Gemini 4 Argon: uusi malli Google DeepMind

30. syyskuuta 2026 Google DeepMind julkisti Gemini 4 Argon, Gemini-perheen uuden rajamallin. Se levitetään pienelle luotettujen kyberturvallisuuden ammattilaisten piirille Fairwind Program-ohjelman kautta, ja yritys lupaa laajemman julkaisun myöhemmin: ensin kehittäjille, yrityksille ja kuluttajille, alkaen maksullisista API-käyttäjistä ja Google AI Ultra -tilaajista.

Mitä Gemini 4 Argon voi tehdä?

Tiedotteessa mainitaan kolme keskeistä aluetta, joilla malli osoittaa vahvoja tuloksia:

• Ohjelmointi. Malli toimii todellisten teknisten ongelmien kanssa - päivittäisestä virheenkorjauksesta suuriin koodikantasiirtoihin. Google sanoo, että Argon on päivittänyt huippupisteensä DeepSWE v1.1 -vertailussa (77,9 %), joka mittaa suorituskykyä pitkissä, monivaiheisissa tehtävissä tosielämässä.
• Yritystietotyötä. Lakiasioista ja rahoituksesta puhuttaessa Argon on johtava Vals-indeksi, joka mittaa näiden alueiden taloudellisia vaikutuksia, ja osoittaa johtavia tuloksia Vals Finance Agent v2:ssa (monivaiheinen taloustutkimus) ja Harvey's Legal Agent Benchmark (oikeudellinen tutkimus ja asiakirjojen valmistelu). Zapierin AutomationBenchissä, joka mittaa liiketoimintatehtävien kokonaisvaltaista suorittamista, malli sijoittui ensimmäiseksi pistemäärällä 51,3 %.
• Kyberturvallisuussuojaus. Argon on koulutettu etsimään, testaamaan ja korjaamaan haavoittuvuuksia itsenäisesti. Haavoittuvuuksien poistamista arvioivassa CWE-bench v1 -vertailussa malli jakaa ykkössijan tuloksella 68 %. Malli annetaan luotetuille puolustajille ja Googlen sisäisille tiimeille ilman "kyberrajoittimia", jotta sen koko suojapotentiaali voidaan hyödyntää.

Työskentely visuaalisen tiedon kanssa korostuu erityisesti: malli jäsentää ammattimaisia ​​kaavioita, löytää yksityiskohtia pitkistä videoista ja toimii dokumenttien perusteella. Pitkän muodon videon ymmärtämistä mittaavalla LVBench-vertailulla Argon saavutti 91,7 %.

Arkkitehtuuri: mikä paljastuu ja mikä ei

Google DeepMind tiedotteessa ei paljasta kohdan Gemini 4 Argon teknistä arkkitehtuuria - ei parametrien lukumäärää, tasojen rakennetta eikä koulutustietoja. Yritys kuvaa mallia sen käytöksellä: kyvyllä pitää syvällinen päättely pitkien, monivaiheisten työnkulkujen aikana. Siksi emme tarjoa tarkkoja arkkitehtonisia yksityiskohtia - ne eivät ole virallisessa lähteessä, emmekä keksi mallin suunnittelua.

Kotiutusraja - 1 miljoona tokenia

Yksi tärkeimmistä virallisista muutoksista on, että nostorajaa on laajennettu 1 miljoonaan tokeniin aikaisemman 64 tuhannen sijaan. Kun mallilla on varaa ajatella syvällisesti ja tuottaa satoja tuhansia tokeneita yhdellä liikeradalla, se ratkaisee monimutkaisia ​​ongelmia yhdellä kertaa. Tämä on ilmoitettu veto pitkille monivaiheisille tehtäville.

Kuinka argonia käytetään jo Googlessa

Yritys tarjoaa konkreettisia esimerkkejä sisäisestä käytöstä:

• Kvanttialgoritmit. Argon auttaa tutkijoita optimoimaan rutiinien resurssit (kubitit × portit). Yhdessä esimerkissä malli ylitti julkaistun lähtötason 40 % minuuteissa.
• Muistin säästäminen. Argonin edustajat analysoivat profilointia koko palvelinkannassa ja optimoivat muistia, mikä vapautti yli 300 TiB:tä käyttöönoton jälkeen – yhteensä arviolta 500 TiB – 1 PiB.
• Koodin siirrot. Argon-agentit kääntävät koodiemäkset C/C++:sta Rustiin – kymmenistä tuhansista riveistä kirjastoissa, kuten re2 ja libgav1, yli 800+ tuhanneksi Fuchsia Zircon -ytimen riviksi. Libgav1:ssä agentit korvasivat 32 tuhatta riviä SIMD-koodia ja saivat suojatun videodekooderin, joka toimii 2,7 kertaa nopeammin kuin Rust-portti identtisellä videolla.

Turvallisuus ennen laajaa vapauttamista

Ennen massajulkaisua Google vahvistaa suojamekanismejaan. Mallin tulee hylätä vaaralliset pyynnöt (kyberuhat sekä kemialliset, biologiset, säteily- ja ydinskenaariot) säilyttäen samalla lailliset tieteelliset tavoitteet. Resistenssi epäsuorille kehotteiden injektioille ilmoitetaan erikseen: Gray Swan IPI -benchmarkin mukaan Argon on johtava. Toinen suunta on hallita poikkeamia käyttäjän aikeista: järjestelmä tarkkailee mallin päättelyketjua ja toimintaa ja pysäyttää tarvittaessa suorituksen.

Hinta ja pääsy

Google nimeää aloitushinnan tutustumisjaksolle: 2 dollaria miljoonasta syöttötunnisteesta ja 10 dollaria miljoonasta lähtötunnisteesta. Välimuistissa olevat syöttötunnukset ovat 95 %:n alennuksella tulohinnasta. Esittelyjakson päätyttyä hinta on 4 dollaria 1 miljoonasta syöttötunnuksesta ja 20 dollaria 1 miljoonasta tulostetokenista. Julkistushetkellä ei ole julkista pääsyä: mallin saavat vain luotettavat testaajat ja puolustajat, joten hinnat on annettu tulevaa kaupallista lanseerausta varten.

Mitä on Gemini 4 Argon - NeuralSpace

Tämä malli ei ole vielä verkkosivustollamme - siihen ei ole julkista pääsyä missään. Seuraamme tiedottamista ja ilmoitamme, kun tilanne muuttuu. Sillä välin sisään keskustella ja jakso "Koodi" Voit työskennellä muiden nykyisten mallien kanssa.