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Gemini 4 Argon: 新モデルGoogle DeepMind

フローティングクリスタルとライトノードのソフトネットワークを備えた明るいスタジオ

2026年9月30日、Google DeepMindはGeminiファミリーの新たなフロンティアモデルであるGemini 4 Argonを発表しました。これは、Fairwind Program プログラムを通じて、信頼できるサイバーセキュリティ専門家からなる小規模なサークルに展開されており、同社は、その後、まず開発者、企業、消費者向けに、有料 API ユーザーと Google AI Ultra サブスクライバーから始めて、より広範なリリースを約束しています。

モデルが 1 パスで解決する長い複数ステップの問題のスキーム

Gemini 4 Argon には何ができますか?

発表では、モデルが強力な結果を示す 3 つの主要な領域を挙げています。

  • プログラミング。 このモデルは、日常的なデバッグから大規模なコードベースの移行に至るまで、実際のエンジニアリングの問題に対応します。 Google によると、Argon は、実際の開発における長時間の複数ステップのタスクのパフォーマンスを測定する DeepSWE v1.1 ベンチマークで最高スコア (77.9%) を更新しました。
  • 企業知識の仕事。 法務と財務に関して言えば、Argon は、これらの分野の経済的影響を測定する Vals Index のリーダーであり、Vals Finance Agent v2 (複数段階の財務調査) と Harvey's Legal Agent Benchmark (法的調査と文書作成) で優れた結果を示しています。ビジネス タスクのエンドツーエンドの実行を測定する Zapier の AutomationBench では、このモデルは 51.3% のスコアで 1 位にランクされました。
  • サイバーセキュリティ保護。 Argon は、自律的に脆弱性を見つけてテストし、パッチを適用するように訓練されています。脆弱性の排除を評価する CWE-bench v1 ベンチマークでは、このモデルは 68% の結果で第 1 位を獲得しました。このモデルは、その保護機能を最大限に活用するために、「サイバー リミッター」なしで信頼できる防御者と Google 社内チームに提供されます。

視覚情報の操作が特に重視されています。モデルは専門的なグラフを解析し、長いビデオから詳細を見つけ、一連のドキュメントに基づいて動作します。長時間ビデオの理解度を測定する LVBench ベンチマークでは、Argon は 91.7% のスコアを達成しました。

アーキテクチャ: 何が明らかにされ、何が明らかにされないのか

発表のGoogle DeepMindでは、Gemini 4 Argonの技術アーキテクチャ、つまりパラメータの数も、レイヤーの構造も、トレーニングデータも開示していません。同社は、このモデルをその動作、つまり、長く複数のステップからなるワークフロー全体にわたって深い推論を保持できる能力によって説明しています。したがって、具体的なアーキテクチャの詳細は提供しません。それらは公式のソースに含まれておらず、モデルの設計を発明することもありません。

出金制限 - 100万トークン

主な公式変更の 1 つは、引き出し制限が以前の 64,000 トークンから 100 万トークンに拡大されたことです。モデルに深く考えて単一の軌道で数十万のトークンを生成する余裕がある場合、複雑な問題を 1 回のパスで処理できます。これは、長い複数ステップのタスクに対する既定の賭けです。

Google 内での Argon の使用状況

同社は、社内での使用の具体例を次のように示しています。

  • 量子アルゴリズム。 アルゴンは、研究者がルーチンのリソース (量子ビット × ゲート) を最適化するのに役立ちます。一例では、モデルは公表されているベースラインを数分で 40% 上回りました。
  • メモリの節約。 Argon のエージェントはサーバー フリート全体のプロファイリングを分析し、メモリの最適化を行い、展開後に 300 TiB 以上を解放しました (合計で 500 TiB ～ 1 PiB と見積もられます)。
  • コードの移行。 Argon エージェントは、re2 や libgav1 などのライブラリの数万行から Fuchsia Zircon カーネルの 80 万行以上に至るまで、コードベースを C/C++ から Rust に変換します。 libgav1 の場合、エージェントは 32,000 行の SIMD コードを置き換え、同一のビデオを備えた Rust ポートよりも 2.7 倍高速に動作する安全なビデオ デコーダを取得しました。

広くリリースされる前の安全性

大量導入に先立ち、Googleは保護メカニズムを強化している。モデルは、正当な科学的目的を維持しながら、危険な要求 (サイバー脅威、化学的、生物学的、放射線学的、核のシナリオ) を拒否する必要があります。プロンプトの間接的な注入に対する耐性は別途宣言されています。Grey Swan IPI ベンチマークによれば、Argon がリーダーです。もう 1 つの方向は、ユーザーの意図からの逸脱を制御することです。システムはモデルの推論とアクションの連鎖を監視し、必要に応じて実行を停止します。

料金とアクセス

Google は導入期間の開始価格を、100 万個の入力トークンで 2 ドル、100 万個の出力トークンで 10 ドルとしています。キャッシュされた入力トークンは開始価格から 95% 割引されます。導入期間終了後の価格は、100 万個の入力トークンで 4 ドル、100 万個の出力トークンで 20 ドルになります。発表時点では一般公開されていません。信頼できるテスターと防御者のみがモデルを受け取るため、価格は将来の商用発売に備えて設定されています。

Gemini 4 Argon から NeuralSpace までは何ですか

このモデルはまだ私たちの Web サイトに掲載されていません。どこにも公開されていません。私たちはリリースを監視しており、状況が変化したらお知らせします。一方、 チャット とセクション "コード" 他の現行モデルでも使用できます。