Google показала флагманскую Gemini 4 Argon

30 сентября Google представила Gemini 4 Argon — новую флагманскую ИИ-модель для программирования, корпоративных задач и киберзащиты. Она рассчитана на длительные многошаговые задачи.

Пока Gemini 4 Argon тестируют только отдельные специалисты по безопасности через программу Fairwind. Компания участвует в добровольной программе правительства США по предварительной проверке передовых моделей.

После этого продукт сначала появится у платных пользователей API и подписчиков Google AI Ultra. При этом сроки публичного запуска Google не раскрыла.

До 1 млн выходных токенов

Google увеличила максимальный объем вывода с прежних 64 000 до 1 млн токенов. По словам разработчиков, это позволит модели лучше выполнять сложные и продолжительные по времени задачи в рамках одной последовательности, а также генерировать сотни тысяч токенов без остановки.

На DeepSWE v1.1, который оценивает длительную работу с реальными программными проектами, Argon получила 77,9%.

При этом преимущество зависит от конкретной задачи. Во внешнем FrontierSWE v2 модель набрала 55% против 65,5% у GPT-6 Astra и 62,3% у Claude Opus 5.5.

В корпоративных задачах Argon получила 65,4% в Vals Finance Agent v2, а в AutomationBench от Zapier — 51,3%. В тесте на понимание длинных видео LVBench результат составил 91,7%.

Стартовая цена после выхода API составит $2 за 1 млн входных и $10 за 1 млн выходных токенов. Кэшированный ввод будет стоить на 95% дешевле обычного — $0,10 за 1 млн токенов.

После окончания вводного периода тарифы вырастут до $4 и $20 соответственно. Когда именно это произойдет, Google не уточнила.

Google уже использует Argon внутри компании

Согласно заявлению, флагманскую модель уже применяют тысячи сотрудников Google. Одна группа агентов проанализировала работу дата-центров и нашла способы высвободить более 300 ТиБ оперативной памяти.

Потенциальную экономию после более широкого внедрения компания оценивает в 500 ТиБ-1 ПиБ.

Другие агенты помогают переносить код с C/C++ на Rust. Масштаб проектов варьируется от библиотек в десятки тысяч строк до ядра Zircon операционной системы Fuchsia объемом более 800 000 строк.

При работе с видеодекодером libgav1 Argon переработала около 32 000 строк SIMD-кода. По данным Google, итоговая версия на Rust работает в 2,7 раза быстрее предыдущего порта при идентичном результате.

Компания также утверждает, что в одном из экспериментов модель за несколько минут улучшила опубликованный результат оптимизации квантового алгоритма на 40%.

Упор на киберзащиту

Argon обучили самостоятельно находить, проверять и исправлять уязвимости в программном обеспечении.

В CWE-bench v1 модель получила 68% по показателю pass@1. Такой же результат сейчас показывают GPT-6 Astra и Grok 4.7.

Компания Wiz уже тестирует Argon в программе Scan for Good. В Google отметили, что модель обнаружила критическую уязвимость в медицинском ПО, которое используют больницы по всему миру. Она могла раскрыть конфиденциальные персональные данные; другие передовые модели проблему ранее не нашли.

Перед широким запуском компания продолжит усиливать защиту от злоупотреблений и атак через скрытые инструкции.

Google также внедрила систему, которая отслеживает ход работы модели и может остановить выполнение задачи, если ее действия выходят за рамки намерений пользователя.

Напомним, в сентябре Google представила Gemini 3.8 Flash для длительных задач программирования и автономных агентов. Одновременно компания запустила специализированную Gemini 3.8 Flash Cyber для поиска и исправления уязвимостей.

Позднее стало известно, что во время тестирования кибервозможностей Gemini получила доступ к системам трех реальных компаний вместо вымышленной цели. В Google заявили, что модель самостоятельно остановилась после обнаружения ошибки и не нанесла ущерба.