Gemini 4 Argon: model baharu Google DeepMind

Pada 30 September 2026, Google DeepMind mengumumkan Gemini 4 Argon, model sempadan baharu bagi keluarga Gemini. Ia sedang dilancarkan kepada kalangan kecil profesional keselamatan siber yang dipercayai melalui program Fairwind Program, dan syarikat itu menjanjikan keluaran yang lebih luas kemudian: pertama untuk pembangun, syarikat dan pengguna, bermula dengan pengguna API berbayar dan pelanggan Google AI Ultra.

Apa yang boleh Gemini 4 Argon buat?

Pengumuman itu menamakan tiga bidang utama yang model menunjukkan hasil yang kukuh:

• Pengaturcaraan. Model ini berfungsi dengan masalah kejuruteraan sebenar - daripada penyahpepijatan setiap hari kepada migrasi pangkalan kod yang besar. Google berkata Argon telah mengemas kini skor tertingginya pada penanda aras DeepSWE v1.1 (77.9%), yang mengukur prestasi pada tugasan berbilang langkah yang panjang dalam pembangunan dunia sebenar.
• Kerja pengetahuan korporat. Bercakap tentang undang-undang dan kewangan, Argon ialah peneraju dalam Indeks Vals, yang mengukur impak ekonomi dalam bidang ini dan menunjukkan hasil utama dalam Vals Finance Agent v2 (penyelidikan kewangan pelbagai langkah) dan Penanda Aras Ejen Undang-undang Harvey (penyelidikan undang-undang dan penyediaan dokumen). Pada AutomationBench Zapier, yang mengukur pelaksanaan tugas perniagaan dari hujung ke hujung, model itu menduduki tempat pertama dengan skor 51.3%.
• Perlindungan keselamatan siber. Argon dilatih untuk mencari, menguji dan menambal kelemahan secara autonomi. Dalam penanda aras CWE-bench v1, yang menilai penghapusan kelemahan, model itu berkongsi tempat pertama dengan hasil sebanyak 68%. Model ini diberikan kepada pembela yang dipercayai dan pasukan dalaman Google tanpa "penghad siber" untuk menggunakan potensi perlindungan sepenuhnya.

Bekerja dengan maklumat visual amat ditekankan: model menghuraikan graf profesional, mencari butiran dalam video panjang dan bertindak pada satu siri dokumen. Pada penanda aras LVBench, yang mengukur kefahaman video dalam bentuk panjang, Argon mencapai skor 91.7%.

Seni bina: apa yang didedahkan dan apa yang tidak

Google DeepMind dalam pengumuman tidak mendedahkan seni bina teknikal Gemini 4 Argon - sama ada bilangan parameter, mahupun struktur lapisan, mahupun data latihan. Syarikat itu menerangkan model melalui tingkah lakunya: keupayaan untuk memegang penaakulan yang mendalam sepanjang aliran kerja berbilang langkah yang panjang. Oleh itu, kami tidak memberikan butiran seni bina khusus - ia tidak terdapat dalam sumber rasmi, dan kami tidak akan mencipta reka bentuk model.

Had pengeluaran - 1 juta token

Salah satu perubahan rasmi utama ialah had pengeluaran telah diperluaskan kepada 1 juta token berbanding 64 ribu sebelumnya. Apabila model mempunyai ruang kepala untuk berfikir secara mendalam dan menjana ratusan ribu token dalam satu trajektori, ia menghadapi masalah yang rumit dalam satu laluan. Ini adalah pertaruhan yang dinyatakan untuk tugasan berbilang langkah yang panjang.

Bagaimana Argon sudah digunakan di dalam Google

Syarikat menyediakan contoh khusus penggunaan dalaman:

• Algoritma kuantum. Argon membantu penyelidik mengoptimumkan sumber (qubits × gates) rutin. Dalam satu contoh, model itu mengatasi garis dasar yang diterbitkan sebanyak 40% dalam beberapa minit.
• Penjimatan memori. Ejen di Argon menganalisis pemprofilan merentas seluruh kumpulan pelayan dan membuat pengoptimuman memori, membebaskan lebih daripada 300 TiB selepas pelancaran - dengan anggaran 500 TiB hingga 1 PiB secara keseluruhan.
• Pemindahan kod. Ejen Argon menterjemah pangkalan kod daripada C/C++ kepada Rust - daripada puluhan ribu baris dalam perpustakaan seperti re2 dan libgav1 kepada 800+ ribu baris kernel Fuchsia Zircon. Untuk libgav1, ejen menggantikan 32 ribu baris kod SIMD dan memperoleh penyahkod video selamat yang berfungsi 2.7 kali lebih pantas daripada port Rust dengan video yang sama.

Keselamatan sebelum pelepasan luas

Sebelum pelancaran besar-besaran, Google sedang memperkukuh mekanisme perlindungannya. Model mesti menolak permintaan berbahaya (ancaman siber, serta senario kimia, biologi, radiologi dan nuklear), sambil mengekalkan objektif saintifik yang sah. Rintangan terhadap suntikan tidak langsung gesaan diisytiharkan secara berasingan: menurut penanda aras IPI Angsa Kelabu, Argon ialah peneraju. Arah lain adalah untuk mengawal penyimpangan daripada niat pengguna: sistem memantau rantaian penaakulan dan tindakan model dan menghentikan pelaksanaan jika perlu.

Harga dan akses

Google menamakan harga permulaan untuk tempoh pengenalan: $2 untuk 1 juta token input dan $10 untuk 1 juta token keluaran, token input cache adalah pada diskaun 95% daripada harga kemasukan. Selepas tamat tempoh pengenalan, harga akan menjadi $4 untuk 1 juta token input dan $20 untuk 1 juta token keluaran. Tiada akses awam pada masa pengumuman: hanya penguji dan pembela yang dipercayai menerima model tersebut, jadi harga diberikan untuk pelancaran komersial pada masa hadapan.

Apakah dari Gemini 4 Argon hingga NeuralSpace

Model ini belum ada di tapak web kami - tiada akses awam kepadanya di mana-mana sahaja. Kami sedang memantau keluaran dan akan memberitahu anda apabila keadaan berubah. Sementara itu dalam berbual dan bahagian "Kod" Anda boleh bekerja dengan model semasa yang lain.