Google анонсувала Gemini 4 Argon – нову флагманську модель ШІ з оновленою схемою найменування, яку компанія позиціонує як початок «нової ери фронтирного інтелекту». Модель орієнтована на глибоке міркування в складних багатоетапних задачах і вже активно використовується всередині Google. Про це повідомляє 9to5Google.
Gemini 4 Argon з’явилася після того, як Google скасувала Gemini 3.5 Pro і зосередилася на 3.8 Flash. Нова модель претендує на «можливості фронтирного рівня» в програмуванні, аналітичній роботі, кіберзахисті та творчому письмі.
Що нового в Argon
Ключова технічна зміна – ліміт вихідних токенів зріс з 64K до 1 млн. Це дозволяє моделі вирішувати складніші завдання за один прохід без обмежень за довжиною відповіді. Google наголошує, що коли модель має простір для глибокого міркування і може генерувати сотні тисяч токенів в одній сесії, це відкриває принципово новий рівень вирішення складних проблем.
У бенчмарках Google наводить такі результати: DeepSWE v1.1 – 77,9% (проти 74,2% у Claude Opus 5.5 і 74,1% у GPT-6 Astra). На CWE-bench v1, який оцінює здатність усувати вразливості безпеки, Argon посідає перше місце з результатом 68%. На AutomationBench від Zapier – також перше місце з 51,3%, а на LVBench (розуміння довгого відео) – 91,7%.
Серед інших галузевих бенчмарків Google згадує Vals Finance Agent v2 (багатокрокові фінансові дослідження) і Harvey’s Legal Agent Benchmark (юридичні дослідження й підготовка документів).
Кіберзахист і безпека
Google окремо акцентує на можливостях Argon у сфері кібербезпеки – зі значним відривом від 3.8 Flash Cyber. Для перевірених захисників і внутрішніх команд Google модель буде доступна без обмежень кібербезпеки, щоб вони могли повністю використовувати її потенціал у захисті.
Перед широким релізом Google зосередилася на кількох напрямках захисту:
- Протидія зловживанням з боку кібератак та атак із застосуванням хімічної, біологічної, радіологічної і ядерної зброї (CBRN): компанія вдосконалила техніки моніторингу внутрішніх активацій моделі для виявлення зловживань.
- Захист від атак через ін’єкцію промптів: Argon названа «найстійкішою моделлю Google» проти непрямих ін’єкцій промптів – з першим місцем на бенчмарку Gray Swan’s Indirect Prompt Injection (IPI).
- Зміцнення середовищ: Google ізолює та запечатує пісочниці перед високоризиковим навчанням або оцінюванням.
- Моніторинг відхилень: система відстежує ланцюжок міркувань і дії Argon та зупиняє виконання у разі потреби. Схожий механізм використовувався під час навчальних запусків – зі спеціальною командою реагування на інциденти, при цьому знахідки навмисно не подавалися назад у навчання, щоб модель не навчилася уникати моніторингу.
Як Google вже використовує Argon всередині компанії
Тисячі співробітників Google вже тестують модель у внутрішніх робочих процесах – у спеціалізованих задачах програмування, глибоких дослідженнях і написанні текстів. Google поділилася кількома конкретними прикладами.
Оптимізація пам’яті в дата-центрах: команда агентів Argon проаналізувала телеметрію профілювання парку серверів і автономно виявила та застосувала оптимізації пам’яті по всіх дата-центрах Google. Після впровадження вивільнено понад 300 ТіБ пам’яті, а загальна очікувана економія – від 500 ТіБ до 1 ПіБ.
Міграція кодових баз: агенти Argon беруть участь у переписуванні кодових баз C/C++ на Rust – від десятків тисяч рядків у таких бібліотеках як re2 і libgav1 до понад 800K рядків ядра Zircon операційної системи Fuchsia. Зважаючи на критичність цих систем, всі великі переписування проходять ретельний автоматизований і ручний аудит, емуляційне тестування й перевірку перед виходом у production.
Для libgav1 – відеодекодера Google з відкритим кодом – агенти Argon взяли наявний Rust-порт і замінили 32K рядків SIMD-коду через серію профільних експериментів: вивчали вихід компілятора та писали безпечний Rust так, щоб компілятор сам виконував векторизацію. У результаті отримано безпечний за пам’яттю відеодекодер, який працює в 2,7 рази швидше за Rust-порт при ідентичному відеовиводі і впритул наближається до оптимізованого C++.
Gemini 4 Argon незабаром стане доступна для підписників Google AI Ultra і платних клієнтів API. Вступна ціна складає $2 за мільйон вхідних токенів і $10 за мільйон вихідних (кешовані вхідні токени – знижка 95% від ціни вхідних). Після завершення вступного періоду ціна зміниться до $4 за 1 млн вхідних і $20 за 1 млн вихідних токенів.
