/$ 7,50

Gemini 4 Hydrogen heeft een vaste prijs over het gehele contextvenster van 1 miljoen tokens: $1,50 per miljoen inputtokens en $7,50 per miljoen outputtokens – ongewijzigd ten opzichte van wat Gemini 3.8 Flash in rekening bracht, volgens Ars Technica. Die prijscontinuïteit is van belang voor teams die grote agentenvloten beheren.

Er zit nog een addertje onder het gras: Ars Technica meldt dat Carbon en Argon momenteel respectievelijk $2 en $10 per miljoen input- en outputtokens kosten, en dat die prijzen vanaf volgende maand zullen stijgen naar $4 en $20.

Google Zoeken krijgt ook waterstof

Waterstof is ook de drijvende kracht achter wat Google de grootste update van zijn AI-aangedreven zoekervaring tot nu toe noemt. Het bedrijf zegt dat het model beter omgaat met lange, uit meerdere delen bestaande vragen in zowel AI-overzichten als de AI-modus, dat antwoorden meer visuele elementen zullen bevatten en dat Hydrogen's fan-out-zoekopdracht is afgestemd om meer bronlinks naar boven te halen. Ars Technica begroette de bewering over de bronlink met scepsis en merkte op dat Google eerder soortgelijke beloften heeft gedaan.

Wat het betekent voor ontwikkelaars

Voor teams die migreren van Gemini 3.8 Flash, biedt Google Hydrogen aan als een drop-in-upgrade met dezelfde prijzen, snellere uitvoering, scherpere instructiegetrouwheid en sterkere benchmarkresultaten – met name voor repositorycodering, foutopsporing, diepgaand onderzoek en multimodale documentsynthese. De gewoonte van het model om het lezen van bestanden en het zoeken naar bestanden parallel te groeperen, is volledig gericht op navigatie met grote codebases, een gebied waar sequentiële tool-aanroepen de agentdoorvoer al lang hebben beperkt.

Het grotere structurele verhaal is dat Google de ontwikkeling van meerdere modellen formaliseert: grensverleggende redeneringsmodellen voor architectuur en beoordelingsvermogen, snelle uitvoeringsmodellen voor de honderden kleine stappen ertussen, en een orkestrator die werk automatisch tussen deze stappen verplaatst. De beschikbaarheid van waterstof op alle niveaus suggereert dat Google het efficiëntieniveau – en niet de grens – ziet als waar de meeste vraag van ontwikkelaars feitelijk leeft.

Blijf AI een stap voor

Modellanceringen komen sneller dan ooit en de details (prijsniveaus, benchmarkscores, uitrolpoorten) bepalen welke van belang zijn voor uw stapel. Voor het laatste AI-nieuws, diepgaande modelanalyse en de nieuwste AI-ontwikkelingen behandelt AI Buzz Wire elke release die telt.

Lees meer AI-nieuws →