Developer Uji Gemini 4 Argon untuk Coding, Ini Hasil dan Temuannya

Ilustrasi Coding. Sumber: Gettyimages

Ikhtisar

• Gemini 4 Argon diuji Google untuk mengoptimalkan codebase Python berskala besar selama 11 jam.
• Dari enam usulan optimasi yang dihasilkan, dua diterapkan setelah melalui proses peninjauan kode.
• Ulasan awal developer menunjukkan hasil yang beragam ketika Argon dibandingkan dengan model AI lain untuk pekerjaan pemrograman.

INFORMASI.COM, Jakarta – Gemini 4 Argon diuji untuk mengoptimalkan kode Python selama 11 jam. Dari enam usulan perbaikan yang dihasilkan, hanya dua diterapkan, dengan peningkatan kecepatan hingga 40 persen pada proses tertentu.

Model kecerdasan buatan ini diuji untuk menangani pekerjaan pemrograman yang kompleks, mulai dari menganalisis kode dalam jumlah besar hingga menemukan hambatan performa dan mengusulkan perbaikan. Pengujian tersebut menjadi gambaran mengenai kemampuan AI dalam membantu developer mengerjakan proyek perangkat lunak yang sudah berkembang.

Hasil pengujian Google menunjukkan bahwa Gemini 4 Argon dapat mengidentifikasi sejumlah peluang optimasi. Namun, tidak semua usulan dinilai layak diterapkan. Pengalaman awal pengguna yang dibagikan melalui forum Reddit juga menunjukkan bahwa performa model dapat berbeda bergantung pada jenis tugas yang dikerjakan.

Baca Juga

Google Luncurkan Gemini 4 Argon, AI Baru untuk Coding hingga Robotika

Teknologi

Gemini 4 Argon Diuji pada Codebase Python Berukuran Besar

Dalam pengujian yang dipublikasikan melalui blog Google Developers, Gemini 4 Argon diminta mencari dan memperbaiki hambatan performa pada Agent Development Kit (ADK) Python, sebuah kerangka kerja sumber terbuka untuk membangun dan menjalankan agen AI.

Proyek tersebut memiliki sekitar 205.000 baris kode yang tersebar di hampir 800 berkas sumber. Codebase itu juga didukung oleh hampir 17.000 pengujian unit untuk memeriksa apakah perubahan yang dilakukan tetap menjaga fungsi perangkat lunak.

Google menjalankan eksperimen tersebut untuk mengetahui kemampuan Argon dalam menangani proyek yang sudah berkembang, bukan sekadar membuat aplikasi baru dari awal. Model diminta menemukan sumber perlambatan, mengusulkan perbaikan, dan menyiapkan perubahan yang dapat ditinjau oleh tim pengembang.

Pada tahap awal, Argon menghabiskan waktu sekitar dua jam untuk menganalisis kode dan mengidentifikasi masalah. Google kemudian menambahkan panduan internal proyek serta menggunakan mode kerja yang memungkinkan agen melanjutkan tugas berdasarkan tujuan yang telah ditentukan.

Dalam pengujian lanjutan, Argon bekerja selama 11 jam tanpa pengawasan langsung secara terus-menerus. Model tersebut memeriksa berbagai bagian kode, menjalankan pengukuran performa, dan menyiapkan usulan perubahan untuk ditinjau oleh tim pengembang.

Dua dari Enam Usulan Optimasi Diterapkan

Hasil pengujian memperlihatkan bahwa Gemini 4 Argon mengajukan enam usulan optimasi yang mencakup 32 berkas. Setelah melalui proses peninjauan kode, hanya dua usulan yang diterapkan ke proyek tersebut.

Perbaikan pertama berkaitan dengan pengelolaan riwayat sesi dalam memori. Sebelumnya, sistem menyalin seluruh percakapan sebelum menyaring bagian yang diperlukan. Argon mengusulkan perubahan agar proses penyaringan dilakukan terlebih dahulu sehingga data yang tidak dibutuhkan tidak perlu ikut disalin.

Perbaikan kedua berkaitan dengan proses pemuatan modul. Sejumlah komponen yang berat sebelumnya ikut dimuat ketika paket dijalankan, meskipun belum dibutuhkan. Perubahan yang diusulkan memungkinkan modul tertentu baru dimuat ketika diperlukan.

Menurut hasil pengujian Google, perubahan tersebut mengurangi waktu persiapan sesi dalam memori sekitar 40 persen pada sesi panjang. Sementara itu, waktu impor awal paket menjadi 21 persen lebih cepat.

Angka tersebut berlaku untuk bagian tertentu dari ADK Python dalam kondisi pengujian yang dilakukan Google. Hasil itu tidak berarti seluruh pekerjaan coding dapat diselesaikan 40 persen lebih cepat.

Empat usulan lainnya tidak diterapkan karena memiliki kelemahan teknis. Sebagian berpotensi menimbulkan masalah konsistensi data, bergantung pada detail internal pustaka, menambah kompleksitas kode, atau hanya memberikan keuntungan pada pengujian sintetis.

Proses peninjauan ini memperlihatkan bahwa kode yang dihasilkan AI tetap perlu diperiksa sebelum digunakan. Developer harus memastikan perubahan tidak menimbulkan masalah baru dan benar-benar memberikan manfaat bagi proyek.

Developer Bandingkan Gemini 4 Argon dengan Claude Opus 5.5

Selain pengujian Google, pengalaman pengguna awal juga memberikan gambaran mengenai performa Gemini 4 Argon dalam pekerjaan coding sehari-hari.

Seorang pengguna di forum Reddit r/google_antigravity membagikan pengujian awal pada 13 Oktober 2026. Pengguna tersebut mengaku sedang mengerjakan integrasi fitur baru pada proyek backend Python yang telah berjalan di lingkungan produksi.

Ia kemudian membandingkan rencana implementasi yang dibuat Gemini 4 Argon dengan rencana dari Claude Opus 5.5. Kedua hasil tersebut dinilai oleh GPT-6 Astra sebagai model penilai.

Dalam evaluasi tersebut, Claude Opus 5.5 memperoleh skor 77 dari 100, sedangkan Gemini 4 Argon memperoleh 59 dari 100.

Pengguna itu menyebut pengujiannya masih bersifat awal dan membutuhkan percobaan lebih lanjut. Ia juga menduga Argon mungkin memerlukan tingkat penalaran yang lebih tinggi untuk menyelesaikan tugas yang sedang dikerjakan.

Hasil tersebut perlu dibaca secara hati-hati karena berasal dari satu pengguna, menggunakan tugas tertentu, dan dinilai oleh model AI lain. Skor itu tidak dapat dijadikan bukti bahwa Claude Opus 5.5 selalu lebih unggul daripada Gemini 4 Argon dalam semua pekerjaan pemrograman.

Meski demikian, pengalaman tersebut memperlihatkan bahwa performa model AI dapat berbeda ketika diterapkan pada proyek nyata. Hasilnya tidak hanya bergantung pada kemampuan model, tetapi juga pada konteks proyek, instruksi yang diberikan, dan tingkat kompleksitas pekerjaan.

Pengalaman Pengguna Lain Juga Beragam

Respons dari pengguna lain di komunitas Antigravity memperlihatkan pengalaman yang tidak sepenuhnya sama. Ada pengguna yang mengaku puas dengan kemampuan Argon dalam menjalankan tugas kompleks dan mengubah instruksi menjadi alur kerja yang dapat digunakan.

Namun, pengalaman positif tersebut masih berupa testimoni individu, bukan hasil pengujian terkontrol. Pengguna yang berbeda dapat memperoleh hasil berbeda karena perbedaan jenis proyek, instruksi, pengaturan model, dan batas pemakaian.

Dalam pekerjaan coding, instruksi yang jelas dan konteks proyek yang memadai dapat

membantu model menghasilkan perubahan yang lebih sesuai dengan kebutuhan. Pengujian otomatis juga diperlukan untuk memastikan kode yang dihasilkan berjalan sebagaimana mestinya.

Karena itu, pengalaman pengguna di komunitas dapat menjadi referensi awal, tetapi belum cukup untuk menggambarkan performa Gemini 4 Argon dalam seluruh jenis pekerjaan pemrograman.

Pengujian Google memperlihatkan bahwa Gemini 4 Argon dapat membantu developer mengidentifikasi masalah performa dan menyiapkan usulan perbaikan pada proyek berskala besar. Namun, hasil akhirnya tetap bergantung pada proses peninjauan dan pengujian sebelum perubahan diterapkan.

Dalam pengujian ADK Python, dua dari enam usulan optimasi Argon berhasil diterapkan, dengan peningkatan kecepatan pada proses tertentu. Sementara itu, hasil perbandingan yang dibagikan pengguna di Reddit menunjukkan bahwa performanya masih dapat berbeda ketika digunakan untuk tugas pemrograman yang lain.