Gemini 4 Argon: Google представила новую флагманскую AI-модель
Google представила Gemini 4 Argon, новую модель семейства Gemini, которую компания позиционирует для сложных многоэтапных задач в программировании, корпоративной работе и кибербезопасности.
Пока доступ к Argon расширяют постепенно. Модель уже предоставляется группе доверенных специалистов по кибербезопасности через программу Fairwind. Google также участвует в добровольном процессе правительства США по предварительному доступу к моделям и заявляет, что продолжит тестировать защитные механизмы перед широким запуском.
Стартовая цена API составит $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных токенов. Кэшированные входные токены будут стоить на 95% дешевле обычной цены входа.
Главное техническое изменение касается длины вывода. Google увеличила лимит с 64 тыс. до 1 млн токенов. По замыслу компании, это позволит Argon дольше работать над сложными задачами и выполнять большие цепочки рассуждений в рамках одного процесса.
Что Argon уже делает внутри Google
По данным Google, тысячи сотрудников используют модель для специализированного программирования, исследований и подготовки текстов.
В одном из примеров Argon помогла оптимизировать квантовый алгоритм и превысила опубликованный базовый результат на 40% за несколько минут.
Другой проект связан с эффективностью памяти. Агенты Argon проанализировали телеметрию дата-центров Google и после внедрения оптимизаций освободили более 300 ТиБ памяти. Компания оценивает потенциальную общую экономию в 500 ТиБ до 1 ПиБ.
Отдельное направление связано с переносом кодовых баз C/C++ на Rust. Масштаб проектов варьируется от десятков тысяч строк до более 800 тыс. строк в ядре Fuchsia Zircon.
Для библиотеки libgav1 агенты Argon заменили 32 тыс. строк SIMD-кода в существующем Rust-порте. Получившийся видеодекодер, по заявлению Google, работает в 2,7 раза быстрее исходного Rust-порта при идентичном результате декодирования.
Ставка на длинные рабочие процессы
В программировании Argon показала 77,9% на DeepSWE v1.1, тесте задач реальной разработки с длинными цепочками действий.
На AutomationBench модель получила 51,3%, заняв первое место в тесте Zapier для сквозного выполнения бизнес-задач. На Vals Index Google также заявляет о лидирующем результате в направлениях финансов, программирования, права и налоговой работы.
С визуальными данными у модели тоже есть отдельный акцент. На LVBench, оценивающем понимание длинных видео, Argon получила 91,7%.
Gemini 4 Argon получила отдельный режим для кибербезопасности
Google обучала модель находить, проверять и исправлять критические уязвимости. Компания заявляет, что Argon обнаружила проблемы в сложных кодовых базах на 20 языках программирования.
В рамках инициативы Wiz Scan for Good модель выявила критическую уязвимость, которая могла раскрывать персональные данные в медицинском ПО, используемом больницами по всему миру. Google отмечает, что предыдущие frontier-модели эту проблему не обнаружили.
На CWE-bench v1 Argon набрала 68%, разделив первое место в этом тесте.
При этом Google пока не открывает модель для всех желающих. Компания отдельно усиливает защиту от злоупотреблений, prompt injection, проблем с поведением модели и атак на изолированные среды выполнения.
Широкий запуск начнется с платных API-клиентов и подписчиков Google AI Ultra, после чего доступ планируют расширять на разработчиков, компании и обычных пользователей.
