Google офіційно представила Gemini 4 Argon
Це нова флагманська модель компанії для складних багатоетапних завдань: програмування, фінансового та юридичного аналізу, корпоративних робочих процесів та кібербезпеки.
Основна особливість Argon – до 1 мільйона вихідних токенів проти 64K у попередньому поколінні. Google робить ставку на дуже довгі траєкторії міркувань, де модель може працювати над одним завданням сотні тисяч токенів поспіль.
Що показали всередині Google:
- 77,9% на DeepSWE v1.1 для складних задач розробки програмного забезпечення;
- перше місце на AutomationBench з 51,3%;
- 91,7% на LVBench для розуміння довгих відео;
- 68% на CWE-bench v1 для виправлення вразливостей.
Але цікавіші реальні кейси. Агенти Argon допомагали Google переносити великі кодові бази C/C++ на Rust, включаючи компоненти Fuchsia Zircon обсягом понад 800 000 рядків. В іншому проєкті модель переробила 32 000 рядків SIMD-коду на Rust, а кінцева версія працювала в 2,7 рази швидше попереднього Rust-порту.
Ще один внутрішній проєкт: кілька Argon-агентів знайшли оптимізації пам'яті в інфраструктурі Google, які після впровадження звільнили понад 300 TiB RAM, а потенційна економія оцінюється в 500 TiB–1 PiB.
Окремий фокус – кібербезпека. Argon вміє самостійно шукати, перевіряти та виправляти критичні вразливості. Першими доступ отримують перевірені спеціалісти через програму Fairwind.
Початкова ціна API:
$2 / 1M вхідних токенів
$10 / 1M вихідних
Кешований вхід дешевший на 95%. Після періоду знайомства ціна зросте до $4 / $20.
Поки що Gemini 4 Argon не запускають для всіх: Google спочатку тестує модель з обмеженим колом користувачів і посилює захист від prompt injection, зловживань та небажаної поведінки агентів. Потім доступ почнуть розширювати на розробників, компанії та користувачів, починаючи з платних API-клієнтів та Google AI Ultra.
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon
Орлов вигорів з АІ | YouTube | АІ БАЗА | GotBurnout.io
Це нова флагманська модель компанії для складних багатоетапних завдань: програмування, фінансового та юридичного аналізу, корпоративних робочих процесів та кібербезпеки.
Основна особливість Argon – до 1 мільйона вихідних токенів проти 64K у попередньому поколінні. Google робить ставку на дуже довгі траєкторії міркувань, де модель може працювати над одним завданням сотні тисяч токенів поспіль.
Що показали всередині Google:
- 77,9% на DeepSWE v1.1 для складних задач розробки програмного забезпечення;
- перше місце на AutomationBench з 51,3%;
- 91,7% на LVBench для розуміння довгих відео;
- 68% на CWE-bench v1 для виправлення вразливостей.
Але цікавіші реальні кейси. Агенти Argon допомагали Google переносити великі кодові бази C/C++ на Rust, включаючи компоненти Fuchsia Zircon обсягом понад 800 000 рядків. В іншому проєкті модель переробила 32 000 рядків SIMD-коду на Rust, а кінцева версія працювала в 2,7 рази швидше попереднього Rust-порту.
Ще один внутрішній проєкт: кілька Argon-агентів знайшли оптимізації пам'яті в інфраструктурі Google, які після впровадження звільнили понад 300 TiB RAM, а потенційна економія оцінюється в 500 TiB–1 PiB.
Окремий фокус – кібербезпека. Argon вміє самостійно шукати, перевіряти та виправляти критичні вразливості. Першими доступ отримують перевірені спеціалісти через програму Fairwind.
Початкова ціна API:
$2 / 1M вхідних токенів
$10 / 1M вихідних
Кешований вхід дешевший на 95%. Після періоду знайомства ціна зросте до $4 / $20.
Поки що Gemini 4 Argon не запускають для всіх: Google спочатку тестує модель з обмеженим колом користувачів і посилює захист від prompt injection, зловживань та небажаної поведінки агентів. Потім доступ почнуть розширювати на розробників, компанії та користувачів, починаючи з платних API-клієнтів та Google AI Ultra.
https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/gemini-models/gemini-4-argon
Орлов вигорів з АІ | YouTube | АІ БАЗА | GotBurnout.io