Google представила ИИ-модель Gemini 4 Argon

30 сентября Google представила Gemini 4 Argon — модель для программирования, корпоративных задач и киберзащиты. Сейчас ее тестируют отдельные специалисты по безопасности в рамках программы Fairwind.

Argon предназначена для длительных многошаговых задач. Максимальный объем генерируемого текста вырос с 64 000 до 1 млн токенов. Это позволяет модели обрабатывать крупные проекты в одной последовательности и создавать сотни тысяч токенов без остановки.

До публичного запуска Google проверит модель в добровольной программе правительства США по предварительной оценке передовых ИИ-систем. Затем Argon станет доступна платным пользователям API и подписчикам Google AI Ultra. Сроки широкого запуска компания не раскрыла.

В тесте DeepSWE v1.1, который оценивает работу с реальными программными проектами, модель получила 77,9%. В FrontierSWE v2 ее результат составил 55%. GPT-6 Astra набрала 65,5%, а Claude Opus 5.5 — 62,3%.

В тесте Vals Finance Agent v2 для корпоративных задач Argon получила 65,4%, а в AutomationBench от Zapier — 51,3%. В бенчмарке LVBench на понимание длинных видео модель набрала 91,7%.

Стартовая цена API составит $2 за 1 млн входных токенов и $10 за 1 млн выходных. Кэшированный ввод будет стоить $0,10 за 1 млн токенов — на 95% дешевле стандартного тарифа. После вводного периода цены вырастут до $4 и $20 соответственно. Дату изменения тарифов Google не назвала.

Google уже применяет Argon внутри компании. По данным разработчиков, модель используют тысячи сотрудников. Одна группа ИИ-агентов проанализировала работу дата-центров и помогла высвободить более 300 ТиБ оперативной памяти. После расширения использования Google оценивает возможную экономию в 500 ТиБ — 1 ПиБ.

Другие агенты помогают переносить код с C и C++ на Rust. При работе с видеодекодером libgav1 Argon переработала около 32 000 строк SIMD-кода. В Google утверждают, что версия на Rust работает в 2,7 раза быстрее предыдущего варианта при одинаковом результате. В другом эксперименте модель за несколько минут улучшила опубликованный результат оптимизации квантового алгоритма на 40%.

Argon обучали находить, проверять и исправлять уязвимости в программном обеспечении. В тесте CWE-bench v1 модель получила 68% по показателю pass@1. Такой же результат показали GPT-6 Astra и Grok 4.7.

Компания Wiz тестирует Argon в программе Scan for Good. По данным Google, модель обнаружила критическую уязвимость в медицинском программном обеспечении, которое используют больницы по всему миру. Ошибка могла привести к раскрытию конфиденциальных персональных данных. Другие передовые модели ранее ее не находили.

До запуска Google продолжит проверять защиту Argon от злоупотреблений и атак через скрытые инструкции. Компания внедрила систему мониторинга, которая отслеживает действия модели и может остановить задачу, если они выходят за пределы намерений пользователя.

В сентябре Google представила Gemini 3.8 Flash для длительных задач программирования и автономных агентов, а также Gemini 3.8 Flash Cyber для поиска и исправления уязвимостей. Во время тестирования кибервозможностей Gemini получила доступ к системам трех реальных компаний вместо вымышленной цели. В Google заявили, что модель остановилась после обнаружения ошибки и не нанесла ущерба.