← Toate articolele

Gemini 4 Argon: model nou Google DeepMind

Studio luminos cu cristal plutitor și rețea moale de noduri de lumină

Pe 30 septembrie 2026, Google DeepMind a anunțat Gemini 4 Argon, un nou model de frontieră al familiei Gemini. Acesta este lansat într-un cerc restrâns de profesioniști de încredere în securitate cibernetică prin programul Fairwind Program, iar compania promite o lansare mai largă mai târziu: mai întâi pentru dezvoltatori, companii și consumatori, începând cu utilizatorii API plătiți și abonații Google AI Ultra.

Schema unei probleme lungi în mai multe etape pe care modelul o rezolvă într-o singură trecere

Ce poate face Gemini 4 Argon?

Anunțul numește trei domenii cheie în care modelul arată rezultate puternice:

  • Programare. Modelul funcționează cu probleme reale de inginerie - de la depanare de zi cu zi la migrații mari de coduri. Google spune că Argon și-a actualizat cel mai bun punctaj la benchmark-ul DeepSWE v1.1 (77,9%), care măsoară performanța pe sarcini lungi, cu mai mulți pași în dezvoltarea reală.
  • Munca de cunoștințe corporative. Vorbind despre juridic și finanțe, Argon este lider în Vals Index, care măsoară impactul economic în aceste domenii și arată rezultate de top în Vals Finance Agent v2 (cercetare financiară în mai multe etape) și Harvey's Legal Agent Benchmark (cercetare juridică și pregătire de documente). Pe AutomationBench de la Zapier, care măsoară execuția end-to-end a sarcinilor de afaceri, modelul s-a clasat pe primul loc cu un scor de 51,3%.
  • Protecția securității cibernetice. Argon este antrenat să găsească, să testeze și să corecteze vulnerabilitățile în mod autonom. În benchmark-ul CWE-bench v1, care evaluează eliminarea vulnerabilităților, modelul împarte primul loc cu un rezultat de 68%. Modelul este oferit apărătorilor de încredere și echipelor interne Google fără „limitatoare cibernetice” pentru a-și folosi întregul potențial de protecție.

Lucrul cu informații vizuale este în mod deosebit accentuat: modelul analizează grafice profesionale, găsește detalii în videoclipuri lungi și acționează asupra unei serii de documente. La benchmark-ul LVBench, care măsoară înțelegerea videoclipurilor de lungă durată, Argon a obținut un scor de 91,7%.

Arhitectura: ce se dezvăluie și ce nu

Google DeepMind în anunț nu dezvăluie arhitectura tehnică a lui Gemini 4 Argon - nici numărul de parametri, nici structura straturilor, nici datele de antrenament. Compania descrie modelul prin comportamentul său: capacitatea de a menține un raționament profund pe parcursul unor fluxuri de lucru lungi, în mai mulți pași. Prin urmare, nu oferim detalii arhitecturale specifice - nu sunt în sursa oficială și nu vom inventa designul modelului.

Limită de ieșire - 1 milion de jetoane

Una dintre principalele modificări oficiale este că limita de ieșire a fost extinsă la 1 milion de jetoane față de precedentele 64 de mii. Când un model are spațiul de gândire profund și de a genera sute de mii de jetoane într-o singură traiectorie, preia probleme complexe într-o singură trecere. Acesta este pariul declarat pentru sarcini lungi cu mai mulți pași.

Cum este folosit deja Argonul în Google

Compania oferă exemple specifice de utilizare internă:

  • Algoritmi cuantici. Argonul ajută cercetătorii să optimizeze resursele (qubiți × porți) rutinelor. Într-un exemplu, modelul a depășit nivelul de referință publicat cu 40% în câteva minute.
  • Salvarea memoriei. Agenții de pe Argon au analizat profilarea în întreaga flotă de servere și au făcut optimizări ale memoriei, eliberând peste 300 TiB după lansare - cu o estimare de 500 TiB până la 1 PiB în total.
  • Migrari de cod. Agenții Argon traduc bazele de cod din C/C++ în Rust - de la zeci de mii de linii în biblioteci precum re2 și libgav1 la peste 800 de mii de linii ale nucleului Fuchsia Zircon. Pentru libgav1, agenții au înlocuit 32 de mii de linii de cod SIMD și au obținut un decodor video securizat care funcționează de 2,7 ori mai rapid decât portul Rust cu video identic.

Siguranță înainte de lansare largă

Înainte de lansarea în masă, Google își consolidează mecanismele de protecție. Modelul trebuie să respingă solicitările periculoase (amenințări cibernetice, precum și scenarii chimice, biologice, radiologice și nucleare), păstrând în același timp obiectivele științifice legitime. Rezistența la injecțiile indirecte de prompturi este declarată separat: conform benchmark-ului Gray Swan IPI, Argon este lider. O altă direcție este de a controla abaterile de la intențiile utilizatorului: sistemul monitorizează lanțul de raționament și acțiuni ale modelului și oprește execuția dacă este necesar.

Preț și acces

Google numește prețul de pornire pentru perioada introductivă: 2 USD pentru 1 milion de jetoane de intrare și 10 USD pentru 1 milion de jetoane de ieșire, jetoanele de intrare stocate în cache au o reducere de 95% față de prețul de intrare. După sfârșitul perioadei introductive, prețul va fi de 4 USD pentru 1 milion de jetoane de intrare și 20 USD pentru 1 milion de jetoane de ieșire. Nu există acces public la momentul anunțului: doar testerii și apărătorii de încredere primesc modelul, așa că sunt date prețuri pentru o viitoare lansare comercială.

Gemini 4 Argon pe NeuralSpace

Între timp, în chat și în secțiunea „Cod” poți lucra cu alte modele actuale.