Gemini 4 Argon: नया मॉडल Google DeepMind

30 सितंबर, 2026 को Google DeepMind ने Gemini परिवार के एक नए फ्रंटियर मॉडल Gemini 4 Argon की घोषणा की। इसे Fairwind Program कार्यक्रम के माध्यम से विश्वसनीय साइबर सुरक्षा पेशेवरों के एक छोटे समूह के लिए पेश किया जा रहा है, और कंपनी बाद में व्यापक रिलीज का वादा करती है: पहले डेवलपर्स, कंपनियों और उपभोक्ताओं के लिए, भुगतान किए गए एपीआई उपयोगकर्ताओं और Google एआई अल्ट्रा ग्राहकों से शुरू करके।

Gemini 4 Argon क्या कर सकता है?

घोषणा में तीन प्रमुख क्षेत्रों के नाम बताए गए हैं जहां मॉडल मजबूत परिणाम दिखाता है:

• प्रोग्रामिंग. मॉडल वास्तविक इंजीनियरिंग समस्याओं के साथ काम करता है - रोजमर्रा की डिबगिंग से लेकर बड़े कोडबेस माइग्रेशन तक। Google का कहना है कि Argon ने DeepSWE v1.1 बेंचमार्क (77.9%) पर अपना शीर्ष स्कोर अपडेट किया है, जो वास्तविक दुनिया के विकास में लंबे, बहु-चरणीय कार्यों पर प्रदर्शन को मापता है।
• कॉर्पोरेट ज्ञान कार्य. कानूनी और वित्त की बात करें तो, Argon वाल्स इंडेक्स में अग्रणी है, जो इन क्षेत्रों में आर्थिक प्रभाव को मापता है, और वाल्स फाइनेंस एजेंट v2 (बहु-चरण वित्तीय अनुसंधान) और हार्वे के कानूनी एजेंट बेंचमार्क (कानूनी अनुसंधान और दस्तावेज़ तैयारी) में अग्रणी परिणाम दिखाता है। जैपियर के ऑटोमेशनबेंच पर, जो व्यावसायिक कार्यों के अंत-से-अंत निष्पादन को मापता है, मॉडल 51.3% के स्कोर के साथ पहले स्थान पर है।
• साइबर सुरक्षा सुरक्षा. Argon को स्वायत्त रूप से कमजोरियों को खोजने, परीक्षण करने और पैच करने के लिए प्रशिक्षित किया गया है। CWE-बेंच v1 बेंचमार्क में, जो कमजोरियों के उन्मूलन का मूल्यांकन करता है, मॉडल 68% के परिणाम के साथ पहले स्थान पर है। यह मॉडल अपनी पूर्ण सुरक्षात्मक क्षमता का उपयोग करने के लिए "साइबर सीमाओं" के बिना विश्वसनीय रक्षकों और आंतरिक Google टीमों को दिया गया है।

दृश्य जानकारी के साथ काम करने पर विशेष रूप से जोर दिया जाता है: मॉडल पेशेवर ग्राफ़ को पार्स करता है, लंबे वीडियो में विवरण ढूंढता है और दस्तावेज़ों की एक श्रृंखला पर कार्य करता है। एलवीबेंच बेंचमार्क पर, जो लंबी अवधि के वीडियो समझ को मापता है, Argon ने 91.7% का स्कोर हासिल किया।

आर्किटेक्चर: क्या प्रकट होता है और क्या नहीं

घोषणा में Google DeepMind Gemini 4 Argon की तकनीकी आर्किटेक्चर का खुलासा नहीं करता है - न तो मापदंडों की संख्या, न परतों की संरचना, न ही प्रशिक्षण डेटा। कंपनी मॉडल का वर्णन उसके व्यवहार से करती है: लंबे, बहु-चरणीय वर्कफ़्लो के दौरान गहन तर्क रखने की क्षमता। इसलिए, हम विशिष्ट आर्किटेक्चर विवरण प्रदान नहीं करते हैं - वे आधिकारिक स्रोत में नहीं हैं, और हम मॉडल के डिज़ाइन का आविष्कार नहीं करेंगे।

आउटपुट सीमा - 1 मिलियन टोकन

मुख्य आधिकारिक परिवर्तनों में से एक यह है कि आउटपुट सीमा को पिछले 64 हजार के मुकाबले 1 मिलियन टोकन तक बढ़ा दिया गया है। जब किसी मॉडल के पास गहराई से सोचने और एक ही प्रक्षेपवक्र में सैकड़ों हजारों टोकन उत्पन्न करने की क्षमता होती है, तो यह एक ही बार में जटिल समस्याओं का समाधान कर लेता है। यह लंबे बहु-चरणीय कार्यों के लिए बताई गई शर्त है।

Google के अंदर Argon का उपयोग पहले से ही कैसे किया जाता है

कंपनी आंतरिक उपयोग के विशिष्ट उदाहरण प्रदान करती है:

• क्वांटम एल्गोरिदम. Argon शोधकर्ताओं को दिनचर्या के संसाधनों (क्विबिट × गेट्स) को अनुकूलित करने में मदद करता है। एक उदाहरण में, मॉडल ने मिनटों में प्रकाशित बेसलाइन से 40% बेहतर प्रदर्शन किया।
• मेमोरी सेविंग. Argon पर एजेंटों ने पूरे सर्वर बेड़े में प्रोफाइलिंग का विश्लेषण किया और मेमोरी अनुकूलन किया, रोलआउट के बाद 300 से अधिक TiB को मुक्त किया - कुल मिलाकर 500 TiB से 1 PiB के अनुमान के साथ।
• कोड माइग्रेशन. Argon एजेंट C/C++ से रस्ट में कोडबेस का अनुवाद करते हैं - re2 और libgav1 जैसे पुस्तकालयों में हजारों लाइनों से लेकर फूशिया जिरकोन कर्नेल की 800+ हजार लाइनों तक। Libgav1 के लिए, एजेंटों ने SIMD कोड की 32 हजार लाइनें बदल दीं और एक सुरक्षित वीडियो डिकोडर प्राप्त किया जो समान वीडियो वाले रस्ट पोर्ट की तुलना में 2.7 गुना तेजी से काम करता है।

व्यापक रिलीज से पहले सुरक्षा

बड़े पैमाने पर लॉन्च से पहले, Google अपने सुरक्षात्मक तंत्र को मजबूत कर रहा है। वैध वैज्ञानिक उद्देश्यों को बनाए रखते हुए मॉडल को खतरनाक अनुरोधों (साइबर खतरों, साथ ही रासायनिक, जैविक, रेडियोलॉजिकल और परमाणु परिदृश्य) को अस्वीकार करना चाहिए। संकेतों के अप्रत्यक्ष इंजेक्शन का प्रतिरोध अलग से घोषित किया गया है: ग्रे स्वान आईपीआई बेंचमार्क के अनुसार, Argon अग्रणी है। एक अन्य दिशा उपयोगकर्ता के इरादों से विचलन को नियंत्रित करना है: सिस्टम मॉडल के तर्क और कार्यों की श्रृंखला की निगरानी करता है और यदि आवश्यक हो तो निष्पादन रोक देता है।

कीमत और पहुंच

Google ने परिचयात्मक अवधि के लिए शुरुआती कीमत बताई है: 1 मिलियन इनपुट टोकन के लिए $2 और 1 मिलियन आउटपुट टोकन के लिए $10, कैश्ड इनपुट टोकन प्रवेश मूल्य से 95% छूट पर हैं। परिचयात्मक अवधि की समाप्ति के बाद, कीमत 1 मिलियन इनपुट टोकन के लिए $4 और 1 मिलियन आउटपुट टोकन के लिए $20 होगी। घोषणा के समय कोई सार्वजनिक पहुंच नहीं है: केवल विश्वसनीय परीक्षक और रक्षक ही मॉडल प्राप्त करते हैं, इसलिए कीमतें भविष्य के वाणिज्यिक लॉन्च के लिए दी जाती हैं।

NeuralSpace पर Gemini 4 Argon

इस बीच, चैट और "कोड" अनुभाग में आप अन्य मौजूदा मॉडलों के साथ काम कर सकते हैं।